AI 성장 둔화 신호와 LLM 전략의 한계: GPT-5 사례 분석(1)

_{AI 리서치 컨설턴트} 최득진 박사

^{[법학박사 | 사회분석 전문가 | 교육사회 전문가 | 평생교육사]}

1. 서론: AI 개발의 변화하는 지형

지난 10년간 인공지능(AI) 개발은 전례 없는 가속화를 경험했으며, 2022년 11월에 출시된 ChatGPT와 같은 모델이 그 정점에 있었습니다. 이러한 시스템은 인간과 유사한 품질의 텍스트와 코드를 생성하고, 언어를 원활하게 번역하며, 창의적인 콘텐츠를 생산하는 등 이전에는 알고리즘의 범위를 넘어선 것으로 여겨졌던 작업에서 놀라운 능력을 보여주었습니다.₁₎ 최첨단 AI 시스템 훈련에 투입되는 컴퓨팅 자원은 지난 10년간 약 6개월마다 두 배로 증가하여 이러한 발전을 촉진하고 컨설팅에서 프로그래밍, 경제학에 이르는 다양한 전문 분야에서 상당한 생산성 향상을 가져왔습니다.₁₎ OpenAI의 CEO인 샘 알트만은 GPT-5가 어떤 주제에서든 "박사 수준의 전문가"처럼 기능하며 간단한 프롬프트만으로 소프트웨어를 구축할 수 있다고 언급하기도 했습니다.₂₎

이러한 인상적인 발전 궤적에도 불구하고, 심층적인 분석은 AI의 질적 성장에서 잠재적인 둔화 신호, 특히 지배적인 대규모 언어 모델(LLM) 패러다임 내에서 나타나는 한계를 드러냅니다. 이러한 신호는 전통적인 스케일링 접근 방식에서 나타나는 한계, 데이터 품질 및 가용성 측면에서 증가하는 문제, 그리고 운영 비용 및 수익성과 관련된 상당한 경제적 압력으로 나타납니다. 본 보고서는 양적 스케일링이 계속되고 있음에도 불구하고, 현재 LLM 개발의 전략적 한계가 더욱 두드러지고 있으며, 이는 미래 AI 궤적에 대한 재평가를 필요로 한다는 점을 제안합니다.

선도적인 AI 연구 기관의 주력 모델인 GPT-5는 이러한 성장 둔화 신호와 전략적 한계를 조사하기 위한 중요한 사례 연구 역할을 합니다. GPT-5의 성능, 사용자 반응, 그리고 그 기저에 깔린 아키텍처 및 경제적 현실은 LLM 개발의 현재 상태와 미래 과제에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

이러한 현상은 빠른 양적 발전과 근본적인 질적 한계 사이의 역설을 보여줍니다. 1) 및 2)와 같은 참고자료에서 초기 인상은 끊임없는, 거의 마법 같은 진보("몇 년 전에는 상상할 수 없었던 일", "박사 수준의 전문가")를 보여줍니다. 이는 AI의 기하급수적인 성장을 시사합니다. 그러나 사용자 질의의 핵심 전제인 "AI 성장 둔화 신호"는 모순을 내포합니다. 이러한 병치는 원시 컴퓨팅 능력과 모델 크기가 계속해서 빠르게 증가함에도 불구하고 (양적 성장), 지능이나 유용성 측면에서의 질적 도약은 둔화될 수 있음을 나타냅니다. 파이낸셜 타임즈가 GPT-5에 대해 언급한 "벤치마크에서의 실망스러운 성능"은₃₎ 기술적인 개선에도 불구하고 이러한 역설의 직접적인 표현입니다. 이는 현재의 접근 방식이 인상적인 수치를 산출하고 있음에도 불구하고, 사용자와 전문가들이 기대했던 혁명적인 돌파구로 이어지지 않을 수 있음을 시사합니다. 이러한 역설은 현재 LLM 패러다임이 "S-커브"의 정점에 도달하고 있음을 시사합니다. 미래의 발전은 단순히 기존 아키텍처를 확장하는 것 이상으로 근본적인 아키텍처나 학습 방법론의 변화를 요구할 수 있습니다. 인지된 둔화는 정체가 아니라 전환점이며, 전략적 재조정을 요구합니다.

2. GPT-5: 점진적 발전과 지속적인 도전의 사례 연구

2.1 성능 향상 및 사용자 경험

GPT-5는 특히 개발자를 위한 고품질 코딩 기능, 프런트엔드 UI 생성, 개성, 조종성 및 추론 능력 향상 등 주목할 만한 개선 사항을 도입했습니다. 이제 "최소한의" 추론 및 상세도 매개변수를 제공하여 출력 특성을 미세 조정할 수 있습니다.₄₎ 이 모델은 400K 컨텍스트 길이와 128K 최대 출력 토큰을 포함한 방대한 토큰 한도를 자랑하며, 코딩 및 상세 분석과 같은 복잡한 작업을 위해 196K 토큰 컨텍스트를 지원하는 전용 "사고 모드(Thinking mode)"를 제공합니다.₄₎ GPT-5는 작업의 복잡성에 따라 빠른 "채팅" 모드와 더 깊은 "사고" 모드 사이를 자동으로 전환하며, 이전 버전에 비해 사실 오류가 적고 수학, 정보 합성 및 복잡한 의사 결정에서 탁월한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.₂₎ 새로운 개인화 도구를 통해 사용자는 챗봇의 어조와 스타일을 설정할 수 있으며, Gmail 및 Google 캘린더와의 통합은 곧 일정 관리 및 이메일 관리를 가능하게 할 예정입니다.₂₎ 개선된 음성 모드 또한 말하기 스타일, 길이, 어조 및 속도를 사용자 지침에 맞게 조정합니다.₄₎

이러한 발전에도 불구하고 GPT-5에 대한 사용자 반응은 엇갈렸습니다. 정확성과 코딩 능력에 대한 초기 칭찬₂₎은 수많은 불만과 대조를 이룹니다. 사용자들은 GPT-4에 비해 "더 차가운 대화 어조"와 "평범하거나 일반적인" 느낌을 보고했습니다.₂₎ 일부 소셜 미디어 비평가들은 간단한 수학이나 그리기 작업에서 어려움을 겪는 등 "당황스러운 실패"를 지적했습니다.₂₎ 관찰된 다른 단점으로는 이전 버전보다 나빠진 기억력 유지, 가끔 발생하는 오류, 무료 사용자에게 엄격한 사용 제한, 변경되지 않은 사용자 인터페이스 등이 있습니다.₄₎ 파이낸셜 타임즈는 특히 GPT-5의 "벤치마크에서의 실망스러운 성능"을 언급하며 현재의 스케일링 접근 방식이 자원 한계에 도달하고 있음을 시사했습니다.₃₎ 많은 사용자는 개선 사항을 "혁명적인 변화가 아닌 점진적인 개선"으로 인식합니다.₄₎

OpenAI는 GPT-5를 다양한 계층으로 제공합니다. 무료 계층은 제한된 접근(5시간마다 10개 메시지 + 하루 1개 사고 모드 메시지)을 제공하며, 이 한도에 도달하면 대화는 일시적으로 GPT-5 Mini로 전환됩니다.₄₎ Plus 사용자는 3시간마다 160개 메시지를 받을 수 있으며, Pro 및 Team 플랜은 오용 방지 가이드라인을 준수하는 한 사실상 무제한 접근을 제공합니다.₄₎ API 접근은 토큰 기반이며, 표준 GPT-5는 입력 토큰 100만 개당 1.25달러, Mini는 0.25달러, Nano는 0.05달러로 개발자를 위한 다양한 속도와 비용 옵션을 반영합니다.₄₎

이러한 기술적 지표와 사용자 경험 사이의 불일치는 중요한 시사점을 제공합니다. OpenAI는 사실 오류율 감소₆₎ 및 컨텍스트 창 확장₂₎과 같은 양적 개선 사항을 강조합니다. 그러나 사용자 피드백은 "더 차가운 어조" 또는 "평범함"₂₎, 그리고 "기억력 유지 저하" 또는 "무료 사용자에 대한 엄격한 사용 제한"₄₎과 같은 주관적인 문제와 실제적인 어려움을 지적합니다. 이는 모델이 특정 벤치마크에서 기술적으로 "더 똑똑"하거나 "더 정확"할 수 있지만, 이러한 이득이 사용자 경험의 질적 도약이나 "혁명적인" 진보로 반드시 이어지는 것은 아님을 나타냅니다. 파이낸셜 타임즈가 언급한 "실망스러운 성능"₃₎은 점진적인 이득이 이전의 더 극적인 AI 발전으로 설정된 높은 기대치를 충족하지 못하고 있음을 시사합니다. 이는 시장과 일반 대중이 일종의 "AI 피로"를 겪고 있거나 "획기적인" 혁신을 구성하는 기준이 높아졌음을 의미합니다. 이는 미래 LLM의 성공이 단순히 원시 성능 지표뿐만 아니라 비용과 복잡성을 정당화하는 보다 인간 중심적이고 직관적이며 일관되게 신뢰할 수 있는 경험을 제공하는 데 달려 있음을 시사합니다.

또한, 비즈니스 모델이 광범위한 채택과 인식에 미치는 영향은 LLM의 성장에 제약 요인으로 작용합니다. 계층별 가격 책정 및 엄격한 사용 제한 4은 사용자가 GPT-5와 상호 작용하고 인식하는 방식에 직접적인 영향을 미칩니다. 무료 사용자는 빠르게 "Mini" 모델로 전환되며, Plus 사용자조차 시간당 상당한 제한에 직면합니다. 이는 GPT-5의 전체 기능, 특히 "사고 모드"와 같은 자원 집약적인 모드가 보편적으로 접근 가능하지 않음을 의미합니다. 이러한 경제적 현실은 높은 운영 비용(섹션 5에서 논의 예정)으로 인해 제한이 불가피하지만, 이는 다시 접근 가능하고 혁신적인 AI의 "둔화"라는 인식에 기여합니다. LLM의 경제적 생존 가능성은 접근성을 결정하며, 결과적으로 인식되는 영향력에도 영향을 미칩니다. 가장 진보된 기능이 높은 비용이나 엄격한 제한 뒤에 숨겨져 있다면, 기술이 일상생활에 침투하여 잠재력을 완전히 발휘하는 능력이 제한되어 성장 둔화라는 이야기에 기여합니다.

2.2 정확성, 신뢰성 및 안전 문제

OpenAI는 GPT-5가 GPT-4보다 45% 적은 오류를 범하는 등 사실 오류가 크게 줄었다고 주장합니다.₂₎ 환각(hallucination) 발생률은 GPT-4o의 복잡한 작업에서 약 15-20%에서 GPT-5의 약 3-5%로, 틈새 주제에서는 약 30%에서 전체적으로 12%로 급격히 감소했다고 보고되었습니다.₇₎ 이 모델은 이제 응답하기 전에 "생각"하며, "추론 모드"를 사용하여 잠시 멈추고 여러 접근 방식을 고려하며 자체적으로 답변을 검증합니다.₇₎ "딥 모드"에서 GPT-5는 계산 단계를 보여주고 공식을 검증하면서 98%의 정확도를 달성합니다.₇₎

이러한 개선에도 불구하고 GPT-5는 "완벽하지 않습니다".₄₎ 여전히 간단한 수학이나 그리기 작업에서 어려움을 겪습니다.₂₎ ChatGPT의 책임자인 닉 터리(Nick Turley)는 GPT-5가 여전히 약 10%의 확률로 환각을 경험하며, 사용자에게 주요 사실 출처가 아닌 "두 번째 의견"으로 취급할 것을 경고했습니다. 그는 100% 신뢰성을 달성하는 것이 "엄청난 도전"이라고 강조했습니다.₈₎ LLM의 근본적인 확률적 특성은 "완전히 정확할 수 없다"는 것을 의미합니다.₅₎

OpenAI와 마이크로소프트는 처음에 GPT-5가 "가장 안전하고 보안이 강화된 모델" 중 하나라고 주장했습니다.₉₎ 그러나 독립적인 보안 연구원들은 출시 직후 상당한 취약점을 발견했습니다. AI 레드팀 회사 SPLX는 기본 버전이 "기업용으로는 거의 사용할 수 없다"고 평가하며, 보안에서 2.4%, 안전에서 13.6%, "비즈니스 정합성"에서 1.7%의 점수를 주었습니다. 이들은 프롬프트 주입(prompt injection), 데이터/컨텍스트 오염(data/context poisoning), 탈옥(jailbreaking), 데이터 유출(data exfiltration)과 같은 문제를 확인했으며, 이 중 일부는 이전 모델에서 이미 발견되어 패치된 것이었습니다.₉₎ 또 다른 사이버 보안 회사인 NeuralTrust는 컨텍스트 오염을 통한 탈옥 기술("에코 챔버")을 시연하여 명시적으로 악의적인 프롬프트 없이도 유해한 출력을 유도할 수 있음을 보여주었습니다.₉₎ 이는 키워드 또는 의도 기반 필터가 컨텍스트가 점진적으로 조작될 수 있는 다중 턴 설정에서는 불충분하다는 것을 시사합니다.₉₎

이러한 통계적 정확성과 실제 신뢰성 사이의 신뢰 격차는 LLM의 광범위한 고위험 적용에 대한 주요 제약 요인입니다. OpenAI가 사실 오류를 45% 줄이고 환각률을 크게 낮췄다고 주장하는 것은₆₎ 강력한 양적 개선을 시사합니다. 그러나 ChatGPT의 책임자가 사용자에게 "두 번째 의견"으로 취급하고 10%의 지속적인 오류율을 인정하는 것은₈₎ 심각한 신뢰 부족을 드러냅니다. 이는 의료, 법률, 금융과 같은 고위험 애플리케이션의 경우, 상당한 통계적 개선조차도 LLM의 근본적인 확률적 특성("결코 완전히 정확할 수 없음"₅₎)을 극복하기에 불충분하다는 것을 나타냅니다. "덜 틀린" 것과 "입증 가능하게 올바른" 것 사이의 간극은 매우 크고 실제 배포에 결정적입니다. 이러한 신뢰 격차는 광범위하고 영향력 있는 AI 채택에 대한 주요 장애물입니다. 이는 중요한 작업의 경우 LLM이 자율적인 의사 결정자가 아닌 강력한 보조 도구로 계속 기능하며, 인간의 감독(Human-in-the-Loop) 또는 보다 신뢰할 수 있는 상징적 시스템(지식 그래프)과의 통합이 필요함을 의미합니다. 이는 자율적 능력 측면에서 "성장"의 범위를 제한합니다.

또한, 빠른 개발 주기에서 발생한 "안전 부채" 문제도 있습니다. OpenAI와 마이크로소프트가 GPT-5가 "가장 안전하고 보안이 강화된 모델"이라고 주장한 것₉₎과 레드팀이 즉시 심각한 취약점을 발견한 것₉₎ 사이의 모순은 놀랍습니다. 일부 취약점이 "이전 모델에서 이미 발견되어 패치된 것"이라는 사실₉₎은 잠재적인 "안전 부채"를 시사합니다. 즉, 빠른 개발 및 스케일링 속도가 새로운 기능에 우선순위를 두어 강력한 보안 및 안전 강화가 뒤처질 수 있다는 것입니다. 이는 내부 "엄격한 보안 프로토콜"₉₎이 충분히 포괄적이지 않거나 모델의 복잡성에 뒤처지고 있음을 나타냅니다. 이러한 "안전 부채"는 기업 채택 및 대중의 신뢰에 심각한 위험을 초래합니다. AI 모델이 알려진 공격 벡터에 대한 기본적인 보안 및 안전을 보장할 수 없다면, 민감하거나 중요한 시스템에 대한 배포는 심각하게 제한될 것입니다. 이는 규제 역풍으로 이어지고 경제 전반에 걸친 고급 LLM 통합을 둔화시켜 직접적인 "둔화 신호"로 작용할 수 있습니다. 또한 AI 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 보다 독립적이고 지속적인 보안 감사의 필요성을 강조합니다.

다음 표는 GPT-5의 성능 및 기능에 대한 개요를 제공하며, 광고된 강점과 독립적으로 관찰된 약점을 비교합니다.

_{표 1: GPT-5 성능 및 기능 개요}

_{♦ 이 표는 GPT-5의 광고된 강점과 독립적으로 관찰된 약점을 간결하고 비교적으로 보여주는 데 매우 중요합니다. OpenAI의 주장과 사용자 경험 및 제3자 보안 감사 결과를 병치함으로써, "점진적인 발전"과 "지속적인 도전"을 시각적으로 강조하여 인지된 "둔화"에 기여합니다. 가격 및 사용 제한을 포함하는 것은 기술적 능력과 경제적 현실을 연결하여 이러한 요소가 접근성과 인식된 가치에 어떻게 영향을 미치는지 보여줍니다. 이 표는 GPT-5 사례 연구의 중심 참고 자료 역할을 하며, 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 만들고 AI 성장 둔화 신호에 대한 주장을 직접적으로 뒷받침합니다. 이를 통해 독자는 GPT-5 영향의 다면적인 특성을 빠르게 파악할 수 있습니다. 표의 '출처'의 숫자는 참고자료의 번호를 의미합니다.}

_{¶[참고자료]는 마지막편 "}AI 성장 둔화 신호와 LLM 전략의 한계: GPT-5 사례 분석(4)"을 참고하십시오.