GPT-5 그 너머: 기반 모델의 새로운 프론티어

OpenAI의 GPT-4와 같은 파운데이션 모델은 이미 우리가 글을 쓰고, 코딩하며, 소통하는 방식을 혁신시켰습니다. AI 커뮤니티가 GPT-5를 기대하며, 단순한 업그레이드를 넘어서는 패러다임 전환, 즉 지능형 기계와 협업하는 방식의 근본적 변화를 전망하고 있습니다 seniorexecutive.com. 이 보고서에서는 GPT-5 너머에 무엇이 있는지, AI 모델의 역량, 훈련 전략, 연구 방향, 그리고 더 큰 사회적 맥락에서의 최신 발전을 살펴봅니다. 각 섹션은 파운데이션 모델의 다음 프론티어를 조명합니다: 기술적 돌파구(추론, 멀티모달, 메모리 등)에서 새로운 학습법, 오픈소스 민주화, 윤리적/규제적 과제, 그리고 AGI(범용 인공지능)에 대한 미래적 비전까지 모두 포괄합니다. 목표는 AI가 어디로 향하고 있는지 궁금한 모든 이들에게 쉽고 통찰력 있는 개요를 제공하는 것입니다.

GPT-5 이후 기대되는 기술적 발전

OpenAI의 CEO 샘 알트먼은 GPT-5가 대규모 업그레이드를 가져올 것이라 시사했습니다. 그 내용은 멀티모달 이해, 지속적인 메모리, 더 “에이전틱”한 행동, 그리고 강화된 추론 능력 등을 포함합니다 seniorexecutive.com. 더 먼 미래를 바라보면, 파운데이션 모델이 여러 영역에서 다음과 같이 발전할 것으로 기대할 수 있습니다:

• 더 강한 추론 & 문제 해결력: 미래의 모델은 논리적 추론, 복잡한 계획, 다단계 명령 수행 시 중간에 맥락을 잃지 않고 처리하는 능력이 향상됩니다. 이는 무의미한 답변이 줄고, 더 신뢰할 수 있고 사실에 기반한 응답이 가능하다는 뜻입니다. 향상된 추론은 주요 관심사 중 하나입니다. 예를 들어, 마이크로소프트 연구진은 새로운 기법(몬테 카를로 트리 서치 및 강화학습 기반 논리 등)을 활용해 소형 모델의 수학 문제 해결력을 크게 높였습니다 microsoft.com. 전반적으로 차세대 모델은 헛소리를 줄이고 보다 구조적이고 단계적인 사고를 통해 더 어려운 문제를 풀게 될 것입니다 yourgpt.ai.
• 네이티브 멀티모달리티: GPT-4가 이미지 입력을 도입했다면, 다음 프론티어는 진정한 멀티모달 AI로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태를 자연스럽게 처리하는 것입니다. GPT-5 자체도 텍스트와 이미지에 더해 오디오(음성)를 네이티브로 지원할 것으로 예상됩니다 yourgpt.ai. 이외에도, 모델은 예를 들어 차트를 분석하고, 그에 대해 대화하며, 내레이션이 포함된 요약을 한 번에 생성하는 등, 여러 모달리티를 매끄럽게 통합할 것입니다. 구글 제미니 AI가 그 초기 사례로, 최신 버전은 이미지, 비디오, 오디오 입력을 모두 받아들이고, 생성 이미지나 음성 응답도 생산할 수 있습니다 blog.google. 즉, 내일의 AI는 보고, 듣고, 말할 수 있게 되어 훨씬 더 자연스러운 상호작용이 가능해집니다(시각을 제대로 이해하고 소통하는 음성 비서, 혹은 콘텐츠를 이해해 영상도 편집하는 AI 등).
• 확장된 메모리 & 컨텍스트: 현재의 모델은 대화나 문서에 대한 기억이 한정적이지만, 앞으로는 훨씬 더 많은 정보를 기억할 수 있게 됩니다. GPT-5는 100만 토큰 이상의 컨텍스트를 처리한다는 소문이 있습니다 yourgpt.ai yourgpt.ai — 즉 전체 책이나 며칠간의 대화도 한 번에 기억할 수 있다는 뜻입니다. 이미 현재 시스템도 이 한계를 넓히고 있습니다; 앤트로픽의 Claude 모델은 10만 토큰(약 75,000단어) 윈도우를 도입해 수백 페이지 분량을 입력받고, 몇 시간 후에도 세부내용을 기억할 수 있습니다 anthropic.com anthropic.com. 이러한 컨텍스트 확장과 진정한 지속적 기억은 사용자를 “기억”하는 AI의 문을 엽니다. 예를 들어 AI 비서가 여러분의 취향, 과거 대화, 개인 메모 등을 반복적으로 알려주지 않아도 기억해내는 기능 — 이는 GPT-5 설계자의 명확한 목표입니다 seniorexecutive.com. 이렇게 장기 메모리가 확보되면, 상호작용이 더욱 일관되고 개인화됩니다.
• 실시간 학습과 적응: 미래의 파운데이션 모델은 학습 후 고정되는 것이 아니라 실시간으로 적응할 것입니다. 현재 모델들은 공개 시점 이후 “고정”되지만, 연구자들은 지속 학습을 시도 중입니다. 즉 AI가 새로운 데이터나 사용자 피드백을 통해 즉시 업데이트되는 것입니다. 비전은, AI가 각 상호작용에서 학습하며(안전한 범위 내에서) 지속적으로 개선되고, 대규모 재학습을 기다리지 않아도 되는 상태입니다. 이것이 “고정되고 정해진 스키마로부터 보다 역동적, 자동화, 유연한 구현”으로의 전환을 의미하며 — AI가 동작 중에도 가장 최신의 데이터와 맥락을 통합할 수 있도록 합니다 dataversity.net. 실제로 GPT-5 이후 AI는 새 속어나 정보를 즉시 습득하거나, 과학 논문이나 뉴스를 업데이트하며, 사용자별 스타일에 자동으로 적응하는 등 별도의 재프로그램 없이도 진화할 수 있습니다. 단, “치명적 망각”(catastrophic forgetting)(기존 지식의 상실) 없이 이것을 달성하는 것이 연구 과제로 남아 있습니다 arxiv.org; 그러나 점진적 진전은 이루어지고 있습니다.
• 개인화 & 에이전틱 행동: 더 우수한 메모리와 즉각적 학습이 가능해지면 개인화도 본격적으로 실현될 것입니다. 파운데이션 모델은 각 사용자에 맞게 스스로를 조율할 수 있게 됩니다. OpenAI의 GPT-5 로드맵에는 “사용자 및 세션 기억 — 워크플로우의 진정한 개인화 실현”이라는 기능이 포함되어 있습니다 yourgpt.ai. 여러분의 AI 작문 비서는 여러분의 어조를 모방하고, 코딩 파트너는 프로젝트 코드 스타일에 맞춰 적응하며, 고객 서비스 챗봇은 고객의 기록을 즉시 기억합니다. 동시에 모델들은 더 에이전틱해지고 있습니다 — 단순히 질의에 응답하는 수준을 넘어, 사용자의 지시에 따라 능동적 행동까지 수행하는 것입니다. GPT-5는 “계획하고 실행하는 자율 에이전트”로 진화한다는 묘사가 나옵니다 seniorexecutive.com. 예를 들어, 고도화된 모델은 여행 일정을 기획한 뒤 실제로 온라인 도구를 통해 항공권과 호텔을 직접 예약까지 할 수 있습니다. 단 한 번의 고수준 프롬프트로 이 모든 과정이 이뤄지는 것이죠 seniorexecutive.com seniorexecutive.com. 이러한 능동적, 도구 활용형 AI는 과거의 소극적 챗봇과 차별화되며, 사실상 협업형 디지털 어시스턴트 또는 코파일럿으로 진화합니다.

훈련 기법의 트렌드

이러한 발전을 위해서는 데이터 양이나 파라미터 수만 늘린다고 되는 것이 아니라, 새로운 훈련 전략과 아키텍처가 필요합니다. 연구원들과 엔지니어들은 “초거대 트랜스포머에 대규모 텍스트 입력” 공식을 넘어, 다양한 혁신적 접근법을 실험중입니다:

• Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처: 모델을 효율적으로 확장하는 한 가지 방법은 Mixture-of-Experts 구조, 즉 여러 서브네트워크(“전문가”)가 입력별로 특화되는 방식을 쓰는 것입니다. 하나의 거대 네트워크가 아니라, MoE 모델은 질의마다 관련 전문가 몇 명에게만 라우팅합니다. 이 기술은 막대한 모델 용량을 가용한 연산비용 내에서 실현함 — 즉 더 “희소”하게 연산할 수 있습니다. 실제로 GPT-4와 다른 최첨단 시스템 내부에 MoE 레이어가 사용된 것으로 알려져 있습니다 developer.nvidia.com. 오픈소스 커뮤니티에서도 MoE가 적극 활용 중이며, 예를 들어 Mistral Mix-8B 모델은 7B 파라미터 기반에 8개의 전문가 컴포넌트를 탑재했습니다 developer.nvidia.com. MoE의 장점은 명확합니다: 모든 질의마다 막대한 파라미터를 다 동원하지 않아도 대용량 모델의 성능을 얻을 수 있다는 점입니다. 예컨대 NVIDIA의 분석에 따르면, 총 460억 파라미터 MoE 모델은 토큰당 약 120억 파라미터만 활성화함으로써, 동급의 밀집형 모델보다 연산량을 줄일 수 있습니다 developer.nvidia.com. 이런 연산 효율성으로, 고정된 예산 내에서 MoE 모델은 더 많은 데이터로 학습하거나 더 좋은 성능을 낼 수 있습니다 developer.nvidia.com. 메타의 700억 파라미터 LLaMA 2 같은 초거대 모델 훈련이 (330만 GPU-시간 필요 developer.nvidia.com) 극도로 비싸진 오늘날, GPT-5++ 및 그 이후에는 MoE 설계가 대세가 될 것입니다. 확장된 지능을 합리적 비용으로 실현해주기 때문이죠.
• 강화학습 및 피드백 기반 학습: 또 다른 트렌드는 모델을 미세 조정하는 데 강화학습(RL)을 적극적으로 활용하는 것입니다. 특히 인간의 선호도나 논리적 목표에 맞게 모델을 정렬할 때 그렇습니다. OpenAI는 RLHF (인간 피드백 기반 강화학습)를 ChatGPT 등 엔트 instruct 모델에서 대중화했습니다. 앞으로는 RL이 더 창의적으로 쓰일 것입니다. 예를 들어, 모델이 시도와 오류를 반복하며 논리 퍼즐을 푸는 과정에서, 마이크로소프트의 Logic-RL 프로젝트는 논리적 추론 과 최종 답 모두 맞아야만 보상을 주어, 단순 요령을 막고 철저한 사고를 유도했습니다 microsoft.com. 이런 방식으로 7B 모델의 수학 벤치마크 정확도가 두 배 이상 뛰었습니다 microsoft.com. 강화학습은 도구 활용까지 이끌 수 있습니다(예: AI 에이전트가 어떤 작업에 가장 효과적인 API 호출, 코드 실행 조합을 스스로 학습). 차세대 파운데이션 모델은 감독 학습, 인간 피드백 루프, 시뮬레이션 환경에서의 RL이 어우러진 방식으로 훈련되어 더 나은 의사결정 습득이 기대됩니다. 즉, GPT-5 이후의 모델은 언어 예측 그 자체뿐만 아니라, 피드백을 통해 실험하고 적응하는 힘까지 갖추게 됩니다.
• 지속 및 평생 학습: 전통적 모델 학습은 일회성입니다. 거대한 고정 데이터셋을 다 먹이면 가중치가 ‘동결’되죠. 하지만 실제 세계는 끊임없이 변합니다. 그래서 중요한 프론티어는 모델이 지속적으로 학습하면서도 기존 지식을 잃지 않도록 하는 것입니다. 연구자들은 “LLM을 위한 지속학습(Continual Learning for Large Language Models, CL for LLMs)”을 본격적으로 연구 중입니다 arxiv.org. 문제는 치명적 망각 즉, 새로운 과제나 데이터를 학습하다가 기존 역량이 손상되는 현상을 어떻게 막느냐입니다 arxiv.org. 이에 대한 제안으로 도메인별 점진적 학습(주기적으로 새 정보로 모델 업데이트), 어댑터 모듈 활용, 메모리 리허설 방식 등이 있습니다. 관련 논문은 지속학습을 수직적(일반 → 특수; adaptation)과 수평적(시간 흐름에 따른 데이터 변화)으로 나누어 소개합니다 arxiv.org. 실전에서도 이미 이러한 움직임이 있습니다. 예를 들어, GPT 계열 모델을 개인 혹은 회사 데이터로 배포 후에도 미세조정하는 서비스가 늘고 있죠. 미래에는 파운데이션 모델이 새 논문이나 뉴스를 자동 반영해 자기 지식 업데이트를 하거나, 개인 AI 비서가 사용자를 수개월 단위로 더 잘 이해하게 되는 식으로, 매번 처음부터 재학습하지 않고 진화할 수 있습니다. 진정한 평생학습 완성은 아직 미해결 과제지만, 사람에 가까운 지능으로 나아가는 데 반드시 필요한 요소로 여겨집니다.
• 뉴럴-심볼릭 및 하이브리드 방식: 흥미로운 진화 축은 신경망과 심볼릭 추론 또는 명시적 지식을 결합하는 것입니다. 순수 딥러닝만으로는 엄밀한 논리, 정밀한 산술, 사실 일관성 등에 한계가 있습니다. 뉴럴-심볼릭 방식은 신경망의 창의성과 형식적 기법의 신뢰성을 결합합니다. 예를 들어 LIPS(LLM 기반 부등식 증명기)는 언어모델의 패턴 인식과 심볼릭 수학 솔버를 결합해 수학적 부등식 증명을 수행합니다 microsoft.com. LLM은 증명 전략 같은 융통성 있는 부분을 맡고, 엄격한 대수 연산은 심볼릭 엔진에 위임 — 추가 훈련 데이터 없이도 까다로운 수학 과제에서 최고 성과를 거둡니다 microsoft.com. 더 넓게 보면, Chain-of-thought 프롬프트는 중간에 외부 도구(Python 실행, 지식베이스 질의 등)를 호출하기도 합니다. 미래에는 모델이 이러한 심볼릭 도구를 언제, 어떻게 쓸지 명시적으로 훈련받게 될 수 있습니다. 추가로, 포멀 로직 기반 합성 데이터 생성(“뉴로-심볼릭 데이터 생성”)으로 수식을 변형하고 LLM이 그걸 자연어로 풀어내주는 식의 학습도 있습니다 microsoft.com. 이처럼 파운데이션 모델은 추론 패러다임의 통합을 향합니다: 내부적으로 코드를 시뮬레이션하거나, 지식그래프를 조작하거나, 논리 제한조건을 강제하면서 응답을 생성할 수 있게 되는 것이죠. 법률, 과학, 프로그래밍처럼 일관성과 팩트가 중요한 영역에서 혁신을 촉진할 수 있습니다. 즉, 최첨단 모델은 단순 통계적 상관관계가 아니라, 알고리즘과 규칙 그 자체를 학습하는 robust AI 추론에 한걸음 다가섭니다.

새로운 연구방향과 패러다임 변화

구체적 테크닉이나 기능을 넘어, AI 생태계 자체도 post-GPT-5 모델을 좌우할 방향으로 진화 중입니다. 주목할 만한 주요 트렌드는 다음과 같습니다:

• 오픈소스 모델과 AI의 민주화: 과거에는 가장 앞선 언어 모델이 소수의 대형 기술 기업에서만 개발되어 비공개로 유지되었습니다. 그러나 2023년 Meta(페이스북)가 LLaMA를 공개하면서 상황이 바뀌었고, 지금은 그 추세가 더욱 가속화되고 있습니다. 오픈소스 AI 커뮤니티는 폐쇄형 모델과의 격차를 빠르게 줄이고 있습니다 about.fb.com. Meta의 CEO 마크 저커버그에 따르면, 그들의 LLaMA 3 모델(2024)은 이미 “가장 앞선 모델들과 경쟁력이 있다”고 했으며, 향후 출시될 오픈 모델들이 능력 면에서 선도할 것으로 예상하고 있습니다 about.fb.com. 최근 Meta는 4050억 개의 파라미터를 가진 Llama 3.1을 오픈소스로 공개하는 대담한 행보를 보였습니다. 이는 진정한 최전방급 오픈 모델의 첫 사례입니다 about.fb.com. 이로 인해 연구자, 스타트업, 취미 개발자조차 막대한 컴퓨팅 예산 없이도 최신 AI를 실험할 수 있게 되었습니다. 지침에 맞춰 튜닝된 챗봇 Vicuna(오픈 LLaMA 가중치 기반)에서부터, 의학, 법률 등 각 분야 전문가가 모델을 미세 조정하는 등, 커뮤니티 주도의 혁신이 폭발적으로 일어나고 있습니다. 아마존, Databricks 등 주요 기업들도 LLaMA와 유사한 기초 모델 위에 자신만의 모델을 미세 튜닝하고 배포할 수 있도록 지원하는 서비스를 제공하며 이 생태계를 지원합니다 about.fb.com. 오픈AI(OpenAI)는 이름과 달리 지금까지는 소스가 공개되지 않았으나, GPT-5 출시와 더불어 별도의 오픈소스 모델로 투명성·연구 활성화를 약속한 것도 주목할 만합니다 yourgpt.ai yourgpt.ai. 이 모든 변화는 AI가 훨씬 더 접근 가능해질 미래를 예고합니다. 소수의 기업만이 강력한 모델을 소유하는 것이 아니라, 오픈소스 리눅스가 결국 상용 유닉스를 넘어섰듯이, 풍부한 오픈 AI 생태계가 만들어질 수 있는 것입니다 about.fb.com about.fb.com. 이러한 민주화는 AI 개발에 더 폭넓은 목소리와 아이디어가 참여하게 하며, 데이터를 타사에 넘기지 않고도 각 조직이 모델을 맞춤화할 수 있게 합니다 about.fb.com about.fb.com. 요약하자면, 차세대 AI 최전선은 더 큰 모델뿐만 아니라, 널리 공유되는 모델, 커뮤니티 기반의 진보, 그리고 문제 해결을 위해 누구나 다룰 수 있는 AI가 될 것입니다.
• 더 작고 전문화된 모델(단순히 크다고 좋은 것이 아님): 흥미롭게도, 더욱 대형화되는 범용 모델 경쟁과 동시에 전문화 추세가 가속화되고 있습니다. 도메인 특화 기초 모델은 특정 분야에서 범용 LLM보다 훨씬 더 적은 파라미터로도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 대표적으로 BloombergGPT는 금융에 특화된 500억 파라미터 모델입니다. 방대한 금융 데이터(및 일부 범용 텍스트)로 훈련된 BloombergGPT는 금융 분야의 작업에서 범용 LLM들을 “큰 차이로” 압도했고, 범용 언어 벤치마크에서도 준수한 성능을 보였습니다 arxiv.org arxiv.org. 이는 목적에 맞춘 훈련이 5000억 개 파라미터 거대 모델 없이도 전문적 AI를 탄생시킬 수 있음을 보여줍니다. 앞으로 의료 연구용 종양학 특화, 모든 판례에 정통한 법률 특화 모델 같은 수직적 모델이 더 많이 등장할 것입니다. 이 모델들은 더 작고 효율적이어서 배포가 쉬울 수 있으며(예: 7억 파라미터 의료 모델이 병원 현장에서 로컬로 실행 가능해 개인정보 보호에 유리), 최근에는 랩톱이나 스마트폰 등 엣지(Edge)에서 구동할 수 있도록 모델을 압축·최적화하려는 움직임도 커지고 있습니다. 4비트 양자화 등의 기술로 인해 GPT-3급 모델이 소비자용 하드웨어에서 돌아가기도 합니다. 이런 “작은 것이 곧 아름다움” 접근법 역시 AI 민주화에 기여합니다. 모두가 1750억 파라미터 모델을 운용할 순 없지만, 잘 설계된 60억 파라미터의 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정하면 널리 활용될 수 있습니다. 앞으로는 ‘모두를 아우르는 단일 모델’ 대신 각자의 전문성을 가진 다수의 모델이 협력하여 사용되는 양상을 볼 수 있습니다. OpenAI 역시 GPT-5 생태계 내에 더 작은 오픈모델과 다양한 미세조정 버전을 포함시키겠다는 전략을 암시합니다 yourgpt.ai yourgpt.ai. 요약하자면, 앞으로는 다양한 기초 모델이 풍부해지고, 대형 범용 모델 및 작은 전문 모델들이 각자의 강점을 발휘하며 애플리케이션 내에서 협업하게 될 것입니다.
• AI 연구의 새로운 주체와 협력: AI의 최전선은 이제 더 이상 소수의 실리콘밸리 연구소에 국한되지 않습니다. 학계, 비영리 연구단체, 신생 스타트업 등도 새로운 돌파구를 만들고 있습니다. EleutherAI 및 BigScience 컨소시엄은 국제 협업을 통해 1760억 파라미터 BLOOM 등 대형 모델을 공개했고, Anthropic(OpenAI 출신이 설립)는 헌법적 AI(Constitutional AI) 등 모델을 윤리 원칙에 맞추는 새로운 아이디어를 선보였습니다. 딥마인드(현 Google DeepMind)는 강화학습(AlphaGo 등)에서 쌓은 노하우를 언어 모델에 접목하여 Google Gemini 개발에 일조했다고 알려졌습니다. 언어, 비전, 로보틱스 연구의 융합 현상도 가속화되고 있습니다. 체화형 AI(embodied AI)(물리 세계와 상호작용하는 로봇이나 에이전트)를 연구하는 연구실에서 메모리, 실시간 학습 기법을 개발해 순수 언어모델에도 영감을 주는 등 교류가 많아지고 있습니다. 컨퍼런스와 학술지에도 모델의 효율성, 투명성, 그리고 더 인간 같은 능력을 만드는 연구가 넘치는 ‘교류의 시대’가 도래했습니다. 즉, 포스트 GPT-5 시대는 OpenAI의 버전 업그레이드에 그치지 않고, 전 세계 다양한 연구주체의 다방향적 도약으로 형성될 것입니다.

사회적, 윤리적, 규제적 함의

기초 모델이 점점 강력해지고 널리 쓰이면서, 사회에 미치는 영향도 깊어지고 있습니다. 막대한 기회와 함께 중대한 우려도 따라옵니다. GPT-5 이후를 내다보며, 우리가 어떻게 책임 있게 이러한 모델을 통합할 것인가가 매우 중요합니다. 주요 함의와 쟁점은 다음과 같습니다:

• 일과 일상생활의 변화: 첨단 AI 어시스턴트는 수많은 분야에서 생산성과 창의력을 끌어올릴 수 있습니다 – 코드 작성, 문서 초안 작성, 데이터 분석, 고객 지원 자동화, 학생 튜터링 등. 이에 따라 경제 성장과 복잡한 문제 해결에 대한 낙관론이 커지고 있지만, 일자리 대체에 대한 불안감도 공존합니다. 많은 일상적이거나 심지어 고도의 숙련을 요하는 작업마저 GPT-5 이후의 시스템에 의해 보조되거나 자동화될 수 있습니다. 사회는 변화에 대응해야 하며, 근로자들은 인간적 판단과 “인간미”가 필수적인 영역으로 역량을 재정비하고 전환해야 할 수 있습니다. AI로 인한 자동화로 피해를 입는 사람들을 지원하기 위해 기본소득 실험과 같은 정책이 제안되기도 했습니다 ncsl.org. 그와 동시에, OpenAI의 표현처럼 이 모델은 “인간 창의성의 증폭기”가 되어, 과거에는 불가능했던 능력을 개인에게 부여할 수 있습니다 openai.com. 단 한 명이 스마트 AI 어시스턴트와 함께라면 여러 명 몫의 업무를 해내거나, 아예 새로운 차원의 일을 할 수도 있습니다(예: 의사가 AI를 활용해 수천 개의 논문을 순식간에 참고하여 치료 통찰을 얻는 등). 순효과는 이 전환을 어떻게 관리하느냐에 달렸고, 이득이 널리 공유되고 부작용이 완화되어야만 합니다 openai.com.
• 허위정보, 편향, 윤리적 위험: 더 강력한 생성형 모델이 등장할수록 대규모로 극사실적 가짜 콘텐츠(텍스트, 이미지, 영상, 심지어 음성까지)를 만드는 일이 훨씬 쉬워집니다. 허위정보 및 사기의 위험성이 크게 높아지는 것입니다. 예컨대, 미래의 멀티모달 GPT가 세계 지도자가 결코 말하지 않은 내용을 담은 그럴듯한 영상을 만들어내는 것은 정보 신뢰성에 대한 악몽과도 같습니다. 이런 문제 해결을 위해 기술적·정책적 조치가 병행되어야 할 것입니다. 연구자들은 AI 생성 콘텐츠 워터마킹, 탐지 도구 개발 등에 힘쓰고 있으며, 일부 지역에서는 AI 생성물 표시 또는 탐지 태그 부착을 법적으로 의무화하는 움직임도 있습니다 ncsl.org. 편향 또한 대표적 문제입니다. 모델이 인터넷 데이터를 학습하면, 그 속에 내재된 사회적 편견이나 고정관념이 그대로 드러날 수 있습니다. 모델이 채용, 대출, 치안 등 의사결정에 깊게 관여할수록 편향된 결과의 윤리적 함의도 심각해집니다. AI 공정성 및 편향 저감 연구가 계속되어야만 기초 모델이 차별을 무심코 강화하는 사태를 막을 수 있습니다. 이를 위해 보다 엄선된 학습 데이터와 편향 테스트, 혐오 및 편견금지를 명시적으로 가르치는 지침 튜닝 등 다양한 기법이 도입되고 있습니다. 또한 기업들은 모델 판단의 투명성을 높이기 위해 설명가능성 방법을 연구하고 있습니다. GPT-6 또는 7 시대가 되면, 모델의 편향 감시 및 한계 공개가 산업 표준이 되어 있을 수도 있습니다. 특히 차세대 모델들은 단순한 효용뿐 아니라, 인간의 가치와 안전 규범까지 정렬되어야 합니다. Anthropic의 “헌법적 AI(Constitutional AI)”처럼, 모든 케이스마다 인간 평가를 기반으로 하지 않고도 윤리적 원칙에 따르도록 훈련시키는 접근이 표준화될 수 있으며, 본질적으로 해롭지 않고 정직한 AI가 확산될 것입니다 anthropic.com.
• 규제 대응 및 거버넌스: 기초 모델의 비약적 발전에 따라 정책입안자들 사이에서 뜨거운 논쟁이 벌어지고 있습니다. 각국 정부는 AI의 안전성과 책임성을 보장하면서도 혁신을 저해하지 않는 방안 모색에 골몰하고 있습니다. 유럽연합(EU)은 EU AI 법안을 2024년 도입, 기초 모델에 특화된 새로운 규정을 마련했습니다. 이 법안은 대형 범용 AI 시스템(GPAI 모델로 명칭 변경)을 분류하고, 학습 데이터의 투명성, 위험 평가, 유해 출력 저감 의무 등을 부과합니다 ibanet.org ibanet.org. 그중에서도 “체계적(systemic)” 기초 모델, 즉 거대모델은 더 엄격한 감독을 받게 되어(주요 은행, 공공 인프라가 특별히 규제되는 것과 비슷), ibanet.org 미국 등 다른 국가에서도 AI 모델 감사를 비롯해, 초고성능 모델 훈련에 대한 라이선스제, AI발 악영향에 대한 책임까지 논의가 활발합니다. 2023년에는 많은 기술계 거물이 GPT-4 이상 AI 훈련 6개월 중단을 촉구하는 공개서한에 서명해, 거버넌스 체계가 따라잡을 시간을 벌자고 했으나 ncsl.org, 실제로 자발적 훈련 중단은 없었지만, 통제되지 않는 AI 개발에 대한 기술계 내 공포가 여실히 드러났습니다. 이후 프론티어 모델 포럼(주요 AI 기업 연합체의 안전 개발 협의) 출범, 정부 AI 자문위원회 설립 등 움직임이 있었습니다. 심지어 캘리포니아주에서는 “프론티어 AI 모델의 안전하고 보안적인 혁신법” 법안도 상정되어, 초고성능 모델 개발자는 “킬스위치”(위험 행동 시 즉시 작동 중단)와 훈련 전 안전계획을 의무화하도록 했습니다 ncsl.org. UN, G7 등 국제기구를 통한 글로벌 규제 조율 논의도 활발히 진행 중입니다. GPT-5 이후의 모델이 등장할 즈음이면 훨씬 더 정교한 AI 정책 체제가 구축되어 있을 가능성이 높으며, 모델 구축과정 문서화, 극단주의나 편향 평가, 일정 수준 안전 기준 충족 모델의 인증 등이 요구될 수도 있습니다. 본질적 과제는 혁신과 보호의 균형입니다. 사려 깊은 규제를 통해, 사회는 AI의 강력한 혜택을 누리면서도 허위정보, 사생활 침해, 자율 시스템 오작동 등의 위험을 최소화할 수 있습니다.
• 보안 및 오용 우려: AI 모델이 강력해질수록 악의적 행위자들이 이를 오·남용할 가능성이 높아집니다. 예컨대 고도화된 악성코드, 피싱 공격 작성, 또는 심지어 무기화(생명공학·군사 분야 등 AI 적용 우려)에 쓰일 수 있다는 점에서 국가 안보 차원에서도 주목받고 있습니다. 이에 따라 각국 정부는 첨단 AI를 이중 용도(dual-use) 기술로 분류하기 시작했습니다. 대형 모델 훈련에 필수인 첨단 반도체의 수출 통제도 한 사례로, 특정 국가의 프론티어 AI 기술 우위를 막기 위한 조치입니다. 앞으로는 AI 핵심 안전 연구 공유와 동시에 초위험 기술 연구에 대한 제한 등, AI에 대한 일종의 다자간 무기통제 협정도 나올 수 있습니다. 또 한 가지 우려는 프라이버시입니다. 모델이 웹상 데이터를 긁어 학습할 경우 개인정보가 모델에 무심코 저장될 수 있고, 인간과 거의 구별되지 않는 텍스트生成 능력으로 인해 사람들이 민감 정보를 속아 전달할 수도 있습니다. 강력한 데이터 보호 규정과 함께, 합성 데이터 또는 프라이버시 보호 학습 등 새로운 패러다임이 필요할 수 있습니다. 요약하자면, 사회는 오용 선제적 대응과 방어 체계(디지털 워터마크, 중요 인프라 내 AI 가이드라인 등) 정비에 적극 나서야 합니다.

결론적으로, GPT-5 이후의 기초 모델이 가져올 사회적 함의는 방대합니다. 신뢰, 투명성, 안전의 문제를 슬기롭게 헤쳐나가야만, 이 기술의 긍정적 잠재력을 온전히 실현할 수 있습니다. 다행히 기술 발전과 함께 윤리학자, 기술자, 정책입안자들의 활발한 논의가 본격화되고 있습니다.

상상력의 비전: AGI와 그 너머를 향하여

마지막으로, 미래를 더 들여다보면, 많은 이들이 이러한 트렌드가 궁극적으로 AGI—즉 인공지능이 인간 수준의 인지 능력을 광범위한 과업에서 맞먹거나 능가하는 것으로 정의되는 인공 일반 지능—로 어떻게 귀결될지에 대해 궁금해하고 있습니다. AGI는 여전히 가설적인 개념이지만, 파운데이션 모델의 지속적인 도약으로 논의는 더 구체화되고 있습니다. 여기서는 현재의 발전 경로를 바탕으로, GPT-5 이후 AGI가 구현된 세상이 어떻게 될지에 대한 몇 가지 비전적인 아이디어를 살펴봅니다:

• 집단 지성으로서의 AGI: 최근에 부상하는 비전 중 하나는, AGI가 단일한 초지능 브레인이 아니라 특화된 모델과 도구들이 함께 조화롭게 작동하는 집단일 수 있다는 것입니다. 이미 그 조짐이 보이고 있습니다: GPT-5 시대의 모델들은 “슈퍼 에이전트” 생태계를 촉발할 수 있습니다—하나의 AI가 복잡한 문제를 여러 부분으로 쪼개고 이를 각각의 전문가 서브 에이전트(코딩, 리서치 등)에게 위임하는 방식입니다. seniorexecutive.com. 이를 확장해서 보면, AGI는 각 분야에서 인간과 동등한 능력을 지닌 AI들이 메타 모델에 의해 조정되는 잘 조율된 위원회처럼 작동할 수도 있습니다. 이러한 시스템은 집합을 통해 일반 지능을 구현할 수 있는데, 이는 전체가 부분의 합보다 더 크다는 의미입니다. 이 아이디어는 mixture-of-experts 아키텍처를 넓은 범위로 확장한 것이며, 인간 조직이 팀워크로 문제를 해결하는 방식과도 닮아 있습니다. 또한 API를 통한 AI 서비스 접근이라는 개념과도 맞물립니다: 미래의 AGI는 하나의 프로그램이라기보다는, 인터넷처럼 다양한 모델과 데이터베이스가 역동적으로 협력하여 질문이나 과업을 해결하는 네트워크와 비슷할 수 있습니다. 이런 “마음의 사회” 개념(원래 AI 선구자 마빈 민스키가 제시)을, 협력과 도구 활용에 뛰어난 파운데이션 모델이 실현할 수도 있습니다.
• 지속적 자기개선 루프: 진정한 일반적 AI는 자율적으로 학습하고 스스로를 개선하는 능력을 가질 것입니다. 이미 하나의 AI로 다른 AI의 학습 데이터나 피드백을 생성하는 프로젝트에서 그 조짐이 보입니다. 오픈AI 엔지니어들은 AI가 충분히 고도화되면 “재귀적 자기 개선”이 가능할지도 모른다고 언급한 바 있습니다. 한 가지 가설적 시나리오는, AI가 자기 코드를 수정하거나 더 효율적인 신경망 구조를 설계할 수 있게 되어, 지능이 증폭되는 긍정적 피드백 루프가 만들어진다는 것입니다. 현 단계 모델은 아직 자신의 소스코드를 다시 쓰지는 못하지만, 이미 새로운 프로그램을 작성할 수는 있습니다. AGI는 그 능력으로 자신의 다양한 버전에 대한 수천 가지 실험을 시뮬레이션하고 최우수형을 선택할 수 있으며, 이는 인간 엔지니어보다 훨씬 빠르게 이루어집니다. 이는 심각한 질문(고전적 “AI 폭주” 논쟁 포함)을 제기하기 때문에, 강력한 AI 개발을 서두르는 기업조차 AGI 접근에 신중한 태도를 보이고 있습니다. openai.com openai.com. 그럼에도 불구하고 “더 잘 학습하는 법을 배우는 AI”라는 발상은 오늘날의 메타러닝 및 자동화 기계학습 트렌드의 논리적 연장입니다. 우리가 “GPT-5 그 이후”에 이르렀을 때, 초기 형태의 자기 조정이 가능한 AI가 제한된 안전한 영역에서 존재할 수 있으며, 이는 최소한의 인간 개입으로도 개선되는 시스템으로 가는 길을 열어줄 것입니다.
• AI와 물리적 세계의 통합: 지금까지 파운데이션 모델은 주로 텍스트와 이미지 등 디지털 영역에 머물러 있었습니다. AGI를 향한 비전은 이러한 모델들을 로보틱스나 사물인터넷(IoT)과 같은 물리적 세계에 연결하는 것입니다. 카메라로 보고, 액추에이터를 움직이며, 실제 환경에서 실험해 볼 수 있는 AI는 인간과 같은 체화된 이해를 습득할 수 있습니다. 일부 전문가들은 체화가 일반 지능의 핵심이라고 여기며, 직접 경험과 물리적 상호작용을 통해 상식을 얻는다고 믿습니다. 이미 초기 멀티모달 에이전트가 존재합니다(예: 딥마인드의 가토는 2022년에 비디오 게임 플레이, 로봇 팔 제어 등 다양한 과업을 학습했음). 앞으로는 더 진보할 것입니다: 예를 들어, 요리를 읽고(텍스트), 요리 영상을 보고(비전), 셰프와 대화하며(언어), 실제로 로봇 셰프 팔을 조종해 요리를 만드는(행동) AI—이 모든 것을 시행착오를 통해 학습하고 개선하는 AI를 상상해보세요. 이러한 에이전트는 시각, 언어, 오디오(지글지글 소리 등), 운동 제어를 통합합니다—챗봇과는 전혀 다르며, 훨씬 더 일반 지능에 가까워집니다. 이는 단기간 내의 GPT-5로는 불가능하지만, 연구의 방향은 여기에 있습니다. 테슬라 같은 회사는 휴머노이드 로봇을 개발 중이고, 오픈AI도 로보틱스 연구 부서를 두고 있습니다. 미래 AGI는 챗봇이면서 동시에 로봇에 가까울 수도 있고, 적어도 세상에 직접 영향을 미치는 액추에이터를 갖출 수도 있습니다. 이는 제조, 헬스케어(로봇 도우미), 일상생활(진정한 스마트홈 시스템) 등 새로운 혁신을 열어주는 한편, 새로운 안전 문제도 제기할 것입니다.
• 인간-AI 협업 및 인지적 증강: AI가 고립된 채 발전하는 것이 아니라, AI가 인간의 지능을 증폭할 수 있다는 점이 강렬한 비전입니다. GPT-5 이후 세상에서는, 각자가 자신의 목표, 강점과 약점을 세밀하게 파악하는 매우 개인화된 AI 비서를 가질 수 있습니다. 이 비서는 우리가 새로운 기술을 배우는 데 도움을 주고(튜터·코치 역할), 아이디어를 브레인스토밍하며, 반복적 과업을 맡아주고, 창의적 파트너가 될 수도 있습니다. 일부 기술자들은 AI의 쌍둥이 목표로 “IA(Intelligence Augmentation, 지능 증강)”를 제시합니다. 예를 들어, AGI 레벨의 의료 비서는 의사의 전문성과 모든 의학 논문 및 환자 기록의 즉각적 분석을 결합해 초인적 정확성으로 진단과 치료를 지원할 수 있습니다. 교육에서는, 일반 지능을 지닌 AI 튜터가 어떤 학생에게도 맞춤형 커리큘럼을 제공할 수 있어, 전 세계적으로 양질의 교육을 민주화하는 데 기여할 수 있습니다. 더 직접적인 통합—두뇌-컴퓨터 인터페이스를 통한 AI와 인간 신경과정의 연결—에 대한 추측도 있지만, 이는 아직 가설적이고 윤리적 논란이 뒤따릅니다. 어쨌든, 바람직한 비전은 우리의 능력을 확장시키고 협력하는 AGI이며, 인간과 대립하거나 고립된 초지능이 아닙니다. 이를 실현하기 위해서는 AI의 목적과 인간의 가치를 정밀하게 일치시키는 노력이 필수인데, 이에 대한 연구와 논쟁이 활발합니다.
• 초지능과 미지의 영역: 일부 미래학자들은 AGI를 ASI(Artificial Superintelligence, 인공 초지능)의 전조로 봅니다—즉 AI가 인간을 능가하는 지적 능력을 갖는 단계입니다. 이러한 일이 언제(혹은 실제로) 일어날지는 수십 년에서 몇 년까지 예측이 분분하며, 여전히 가설적입니다. 만일 AI가 과학적 발견을 가속할 수 있다면(예: GPT 류 모델이 단백질 접힘, 수학 등에서 이미 시작한 것처럼), 우리는 극도로 빠른 발전기의 문턱에 설 수 있습니다. 이른바 “지능 폭발” 시나리오 때문에 일론 머스크, 고(故) 스티븐 호킹 등은 AI 경고를 한 바 있습니다. 오픈AI의 올트만 대표는 초지능이 실현될 수 있음을 인정하고, 사회가 이를 대비하고 가이드라인을 마련해야 함을 강조합니다. techcrunch.com openai.com. 따라서 다음 도전은 기술적 문제뿐 아니라 철학적 문제—ASI가 등장 시 반드시 인간의 번영에 맞는 목적을 갖고, 충분한 통제장치가 확립되어야 한다는 점—도 포함합니다. 국제 AGI 거버넌스나 조약 같은 개념도 SF에서 현실적 논의로 옮겨올 수 있습니다. 많은 AI 전문가들은 여전히 신중합니다—진전이 빠르더라도 본질적 한계나, 우리가 아직 찾지 못한 근본적 전환이 필요할 수 있기 때문입니다. 지금 모델을 초기 비행 시도에 비유하기도 합니다: GPT-4/5는 라이트형제의 초창기 비행기와 같고, 점보기(747) 수준의 AGI는 수십 년의 이론적·공학적 발전이 필요하다는 논리입니다. 진정한 AGI는 아마도 이론적 돌파(새로운 알고리즘 개념, 양자컴퓨터나 두뇌 모방 칩 등 새로운 하드웨어)가 필요할 수 있습니다. 현재 트랜스포머의 단순 확장이 AGI에 곧장 이를 것이라는 보장은 없습니다. 그럼에도 각 “프론티어” 모델마다 우리는 지능의 본질을 더 깊이 이해하고, 기계로 그 일부를 구현하는 데 한 걸음씩 다가서고 있습니다.

결론
GPT-5 이후의 지평선은 기대와 두려움을 동시에 안고 있습니다. 기술적으로는, 더 풍부한 이해, 더 많은 모달리티, 더 크고(그리고 더 오래가는) 기억력, 그리고 더 자율적인 학습·행동을 지닌 AI 모델의 등장을 기대할 수 있습니다. 새로운 학습 방법 및 활발한 오픈 연구 커뮤니티가 이 발전을 전례 없는 속도로 가속시키고 있습니다. 동시에, 파운데이션 모델의 힘이 커질수록 이들을 사회에서 어떻게 활용할 수 있을지—혜택과 오남용 방지, 윤리적·공정한 통합, 그리고 궁극적으로 언젠가 우리와 동등하거나 더 뛰어날 수도 있는 지능과 어떻게 공존할지—라는 근본적인 질문과 직면해야 합니다.

이 미래를 탐색하는 과정에서 반복적으로 나타나는 테마는 협력입니다: 인간과 AI 사이의 협업(각자의 강점을 최대한 활용), 서로 다른 AI 시스템 간 협업(전문가가 힘을 합치는 mixture-of-experts, 도구 활용형 에이전트 등), 그리고 사회 내 다양한 이해관계자—정부, IT기업, 연구자, 시민—간 협력까지도 필수적입니다. AI의 프론티어는 단순한 기술 영역을 넘어 사회적 분야이기도 합니다—우리는 피드백과 가이드라인을 통해 이 모델들에게 우리가 중시하는 가치를 집단적으로 “가르치고” 있습니다. 제대로만 한다면, 차세대 파운데이션 모델은 새로운 치료법 발견, 지식 민주화, 기후 문제 해결, 인간 창의력 증진 등, 우리가 상상조차 못했던 방식으로 인류 진보의 강력한 도구가 될 수 있습니다.

오늘 우리는 GPT-5의 문턱에 서 있으며, 오랫동안 꿈꿔왔던(또는 두려워한) AGI에 조금씩 더 가까워지고 있음을 분명하게 목격하고 있습니다. AGI가 10년 안에 올지, 여전히 요원할지와 관계없이, 그 과정 자체가 이미 우리 세계를 변화시키고 있습니다. 다음 프론티어는 단지 더 똑똑한 기계를 개발하는 우리의 창의성뿐 아니라, 그 기계들이 진정 인간을 위해 봉사하도록 현명함과 선견지명을 발휘하는 우리의 역량을 시험할 것입니다. 우리가 GPT-5 그 너머로 나아갈 때, 질문은 단순히 이런 파운데이션 모델이 무엇을 할 수 있느냐가 아니라, 우리가 누구로 진화하기를 원하는가입니다. AI의 다음 장은 우리 모두의 손으로 쓰여질 것이며, 우리 시대 가장 의미 있고 흥미진진한 이야기가 될 겁니다.

출처:

• Altman, S. (2025). AI 전문가들이 예측하는 GPT-5가 우리의 업무 방식을 어떻게 변화시킬지. SeniorExecutive Media – GPT-5의 기대되는 멀티모달리티, 메모리 및 에이전트 업그레이드 언급 seniorexecutive.com seniorexecutive.com.
• Kranen, K. & Nguyen, V. (2024). LLM 아키텍처에서 Mixture of Experts 적용. NVIDIA Technical Blog – GPT-4에서의 MoE와 모델 확장에 따른 효율성 증대 논의 developer.nvidia.com developer.nvidia.com.
• Microsoft Research (2024). 새로운 방법이 대형 및 소형 언어 모델의 추론 능력을 향상시키다 – Logic-RL과 신경-기호적 기법을 통한 추론 성능 향상 설명 microsoft.com microsoft.com.
• Anthropic (2023). 100K 컨텍스트 윈도우 도입 – Claude 모델에서 100k 토큰(75,000단어 “메모리”)의 컨텍스트를 도입하고, 긴 문서 처리에 대한 이점을 보여줌 anthropic.com anthropic.com.
• YourGPT.ai (2025). GPT-5: 꼭 알아야 할 모든 것 – 100만 토큰 이상의 컨텍스트, 오디오 모달리티, 개인화를 위한 지속 메모리 등 예상되는 GPT-5 기능 요약 yourgpt.ai yourgpt.ai.
• Zuckerberg, M. (2024). 오픈 소스 AI가 나아갈 길이다. Meta Newsroom – Llama 3.1(405B) 발표 및 오픈 모델이 최첨단 기술에 빠르게 따라잡고 곧 선도할 수 있음을 언급 about.fb.com about.fb.com.
• Wu, S. 등 (2023). BloombergGPT: 금융을 위한 대형 언어 모델. arXiv 사전 공개 논문 – 일반 LLM을 능가하는 500억 파라미터 모델이 금융 분야에서의 일반 능력 저하 없이 높은 성능 보여줌 arxiv.org.
• Genna, I. (2024). EU AI 법에서의 파운데이션 모델 규제. 국제변호사협회 – EU의 AI 법이 ‘범용 목적 AI’ 모델을 어떻게 정의하고 투명성·리스크 완화 의무를 부과하는지 설명 ibanet.org ibanet.org.
• NCSL (2024). AI 관련 입법 2024 – GPT-4보다 더 강력한 AI 훈련에 대한 6개월 임시 중단 결의안: 거버넌스 시스템 개발을 촉구하며, 캘리포니아 법안은 프론티어 모델 개발자에게 안전을 위한 셧다운 메커니즘 구현 요구 ncsl.org, 그리고 또 다른 법률은 첨단 모델 개발자에게 안전 장치 구현을 요구 ncsl.org.
• OpenAI (2023). AGI 및 그 이후를 위한 계획 – OpenAI가 AGI로 안전하게 나아가기 위한 비전과, 점점 정교해지는 AI의 신중한 배포 및 혜택의 폭넓은 공유의 중요성 제시 openai.com openai.com.