GPT-5 릴리즈와 함께 업데이트된 글로벌 프로덕트들
GPT와 통합은 점점 필수로 자리 잡아갈까?
2025년 8월 7일, GPT-5 모델이 공개되었다.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5/
Open AI의 릴리즈 노트에 따르면,
GPT‑5는 기존 모델보다 벤치마크에서 더 뛰어난 성능을 보이고, 응답 속도도 더 빠르며,
현실 세계의 질문에 훨씬 더 유용하게 작동한다고 한다.
특히 다음 세 가지 주요 사용 사례에서 성능이 크게 향상되었다고 한다
할루시네이션(hallucination) 감소
지시 사항(instructions) 이행 능력 향상
과잉 공감(sycophancy) 최소화
코딩 영역의 경우,
복잡한 프론트엔드 생성
대규모 코드 저장소 디버깅 능력 향상
단 하나의 프롬프트로 아름답고 반응형인 웹사이트, 앱, 게임을 직관적으로 생성
미적 감각도 크게 향상되어, 여백, 타이포그래피, 구성 등을 자연스럽고 세련되게 처리
-> 이번 업데이트는 프론트엔드, 그중에서도 CSS 같은 보이는 화면에 대한 업데이트가 가장 크게 진행된 것 같다.
창의적 표현과 글쓰기의 경우,
거친 아이디어를 문학적 깊이와 리듬을 갖춘 강렬하고 설득력 있는 글로 다듬는 데 도움을 줄 수 있다고 한다.
운율 없는 아이앰빅 펜타미터(unrhymed iambic pentameter) 유지
자연스럽게 흐르는 자유시(free verse) 생성 등
아이앰빅 펜타미터와 자유시가 잘 와닿지 않아서 찾아보니
아이앰빅 펜타미터 -> 전통 운율을 따르는 5보격 시
자유시 -> 형식에 구애받지 않고 자연스럽게 흐르는 운율의 시
라고 하는데
쉽게 말해 모호한 글쓰기도 더 잘 처리한다는 뜻을 담고 있는 것 같다.
GPT‑5는 일상 업무에서도 다음과 같은 작업에 더욱 유용하다고 한다.
보고서 초안 작성 및 편집
이메일, 회의 메모 작성
기타 문서 작업 등
헬스케어 분야의 경우,
사실 코딩이나 글쓰기는 많은 AI 제품에 항상 탑재된 기능이라 익숙했는데,
헬스케어 분야가 3번째로 나오다니 조금 놀랐다.
GPT‑5는 지금까지 건강 관련 질문에 가장 강력하게 대응할 수 있는 모델이라고 한다. 이는 사용자들이 자신의 건강 상태를 이해하고, 의료진과의 대화에 적극 참여할 수 있도록 돕는 역할이라고 한다!
HealthBench 평가 기준(현실적인 시나리오와 의사 기준 기반)에서 이전 모델보다 훨씬 높은 점수를 기록
GPT‑5는 수동적인 응답자가 아니라, 능동적인 사고 파트너처럼 작동합니다. 잠재적인 문제를 스스로 인식하고, 더 유익한 답변을 위해 추가 질문을 제안하기도 함
또한, 사용자의 지식수준, 지역, 상황에 맞춰 더 정밀하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공
그렇다면 AI가 의사를 대체할 수 있는 건인가?
라고 한다면 Open AI 역시 단호하게 그것은 아니라고 말하고 있다.
릴리즈 노트에 따르면, GPT‑5는 의료 전문가를 대체하지 않으며, 대신 검사 결과를 이해하고 병원 방문 시 적절한 질문을 준비하고, 의료 옵션을 판단하는 데 도움을 주는 파트너로 생각해야 한다고 한다.
더 많은 내용들은 위에 첨부해 둔 릴리즈 노트에서 확인할 수 있다.
GPT-5의 릴리즈와 함께 눈에 띄는 콘텐츠들이 있었다.
바로 글로벌 프로덕트들의 자사 제품과 GPT의 통합을 알리는 콘텐츠들이었다.
Notion
https://www.instagram.com/reel/DNEB84ioiOT/?igsh=MW9vYzBnMTVycHhqcA==
Microsoft Copliot
https://www.instagram.com/reel/DND9K_HplVT/?igsh=MWdydHdtOTAyZW5vcg==
GPT-5의 업데이트와 함께 발 빠르게 같이 업데이트되는 글로벌 프로덕트들을 보며 'GPT의 영향이 어마어마하게 커졌구나'라는 점도 체감되면서, 이 프로덕트들은 GPT를 어떤 곳에 어떻게 사용하고 있을까? 궁금해졌다.
1. Notion
노션에 탑재된 LLM은 크게 두 가지로 활용할 수 있다,
1. 홈화면에서 사용하는 LLM : 대화형 도움, 글쓰기·아이디어 발산, 붙여준/링크한 콘텐츠 내에서의 정리·요약
2. 페이지/워크스페이스 모드(페이지에서 Ask AI 사용): 페이지/데이터베이스 내용을 읽고 편집을 도와주며, 워크스페이스 전반의 자료를 기반으로 답변(Q&A) 제공
홈화면에서 사용하는 LLM은 나에겐 크게 메리트가 느껴지지 않았다.
그냥 Open AI 들어가서 사용하는 것이 더 편하고 이미 여기에 너무 익숙해져 있어, 사용 습관이 굳어진 것 같다.
그렇다면 페이지/워크스페이스 모드는 어떻게 사용할 수 있을까?
페이지에서 이렇게 자료 정리를 요청하거나 정보를 찾을 수 있다.
근데 LLM이 업데이트된 Notion AI를 사용하려면 별도 요금제가 필요했다.
Notion에서 업데이트되는 AI 기능을 보면서 가장 크게 느낀 점은 Notion과 AI를 함께 썼을 때, 효율성을 더 극대화할 수 있는 Use Case가 덜 알려져 있다는 것이었다.
Notion은 마켓 플레이스나 템플릿 문화가 활성화되어 있긴 하지만, AI를 함께 활용했을 때 어떻게 무엇을 바꿀 수 있는지가 상대적으로 덜 알려져 있는 것 같다.
예를 들면
~기능을 사용하면 ~하는 데 걸리는 시간을 N시간 단축시킬 수 있다.
~기능을 사용하면 수기로 해야 했던 작업을 클릭 한 번에 할 수 있다.
이런 것들..!
국내외로 노션 커뮤니티가 있긴 하지만 Use Case에 대한 더 대대적인 홍보가 필요한 시점이 아닐까 싶다.
Microsoft Copliot
마이크로소프트에서 나온 공식 자료를 참조해서 작성했다.
우선 Microsoft Copliot는 Microsoft가 제공하는 AI 생산성 도우미 전체 브랜드이며, 그 아래에 여러 개의 Copilot 제품군이 포함되어 있다.
1. ✅ Microsoft 365 Copilot
Word, Excel, Outlook, Teams, PowerPoint 등 Office 앱에 내장된 Copilot
사용자가 실제로 일상적으로 사용하는 업무 도구 속에서 GPT 기반 AI가 작동
기능 예: 회의 요약, 문서 자동 작성, 이메일 요약, 차트 생성, 분석 등
2. ✅ Microsoft Copilot Studio
사용자가 직접 AI 에이전트(챗봇)를 설계하고 배포할 수 있는 플랫폼
GPT‑5 포함 가능
용도:기업 맞춤형 자동화 워크플로우 구축, 고객지원 챗봇, 내부 문서 검색 도우미 등 고급 비즈니스 프로세스 구현
Microsoft Copliot 안에 GPT가 탑재된 것은 특정 기능을 추가한 개념이 아닌,
더 나은 응답을 제공하기 위한 방법을 업데이트한 것이다.
이를 스마트 라우팅 시스템이라고 하는데, Copilot은 사용자의 프롬프트를 받아들이고 이를 이해한 후,
GPT‑5의 실시간 라우터를 사용하여 해당 프롬프트에 가장 적합한 모델을 선택하고 응답을 생성하는 것이다.
일반적이거나 반복적인 질문의 경우,
Copilot은 속도를 우선시하여 GPT‑5의 스마트하고 처리량이 높은(high-throughput) 모델을 사용해 간단한 질문에 빠르고 간결한 응답을 생성한다.
반면, 복잡하거나 보다 개방적인 질문의 경우,
Copilot은 GPT‑5의 더 깊은 추론 모델을 사용하여 응답을 만들기 전에 계획을 세우고, 관련된 모든 맥락을 수집 및 이해하며, 결과를 점검한다.
따라서, 코파일럿에 탑재된 GPT는 사용자 입장에서 피부로 느껴지는 변화는 아닐 수 있지만,
원하는 답변을 더 빨리 얻거나 반복적인 작업을 줄일 수 있다는 점에서 사용자 경험이 증대하는 것을 기대할 수 있을 것 같다.
Uber
우버는 GPT-5 릴리즈에 맞춰서 공식 업데이트를 한 자료는 없지만,
Uber가 GPT를 어떤 곳에 사용하고 있는지 흥미로웠고, 공식 자료는 없지만 내부적으로는 이미 GPT-5 모델을 탑재한 워크 플로우를 가지고 있을 것 같아 가져와보았다.
https://openai.com/ko-KR/index/uber-enables-outstanding-experiences/
Uber의 AI 제품 책임자의 인터뷰에 따르면, Uber는 아래와 같은 곳에 GPT를 사용하고 있다고 한다.
탑승 서비스 : 교통 상황이나 통행료 등으로 인한 경로 변경 시 요금이 조정되어야 하기 때문에, AI를 이용해 상황을 해석하고, 공정한 해결책을 제시하며, 승객 및 운전자와 투명하게 소통할 수 있도록 만듦
Uber Eats: 음식이 잘못 배달되면 AI가 사진 분석을 돕고 해당 항목의 라이프 사이클을 추적하여 어디서 오류가 발생했는지 파악. 필요한 경우, 환불이나 재주문을 더 효율적으로 처리할 수 있음
식료품: 식료품 배달 시, AI가 소비자와 구매 대리인의 실시간 커뮤니케이션을 원활하게 하고 고객 선호도를 기반으로 최적의 해결책을 제안함으로써 실시간으로 재고 문제 해결을 도움
또한, OpenAI의 GPT‑4o 기반 AI 어시스턴트를 드라이버 앱에 통합해, 전기차(EV)에 대한 질문(예: 충전 방법, 구매 조언 등)에 자연스러운 언어로 답할 수 있도록 지원하고 있다고 한다.
https://aibusiness.com/generative-ai/uber-uses-chatgpt-ai-assistant-to-encourage-electric-car-use
해당 기사가 나온 게 24년 10월이니, 이미 상당 부분이 업데이트되었을 것 같다.
현재는 전기차 관련 안내 중심이지만, 우버가 가진 데이터와 LLM을 결합한다면 드라이버 앱에는 드라이버만을 위한 챗봇 등 확장 가능성이 무궁무진해 보인다.
이처럼, 많은 글로벌 제품들이 GPT를 자체 프로덕트와 통합하거나 GPT를 활용한 기능을 선보이고 있다.
GPT와 통합은 많은 이점을 가져다줄 수 있지만,
"LLM 시스템과 통합을 통해 사용자들에게 어떤 가치를 더 향상할 수 있을지?"
"내부 시스템에 LLM을 통합한다면 직원들의 어떤 작업이 더 효율적으로 변화할지?"
고민해야 되는 시점인 것 같다.