1-4. GPT ― 세상을 바꾼 언어모델의 비밀
1️⃣ 인공지능, 드디어 말을 하다
2017년, 트랜스포머(Transformer)가 언어의 ‘이해’를 가능하게 했습니다. 그리고 1년 후, 인공지능은 드디어 ‘말하기’를 시작했습니다. 그 이름은 GPT(Generative Pretrained Transformer) — 세 단어에 이 혁명의 본질이 담겨 있습니다.
Generative : 생성하는 능력
Pretrained : 미리 학습된 지식
Transformer : 언어를 이해하는 구조
이 기술은 단순한 계산이 아닌, “사람의 언어를 이해하고 다시 만들어내는 능력”을 의미했습니다. 그리고 그 혁신의 중심에는 OpenAI가 있었습니다.
2️⃣ OpenAI의 시작 ― 인류의 이익을 위한 AI
OpenAI는 2015년, 일론 머스크(Elon Musk), 샘 알트만(Sam Altman), 그렉 브록만(Greg Brockman), 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever) 등이 모여 설립했습니다. 당시 AI는 구글·페이스북·MS 등 거대 기업의 손에 집중되어 있었고, 이들은 AI를 자사의 독점 기술로 만들려 했습니다.
OpenAI의 비전은 달랐습니다.
“인류 전체의 이익을 위한 안전한 인공지능을 만든다.”
그들은 연구 결과를 오픈소스로 공개하며 AI를 모두가 함께 발전시킬 수 있도록 했습니다. 이상주의적이지만 진심이었던, AI의 보편화 운동이었습니다.
3️⃣ GPT의 탄생 ― 트랜스포머에서 대화로
OpenAI가 처음 공개한 트랜스포머 기반 모델이 GPT-1 (2018) 입니다. 당시엔 작은 모델이었지만, “AI가 문장을 만든다”는 사실 자체가 혁명이었습니다. 1년 뒤, GPT-2 (2019) 는 훨씬 강력했습니다. 신문 기사, 소설, 시까지 자연스럽게 써내기 시작했고, OpenAI는 기술이 “너무 위험하다”며 모델 공개를 보류했습니다. 2020년 등장한 GPT-3는 완전히 새로운 세상이었습니다. 1,750억 개의 파라미터(학습 변수)를 가진 거대한 언어모델은 ‘프롬프트(prompt)’ 한 줄만으로 글, 코드, 전략, 시나리오를 만들어냈습니다.
CASE 1. 인공지능 작가의 등장
“여름의 기억에 대한 시를 써줘.” GPT-3는 인간처럼 비유와 감정을 담은 시를 써냈습니다. 인간은 주제를 던졌을 뿐인데, AI는 감정과 맥락을 포착해 문장을 만들었습니다. 이때부터 GPT는 단순한 도구가 아니라, ‘창작자’로 인식되기 시작했습니다.
4️⃣ ChatGPT의 등장 ― 인공지능의 대중화
2022년 11월, ChatGPT가 세상에 공개되었습니다. GPT-3.5를 기반으로 하되, RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) — 즉, 인간의 피드백으로 대화 품질을 개선한 버전이었습니다.
결과는 폭발적이었습니다. 출시 5일 만에 100만 명, 두 달 만에 1억 명이 사용했습니다. 이는 역사상 가장 빠르게 성장한 서비스로 기록되었습니다.
ChatGPT는 단순한 기술이 아니라, “AI와 직접 대화할 수 있는 첫 인터페이스”였습니다. 검색·문서·메일·교육 등 모든 산업이 AI와 연결될 수 있다는 가능성이 열린 순간이었습니다.
CASE 2. 교사의 GPT 사용
한 교사는 ChatGPT에 이렇게 물었습니다. “광합성을 초등학생에게 쉽게 설명해줘.” AI는 곧장 그림과 비유를 곁들인 설명문을 만들어냈습니다. 이제 교사들은 준비보다 ‘지도’에 집중할 수 있게 되었고, GPT는 교육 현장의 조용한 혁명이 되었습니다.
5️⃣ RLHF ― 인간의 피드백을 배우다
ChatGPT의 가장 큰 차별점은 RLHF입니다. AI가 사람의 평가를 받아 “좋은 답변”과 “좋지 않은 답변”을 구분할 수 있게 만든 방식입니다. 사람이 GPT의 응답을 채점하면, AI는 “이런 답변이 선호된다”는 패턴을 학습합니다. 즉, GPT는 이제 정확성뿐 아니라 ‘인간다움’을 배우기 시작한 것이죠. 이 기술 덕분에 ChatGPT는
이전 세대의 언어모델과 달리 상황에 맞게 공감하고, 존중하고, 맥락을 이어갈 수 있게 되었습니다.
6️⃣ OpenAI의 성장과 위기 ― 샘 알트만의 해임과 복귀
그러나 혁신에는 언제나 인간의 갈등이 따릅니다. 2023년 11월, OpenAI 이사회는突如 샘 알트만 CEO를 해임했습니다. 공식 이유는 “소통의 부족”이었지만, 내부적으로는 AI의 방향성을 두고 갈등이 있었습니다.
샘 알트만 : 빠른 제품화, 대중화, 시장 확장
일리야 수츠케버 : 안전성, 윤리, 통제
OpenAI는 “AI를 얼마나 빠르게 풀어야 하는가”를 두고 이념적 대립에 휩싸였습니다. 하지만 이사회 발표 후, 직원 95%가 집단 사직서를 제출했습니다. 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라까지 개입하며, 결국 5일 만에 샘 알트만은 전격 복귀했습니다.
CASE 3. AI의 속도 vs 안전
이 사건은 단순한 CEO 해임이 아니었습니다. 인공지능의 진화 속도를 인류가 통제할 수 있을까 — AI의 철학과 윤리를 둘러싼 전 세계적 논쟁의 불씨가 된 사건이었죠.
7️⃣ GPT-4와 멀티모달 시대
2023년 3월 등장한 GPT-4는 이전 세대와는 완전히 달랐습니다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 소리, 코드까지 이해하고 생성하는 멀티모달(Multimodal) AI로 진화했습니다. ChatGPT는 이제 사진을 인식하고, PDF를 분석하고, 그래프를 그리며, 심지어 목소리로 대화까지 합니다.
CASE 4. GPT-4의 실제 사용 예시
한 스타트업은 GPT-4를 고객지원에 연결했습니다. 고객 문의 이메일을 AI가 읽고 자동으로 응답을 제시합니다. 하루 300건의 문의가 실시간 처리되며, 하루 3시간 걸리던 보고서 작성이 10분으로 줄었습니다. GPT는 이제 비즈니스 파트너가 되었습니다.
8️⃣ Microsoft의 선택 ― Copilot이 있어도 GPT에 투자하는 이유
마이크로소프트는 이미 자사 생산성 툴에 AI 비서 Copilot을 탑재하고 있습니다. 그런데도 여전히 OpenAI에 막대한 투자를 이어가고 있습니다. 왜일까요?
1️⃣ 기술적 우위 확보: Microsoft는 최신 GPT 모델을 Copilot과 Azure에 통합해 신기술을 가장 먼저 기업 고객에게 제공합니다. GPT는 Copilot의 ‘두뇌’ 역할을 하며, Microsoft는 OpenAI를 통해 항상 기술의 최전선에 서게 됩니다.
2️⃣ 리스크 분산과 경쟁 관리: Microsoft는 자체 모델도 개발하지만, OpenAI라는 독립 연구소를 유지함으로써 AI 시장의 방향성을 두 축으로 나누어 관리합니다.
즉, 하나는 내부 제품 중심, 다른 하나는 혁신 연구 중심의 포트폴리오 전략입니다.
3️⃣ 시장 생태계 확장: OpenAI 모델은 Azure 클라우드 위에서 구동됩니다. 즉, OpenAI가 성장할수록 Azure 사용량이 증가하고, Copilot·Office·GitHub 등 전체 MS 생태계가 성장합니다.
결론적으로, Microsoft의 투자는 단순한 자본이 아니라 AI 인프라와 표준을 선점하기 위한 전략적 동맹입니다.
9️⃣ OpenAI 관련주 급등 ― 한국 시장의 반응
최근 AI 시장의 관심은 기술을 넘어 투자 시장 전체를 움직이고 있습니다. OpenAI가 한국 반도체 기업과 협력 소식을 발표하자 삼성전자, SK하이닉스 주가가 단기간에 급등했습니다. 이는 단순한 뉴스가 아니라,
AI 인프라(데이터센터·고대역폭 메모리·GPU)에 대한 전방 산업 기대감이 폭발적으로 반영된 사례였습니다.
“AI에 연결되면, 주가가 오른다.” 지금의 시장은 기술적 실체보다도 ‘AI 서사에 동참하는가’ 자체가 투자 심리의 가장 큰 촉매가 되고 있습니다.
0️⃣ GPT가 바꾼 세상
GPT는 이제 기술이 아닙니다. 그것은 언어, 사고, 일의 방식을 바꾼 새로운 존재 양식입니다. 우리는 GPT와 함께 글을 쓰고, 생각을 정리하고, 코드를 작성하고, 아이디어를 실험합니다. AI는 도구가 아니라, 두 번째 두뇌가 되었습니다. OpenAI는 “인류 전체를 위한 AI”를 만들겠다고 했습니다. 그 약속이 지금 어떤 방향으로 가고 있는지, 우리는 그 진화를 매일 체험하고 있습니다.
