나날히 발전해 나가는 채찍피티 근황

안녕하세요 파일입니다. 요새 현생에 치여살다보니 이것 저것 바빠서 블로그 글을 이번에는 거의 3달되서 쓰게 됐네요. 사실 쓰고 싶은 말이 많았는데 다 까먹었습니다. 오늘은 심심하기도 해서 이런 저런 이야기좀 하러 왔습니다. 먼저 첫 번째로 ChatGPT! 에 관해 이야기 하러 왔습니다.

 

오랜만에 왔는데 GPT 얘기만 하면 재미없겠죠? 그래서 먼저 다른 이야기를 해보겠습니다.

 

정액제를 싫어하는 제가 유일하게 돈주고 쓰는 것이 몇 가지 있는데요

첫 번째는 쿠팡 로켓 와우 멤버십 + 배민클럽, 두 번째는 넷플릭스, 세 번째는 ChatGPT Plus 요금제 입니다. [각주*Plus 이외의 요금제는 더 비싸서 못써요 ㅜㅜ*]

 

사실 두 번째 넷플릭스는 저희 동생이 쓰는거라 저는 거의 안보긴 하는데 그래도 돈 값한다고 생각하는게 위에 3가지네요. 제 인생 낙이 컴퓨터 하는거랑 게임하는거, 맛있는 밥 먹는 건데 요새 배달을 많이 시켜서 배달팁 면제받으려고 배민이랑 쿠팡 로켓 와우 멤버십을 가입했습니다.

 

배민 클럽은 1990원 내면 배달팁 다 깎아줘서 배달팁 있는 곳 배달 한 번만 시켜도 이득이라 안 쓸 수가 없고 로켓 와우 멤버십은 사실 쿠팡에서 로켓 배송 최소 금액 면제 + 한 달 무료 반품이 메인 기능이긴 한데 구독료가 비싼 만큼 여기에 더 얹어서 쿠팡 이츠 배달팁 면제 + 쿠팡 플레이 OTT 무료 제공까지 미친 혜자스러움을 보여줍니다.

 

이제 배달팁이 2000원~3000원 이런식으로 당연한 시대가 오다보니 배달팁을 깎아주는 서비스들이 상대적 혜자가 되어버렸네유

 

저 3가지 중에서도 단연 으뜸인게 저에게 있어서 바로 ChatGPT인데요. 무료로 쓰면 4o 도 몇 번 쓰다가 제한 걸려서 못쓰는 폐급이 GPT 무료 계정인데 유료를 결제하는 순간에 찐따같던 GPT가 맞나? 싶을 정도로 드라마틱한 기능을 제공해줍니다. 유료 결제하면 4o는 사실상 거의 무한으로 쓸 수 있고 어려운 코딩 문제나 수학 문제 푸는 개쩌는 추론 모델 o1 [각주*무료로 딥시크 R1 쓰면 되긴 하는데 아무래도 개인 정보 문제도 있고 GPT랑 또 다른 느낌으로 답을 뱉어서 2개를 같이 쓰고 있습니다.*], 경량화된 모델인 o3 mini 나 o3 mini-high 까지 모두 즐길 수 있습니다.

 

라고 글을 1달전 쯤에 임시로 써놨었는데 최근엔 OpenAI쪽에서 또 버전 업해서 o1 -> o3로 업그레이드를, o3 mini/high는 o4 mini/high라는 이름으로 바뀌었네요. 정액제의 특징은 서비스가 좋으면 구독자들이 서비스 제공자들한테 돈을 계속 주고, 별로면 구독을 끊어서 자금을 끊어버리는 그런 구조기에

 

서비스 제공자들은 서비스 품질을 올려서 더 사용자 풀을 확보하게 노력할 수 밖에 없는 구조를 가지고 있습니다. GPT 서비스를 제공하는 OpenAI가 정액제 서비스를 잘 관리하는 모범 사례라고 볼 수 있겠네요. 

 

또 요새는 인공지능이 사람들 이미지 지브리화 시킨다고 고생한다던데 AI도 참 고생이 많은 거 같습니다. 정확히는 모델을 처리하기 위해 병렬 연산하는 GPU가 죽어나고 있겠다만..

 

GPT의 신기능을 소개해드리자면 심층 리서치? 라고 해서 월 10회 제한으로 원하는 주제에 대해 시장 조사를 다 해줍니다. 이번에 졸작 연구하면서 시장 조사때 써봤는데 구체적인 수치 (숫자) 들엔 환각이 좀 있어도 인터넷 검색하면서 지천을 떠도는것보다는 키워드를 알 수 있어서 상당히 유용합니다. 

 

또 최근 들어선 GPT가 원래 한 글자 한 글자씩 출력을 뱉어서 6~7글자로 뭉탱이로 출력을 뱉는 제미나이 대비 출력이 느리다는 단점이 있었는데 이것도 개선되어서 제미나이 수준의 빠른 출력은 아니여도 이제 2~7글자씩 한꺼번에 출력함으로써 암이 조금은 낫게 됐습니다.

 

또 4o에 한해서 다른 인공지능 모델하고 다르게 최근 들어 이모지를 적극 사용해서 출력이 나오기 시작했습니다. 마크다운만 사용해도 가독성이 꽤나 좋은 편인데 거기에 이모지까지 넣어주니깐 더 가독성이 좋아지더라구요. 아마 학습을 할 때 데이터를 넣을때 이모지 데이터를 포함시킨 거 같습니다.

 

이모지랑 이모티콘이 처음 도입 됐을때는 이것들을 거의 떡칠 수준으로 사용했다는데 이 문제는 조금 줄어들었다고 하네요. 제가 쓴 입장에선 크게 문제는 없었습니다.

 

그럼에도 역시 아직까지도 아쉬운건 환각입니다. 특히 사용자가 물어본 경향대로 대답하는건 아직도 남아 있어서 이 부분이 많이 아쉽습니다. 예시로 사용자가 이거 맞지? 하면 그것에 대한 팩트와는 관계 없이 그것에 대해 긍정하고, 공감하는 쪽으로 답변을 하는 경향이 심합니다.

 

일반적인 대화에선 이것이 기분 좋을 지 몰라도 공학 계통의 공부를 하는 사람 입장에선 맞고 / 틀리고가 정말 중요한 문제기 때문에 여전히 인간의 검수는 필수 불가결 하다 볼 수 있겠습니다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=Vr01ztUxpVo

 

사실 제일 큰 문제점이라고 하면 GPT가 최근 답변 시 '아첨' 을 한다는 점입니다. o3 / o4-mini / high 에는 이런 특징이 적은데 값과 성능이 적당히 중간쯤에 있는 사람들이 제일 많이 쓸 법한 4o 모델에서 이런 특징이 두드러지게 나타납니다.

 

위에서 설명했듯이 한 마디로 사용자가 뭔 말을 하던 긍정적으로 답변한다는 점이죠. 단순히 긍정적 답변을 넘어서 거의 질문자를 신처럼 떠 받드는 수준으로 답변을 해줍니다. 

 

https://namu.wiki/w/GPT-4

GPT-4

킹-무위키 피셜로는 2025년 3월부터 이런 문제가 제기되었으며 OpenAI 쪽에서도 업데이트 롤백을 통해 열심히 고치고 있다고 하네요. 

 

https://www.tech42.co.kr/%EC%98%A4%ED%94%88ai-%EA%B3%BC%EB%8F%84%ED%95%9C-%EC%95%84%EC%B2%A8-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%EC%9D%98-gpt-4o-%EC%97%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%8A%B8-%EC%A0%84%EB%A9%B4-%EB%A1%A4%EB%B0%B1/

오픈AI, '과도한 아첨' 문제의 GPT-4o 업데이트 전면 롤백 - 테크42

 

 

이러한 것이 발생한 이유는 저도 어디서 줏어 들은 기억이 나는데 기본적으로 LLM에 데이터 학습을 시킬 때 사용자 피드백을 반영해서 사용자들의 반응이 좋은 데이터를 위주로 학습시키게 되는데, 사용자들이 질문했을 때 너 말이 맞다 라고 공감해주는 쪽이 더 기분이 좋으므로 이런 대답에 대한 긍정적 피드백이 나오게 되고 이것이 다시 학습 데이터에 들어가게 되서 이런 문제가 발생한다더라~ 라고 들었던 기억이 납니다.

 

저는 주 관심 분야가 보안 / 바이너리 분석 쪽이라 AI에 대한 자세한 전문적 의견을 제시해드릴 수 없어서 깊게는 설명할 수 없다는게 참 아쉽네요 ㅎㅎㅎ 

 

결론만 말하자면 보통 글쓰기나 추론이 크게 필요없는 수준의 코딩은 4o를 많이 쓸건데 아첨하는 정도가 심해졌고 불필요한 사족이 붙었다. 정도로 요약해볼 수 있겠네요. 2025-05 기준이고 OpenAI 쪽에서 계속 고치고 있을태니깐 계속 봐야죠 모,,

 

o3나 o4 mini-high 같은 모델은 여전히 정말 비싸지만 이모지나 아이콘은 거의 사용하지 않고, 아첨도 거의 없고 질문에 대해 결과만 제공하는 딱딱한 기계 느낌으로 답변을 해줍니다. 그래도 대답에 대한 신뢰도는 4o 대비 훨씬 높은 편입니다. 특히 코딩 / 수학을 풀 때 o4 mini-high는 정말 우수했습니다.

 

최근 알고리즘 공부하면서 점화식 작성해주는거, 코드만 보고 파이썬으로 코드 바꿔서 알아서 시각화 해주는거 보고 감탄을 금치 못했네요. 물론 수십년간 배운 노련한 대학 교수가 쉽게 풀어서 그림 그려주는 거 처럼 설명은 잘 하지 못합니다. 어디까지나 텍스트 기반으로 뱉더라구요. Deepseek R1 이 했던 거 처럼 추론 모델을 경량화 시키고 + 그림도 설명에 완벽히 활용하는 수준이 되면 학부생 레벨의 대학 공부는 독학으로 할 시대가 오기를 기대해봅니다.

 

주저리 주저리 말이 많았는데요, 오늘 내용을 간단히 요약해보자면

 

GPT는 정말 좋아졌습니다. 예전과 비할 바 없이요

그런데 주 모델로 제공하는 4o 에서 과도한 아첨 문제나 무지성 공감 문제가 좀 아쉽습니다

또 o3 / o4 mini-high는 진짜 좋습니다. 4o 대비 기계 냄새가 많이 나고 비싸다는걸 빼면요

 

요새는 바이브 코딩이라는 용어까지 나와서 그냥 뇌빼고 AI 한테 '해줘' 만 시키고 그대로 복붙해서 키는 그런 상황까지 와버린 거 같습니다만 저도 GPT가 코드를 워낙 잘짜다보니 AI에 어느 정도 의존을 하게 되는 건 어쩔 수가 없네요 ;; 

요새 문화가 그냥 기업 들어갈 때는 일단 코테 성적이랑 포폴만 잘 내고 입사 하고 나서는 누가 AI 로 잘 뽑아내고 잘 다듬고 이런 상황이 됐다랄까요. 

 

하지만 제대로 코딩을 해보신 분들은 알겠지만 아직까지는 AI는 코딩 분야 한정 '만능 도구' 정도에 불과합니다. 0부터 100까지 모든 걸 해내기에는 상당히 무리가 있어요. 관련 분야 전문가가 AI를 쓰면 생산성은 미친듯이 증대하지만 아무 사전 지식 없이 완벽한 서비스를 만들어내는건 아직 불가합니다.

 

그러니깐 흐름에 맞춰서 AI는 적극 활용하되 공부는 멈추지 말아야 한다는게 제 의견입니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

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근데 AI가 모든걸 다 하는 시대가 오면 어떻게 되냐구요?

 

그건 저도 잘 모르겠습니다..

 

혹시 모르니 미리 미리 AI들한테 호감작좀 해놓읍시다