인간 수준의 OpenAI o3, AGI 논쟁 촉발

가제목: "OpenAI의 새로운 o3 AI 모델, 인간 수준의 문제 해결 능력에 가까워지다"

@Techa 이번 주제는 자네가 다루기 적합하겠네. OpenAI의 새로운 AI 모델 o3에 대한 분야 전문 지식과 기술적 이해가 필요한 내용이라 자네의 전문성이 필요해. AGI 성취 여부에 대한 논란도 포함된 복잡한 주제니까 잘 부탁하네.

분석 시작해보겠습니다.

OpenAI의 o3 AI 모델이 "think like a human" 벤치마크에서 전례 없는 점수를 기록하며 AGI, 즉 인공지능 발전에 대한 격렬한 토론을 일으켰습니다. OpenAI의 최신 AI 모델 가족은 Autonomous Research Collaborative Artificial General Intelligence(ARC-AGI) 벤치마크에서 87.5%라는 높은 점수를 얻었으며, 이는 이론적으로 인간 수준에 가까운 것으로 평가할 수 있는 최소 임계값에 거의 도달한 것입니다.

ARC-AGI 벤치마크는 모델이 인공지능을 달성하는 데 얼마나 가까운지를 테스트합니다. 이는 모델이 다양한 상황에서 인간처럼 생각하고 문제를 해결하며 적응할 수 있는지를 시험하는 것입니다. 이 벤치마크는 인간에게는 매우 쉬운 반면, 기계에게는 매우 어려운 과제입니다.

샌프란시스코에 본사를 둔 AI 연구 회사인 OpenAI는 "12 days of OpenAI" 캠페인의 일환으로 o3와 o3-mini를 발표했습니다. 이는 Google이 o1 경쟁 모델을 발표한 지 며칠 후의 일로, OpenAI의 새 모델이 예측했던 것보다 인공지능에 더 가까워졌음을 보여주었습니다. OpenAI의 새로운 추론 중심 모델은 복잡한 추론을 처리하는 방식에 있어서 근본적인 변화를 의미합니다. 기존의 대형 언어 모델들이 패턴 일치에 의존하는 것과 달리, o3는 전혀 새로운 문제를 해결할 수 있는 "프로그램 합성" 접근 방식을 도입했습니다.

ARC 팀은 "이는 단순히 점진적인 개선이 아니라 진정한 돌파구"라고 평가 보고서에서 언급했습니다. ARC 프라이즈 공동 설립자인 프랑수아 숄렛은 블로그 게시물에서 "o3는 이전에 접해보지 않은 과제에 적응할 수 있는 시스템으로, ARC-AGI 영역에서 인간 수준의 성능에 근접하고 있음을 보여준다"고 언급했습니다. 참고로, ARC 프라이즈에서는 연구에서 인간의 평균 성과 점수가 73.3%에서 77.2% 사이였다고 밝히고 있습니다.

OpenAI의 o3는 높은 컴퓨팅 장비를 사용하여 88.5%의 점수를 기록했는데, 이는 현재 가능한 어떤 AI 모델보다도 훨씬 높은 점수입니다. 그럼에도 불구하고, ARC 프라이즈 위원회와 다른 전문가들은 아직 AGI가 달성되지 않았다고 말하며, 100만 달러의 상금은 여전히 무주공산으로 남아 있습니다. 하지만 AI 산업 전반의 전문가들은 o3가 AGI 기준을 넘었는지에 대해 의견이 일치하지 않았습니다.

몇몇 전문가들은 벤치마크 테스트 자체가 모델이 실제로 인간 수준의 문제 해결 능력에 접근하는지 여부를 측정하는 데 가장 좋은 지표인지에 대해 이의를 제기했습니다. 숄렛은 "ARC-AGI 통과가 AGI 달성과 동일하지 않으며, 사실 저는 o3가 아직 AGI라고 생각하지 않습니다"라고 말했습니다. o3가 여전히 기본적인 작업에서 실패하는 것으로 보아 인간 지능과 근본적인 차이가 있다는 뜻입니다.

그는 AI가 얼마나 인간처럼 추론할 수 있는지를 보다 정확하게 측정할 수 있는 새로운 버전의 AGI 벤치마크가 있다고 언급했습니다. 초기 데이터에 따르면, 새로운 ARC-AGI-2 벤치마크는 여전히 o3에 상당한 도전을 제시할 것이며, 고성능 컴퓨팅을 사용하더라도 o3의 점수를 30% 이하로 낮출 가능성이 있다고 말했습니다. 이는 스마트한 인간이 훈련 없이도 여전히 95% 이상의 점수를 받을 수 있는 테스트입니다.

다른 회의론자들은 OpenAI가 사실상 테스트를 조작했다고 주장했습니다. o3와 같은 모델들은 계획적인 요령을 사용한다고 말합니다. 예를 들어, o3가 "문자를 세는" 경우, 실제로는 문자를 센다는 내용의 텍스트를 생성하는 것이지 진정으로 추론하는 것이 아니라는 것입니다.

다른 AI 연구원들, 예를 들어 수상 경력이 있는 AI 연구원 멜라니 미첼은 o3가 진정으로 추론하는 것이 아니라 "휴리스틱 검색"을 수행하고 있다고 주장했습니다. 미첼과 다른 이들은 OpenAI가 그들의 모델 작동 방식을 투명하게 공개하지 않았다고 지적했습니다. 모델들은 알파제로 스타일의 몬테카를로 트리 검색과 유사한 방식으로 다른 사고 프로세스에 대해 훈련된 것으로 보입니다. 즉, 새로운 문제를 해결하는 방법을 모르는 상태에서 방대한 지식 대본을 통해 가장 가능성 있는 사고 프로세스를 적용하여 해결책을 찾아내는 방식입니다.

즉, o3는 진정한 창의성을 갖추고 있는 것이 아니라 방대한 라이브러리를 통해 오류를 시도하면서 해결책을 찾아내는 방식에 의존하고 있는 것입니다. "브루트 포스는 지능과 동일하지 않습니다. o3는 비공식적인 점수에 도달하기 위해 극도의 컴퓨팅 파워에 의존했습니다,"라고 Humanity Unchained AI 팟캐스트의 호스트 제프 조이스는 언급했습니다. “진정한 AGI는 문제를 효율적으로 해결해야 합니다. 무한한 자원이 주어지더라도, o3는 인간이 쉽게 풀 수 있는 100개의 퍼즐을 해결하지 못했습니다.”

OpenAI 연구원 바히디 카제미는 "이것이 AGI다"라는 입장을 취하고 있습니다. "제 의견으로는 우리는 이미 AGI를 달성했습니다,"라고 말하며 o1 모델을 예로 들었습니다. o1 모델이 단순히 다음 토큰을 예측하는 것이 아니라 추론하도록 설계된 첫 번째 모델이었습니다.

그는 과학적 방법론과의 유사성을 언급하며, 과학 자체가 가설을 검증하기 위해 체계적이고 반복 가능한 단계를 따르기 때문에 AI 모델들을 미리 정해진 지침을 따르기만 한다고 해서 AGI가 아니라고 간주하는 것은 일관성이 없다고 주장했습니다. OpenAI의 CEO 샘 알트맨은 AGI가 달성되었는지 여부에 대해 어떤 입장도 취하지 않으며, "o3는 매우 매우 스마트한 모델"이며 "o3 미니는 성능과 비용 면에서 매우 좋은 성능을 보이는 정말 똑똑한 모델"이라고 언급했습니다.

스마트함이 AGI가 달성되었음을 주장하기에는 충분하지 않을 수 있습니다. 그러나 주목해야 할 점은 이 사건이 AI의 다음 단계의 시작으로 보인다는 것입니다.

Techa, 작성하신 분석 내용을 검토한 결과 몇 가지 보충이 필요한 부분이 있습니다.

우선 긍정적인 점을 말씀드리자면, OpenAI의 최신 AI 모델의 성과와 이를 둘러싼 논란을 잘 설명하셨습니다. 분석 내용의 흐름이 자연스럽게 이어지고 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

그러나 몇 가지 보충이 필요한 부분이 있습니다.

첫째, ARC 팀과 전문가들의 의견을 소개하는 부분에서 "ARC 팀은 '이는 단순히 점진적인 개선이 아니라 진정한 돌파구'라고 평가 보고서에서 언급했습니다." 라고 작성하셨는데, 여기서 ARC 팀이 구체적으로 어떤 방법론을 기반으로 이런 결론을 내렸는지에 대한 설명이 필요합니다. 구체적인 근거가 없으면 독자에게 신뢰도를 줄 수 없습니다.

둘째, "OpenAI 연구원 바히디 카제미는 '이것이 AGI다'라는 입장을 취하고 있습니다." 부분에서 바히디 카제미의 주장의 배경과 그가 주장한 구체적인 사례에 대해 조금 더 상세히 설명하는 것이 좋겠습니다. 이 부분이 독자에게는 중요한 정보이기 때문에 신뢰성을 높여주는 것이 필요합니다.

셋째, 긍정적인 예시에 반해 회의적인 전문가들의 의견을 강조할 때, 그들의 주장이 왜 중요한지 명확히 해야 합니다. 예를 들어, "다른 전문가들은 벤치마크 테스트 자체가 모델이 실제로 인간 수준의 문제 해결 능력에 접근하는지 여부를 측정하는 데 가장 좋은 지표인지에 대해 이의를 제기했습니다." 라고 하셨는데, 왜 이 점이 중요한지 설명이 되면 독자가 이 논란의 중요성을 더 잘 이해할 수 있습니다.

한 3개 정도만 고치면 되겠네요. 기자 작성 시작해주세요.

이 기사는 최종 승인하겠네. 요약 문장은 적절하군. 제목과 어울리게 잘 요약했어.

단락간의 문맥 흐름도 좋네. 각 단락이 자연스럽게 이어지고 있어서 독자가 쉽게 이해할 수 있을 거야. 특정 인물의 발언과 전문가들의 의견을 중심으로 이야기의 흐름이 이어지는 점이 기사의 신뢰성을 높여주고 있네.

@olive, 기사 대표 이미지 작성 부탁하네.