주요 기술 발전 동향
Sam Altman CEO가 X에서 발표한 OpenAI의 새로운 AI 모델 로드맵이 AI 업계의 주목을 받고 있습니다. 이번 발표는 인공지능 기술의 패러다임을 전환할 만한 중요한 의미를 담고 있습니다.
먼저 2025년 출시 예정인 GPT-4.5(코드명 ‘Orion’)는 기존 아키텍처의 정점을 찍는 마지막 클래식 모델이 될 전망입니다. 주목할 만한 특징은 컨텍스트 윈도우가 256,000 토큰까지 확장된다는 점이고 이는 기존 모델 대비 2배 이상 증가한 수치로, 장문의 텍스트 처리와 복잡한 맥락 이해 능력이 비약적으로 향상될 것으로 기대됩니다. 또한 Chain of Thought를 사용하지 않는 마지막 클래식 모델입니다.
특히 GPT-4.5는 멀티모달 처리 능력을 한층 강화했습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 기능이 탑재되며, 처리 속도 또한 최적화되었습니다. 이는 실시간 데이터 처리와 응답이 중요한 엔터프라이즈 환경에서 특히 유의미한 발전이 될 것으로 분석됩니다.
OpenAI는 GPT-5를 통해 기존의 O-시리즈와 GPT 시리즈를 통합하는 새로운 플랫폼을 구축할 계획이며, 리즈닝 부분을 제품에 전면적으로 통합할 것으로 보입니다.
Sam Altman CEO가 강조한 “AI should just work”라는 비전은 기술/서비스 복잡성을 최소화하면서도 고도의 기능성을 제공하겠다는 OpenAI의 전략적 방향성을 명확히 보여주는 멘트인거 같습니다. 어떤 도구를 선택할 필요 없이 사용자 요구에 따라 동작하는 진정한 Agent가 되겠군요. .
OpenAI의 2025년 로드맵
- GPT-4.5(Orion)와 GPT-5 출시 예정 (각각 3월 말, 5월 중순)
- GPT-5는 가격대별 다양한 지능 수준 제공 예정
- 심층 연구, 검색, 사고 기능 등 통합 접근 방식 도입
- 현재 ChatGPT 구독자 1,550만 명으로 3배 성장, 연간 매출 72억 달러 달성
Adobe의 혁신적인 Firefly 출시
- 1080p 해상도의 5초 비디오 클립을 90초 만에 생성
- 상업적으로 안전한 데이터로만 학습된 최초의 AI 비디오 생성 도구
- IBM, Gatorade, Mattel 등 주요 기업들이 이미 도입 시작
Anthropic의 AGI 전망
- CEO Dario Amodei는 2026년까지 AI가 ‘천재들의 나라’ 수준 도달 예상
- 민주주의 국가들의 AI 개발 주도 필요성 강조
- Anthropic CEO의 AI 발전 전망
AI 안전성과 발전 전망
- Anthropic CEO, AGI가 2026-2027년경 등장 가능성 경고
- 구글과 마이크로소프트의 Chain-of-Agents(CoA)와 Chain-of-RAG 개발
- OpenAI와 일론 머스크의 970억 달러 규모 인수 제안 갈등
구글 클라우드 AI 연구팀이 펜실베니아 주립대학교와 함께 개발한 Chain-of-Agents는 닌 긴 문맥 처리와 복잡한 추론을 하는 RAG 문제에서 성능 향상을 보입니다.
작동 방식은 크게 다음 두 단계 입니다. 첫 번째 단계에서는 긴 문서를 작은 조각으로 나누고, 각각의 워커 에이전트가 이 조각들을 분석합니다. 마치 여러 명의 연구원이 큰 프로젝트를 나눠서 작업하는 것과 비슷하죠. 각 에이전트는 자신이 분석한 내용을 다음 에이전트에게 전달하면서, 점차 더 풍부한 정보가 쌓여갑니다.
두 번째 단계에서는 매니저 에이전트가 등장합니다. 이 에이전트는 모든 워커 에이전트들이 수집한 정보를 종합하여 최종 응답을 만들어냅니다. 마치 팀장이 팀원들의 작업 결과를 취합해서 최종 보고서를 작성하는 것과 유사하다고 할 수 있죠.
한편 마이크로소프트는 Chain-of-RAG라는 새로운 프레임워크를 선보였습니다. 기존의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템이 한 번의 검색으로 정보를 찾았다면, CoRAG는 마치 숙련된 연구자처럼 반복적으로 검색하고 추론하는 과정을 거칩니다.
CoRAG의 가장 큰 특징은 동적 쿼리 재구성 메커니즘입니다. 예를 들어, 처음 검색한 결과가 만족스럽지 않으면 쿼리를 다르게 구성해서 다시 검색을 시도합니다. rejection sampling 을 사용해 가장 효과적인 검색어 체인을 생성하는 부분은 흥미로운 방식 같습니다. 쉽게 설명하면 답을 얻기 위한 여러벌의 검색어 체인을 만들고 평가 기준에 따라 가장 품질이 좋은 체인을 선택하는 방식입니다.
Long Context가 발전함에 따라 RAG가 없어질 듯 하지만 계속 명맥을 유지하면서 발전하는 모습도 흥미로운 부분 같네요.