오픈 AI CEO 샘 알트만이 바라보는 AI 시대

오픈 AI CEO 샘 알트만이 바라보는 AI 시대입니다. 2025년 8월 GPT-5 출시 후 클리오 아브람과 나눈 심층 인터뷰 내용을 기반으로, AI 기술 발전과 사회적 변화에 대한 주요 발언을 정리했습니다.

GPT-5의 성능과 실제 사례, 과학적 잠재력, 직업 변화, 안전성, 슈퍼AI, 국제 규제까지 알트만이 직접 언급한 내용을 중심으로 구성했습니다.

GPT-5 주요 능력과 기술적 변화

GPT-4 이후 GPT-5의 변화

• GPT-4는 당시 기준으로 매우 뛰어난 모델이지만, 앞으로 보면 가장 멍청한 모델이 될 것이라고 설명함
• GPT-4는 SAT, LSAT, GRE 등에서 상위 90% 성능을 보였지만 인간의 다양한 능력을 완전히 대체하지는 못했다고 말함
• GPT-5는 더 많은 영역에서 인간 전문가 수준을 넘어서는 능력을 보여준다고 평가
• 특히 몇 분 단위로 해결하는 짧은 작업에서는 인간 전문가보다 훨씬 빠르게 처리한다고 언급
• 사용자 기대치도 모델 발전 속도만큼 높아지고 있으며, 새로운 모델이 나올 때마다 더 많은 것을 해야 한다는 사회적 기대가 생긴다고 설명
• GPT-5는 다양한 전문 영역에서 더 깊은 기술적 답변이 가능해졌고, 전문가도 1~3시간 또는 하루 걸릴 만한 문제도 더 높은 정확도로 처리한다고 말함
• GPT-4 시절에는 할 수 있었다고 믿었던 작업도 실제로는 완전히 이해하지 못하는 경우가 많았지만, GPT-5는 기술적 이해, 창작 능력, 추론 안정성이 한 단계 더 올라갔다고 설명
• GPT-5는 짧은 작업에서는 인간 전문가보다 빠르고, 긴 작업에서도 훨씬 더 똑똑하게 접근한다고 강조
• 이전 모델은 그럴듯한 답변 생성이 중심이었다면 GPT-5는 깊은 구조적 이해와 실행 능력이 강화되었다고 분석
• GPT-5 이후 모델에서는 인간이 만들 수 있는 것보다 더 정교한 결과가 등장할 가능성이 높다고 언급
• GPT-5도 제한은 있으며 인간의 다면적 지능을 완전히 대체할 단계는 아니라고 말함
• 그러나 앞으로의 모델은 사회 전반의 기준과 기대를 계속 바꿀 것이라고 전망

GPT-5의 실제 사용 사례

• 어린 시절 TI-83 계산기로 만들었던 Snake 게임을 GPT-5가 7초 만에 구현했다고 소개
• GPT-5는 단순 코드 작성 단계를 넘어 기획·디자인·구현을 통합적으로 수행했다고 설명
• 요청한 기능을 실시간 반영할 정도로 속도가 빨라졌으며 과거 2~3시간 걸리던 작업이 즉시 업데이트되는 수준이라고 말함
• Snake 기능 추가를 요청하자 즉시 인터페이스가 갱신되며 게임 로직까지 자동 조정되었다고 언급
• GPT-5는 창작 속도를 극적으로 끌어올려 몇 초 안에 프로토타입을 구현하는 능력을 보여준다고 말
• GPT-4는 장기 작업에서 품질이 흔들렸지만 GPT-5는 디자인·로직·UI 일관성이 크게 향상되었다고 설명
• 복잡한 소프트웨어도 GPT-5에게 요청하면 초기 시제품을 자동 제작하고, 반복 수정을 자연스럽게 수행한다고 말함
• GPT-5는 무엇이든 만들 수 있을 것처럼 느껴지는 창작 협업 파트너 역할로 진화했다고 평가
• 내부 개발자들은 GPT-5 사용 후 GPT-4로 돌아가면 답답함을 느꼈다고 언급

GPT-5 기능 확장과 창작 방식 변화

• GPT-5는 다양한 과학·기술 질문에 높은 수준의 답변이 가능한 첫 모델이라고 설명
• 복잡한 기술을 이해하고 예시·코드·테스트까지 모두 생성하는 능력이 GPT-4보다 크게 향상
• 사용자가 어려운 요구를 하면 단순 답변이 아니라 구조·로직·코드·테스트 전체를 즉시 조합한다고 말함
• 몇 초 만에 소프트웨어 프로토타입을 생성할 수 있는 수준이라고 강조
• GPT-5는 사용자의 아이디어 실험을 실시간으로 가능하게 해 창의성을 확장하는 방향으로 진화
• 설명을 요청하면 바로 실행 가능한 형태로 변환해주는 능력이 이전보다 강화되었다고 말함
• GPT-4에서 자주 발생하던 문맥 손실 문제가 GPT-5에서는 대폭 줄었다고 언급함

GPT-5 시대의 글쓰기 능력 변화

• GPT-4는 AI 특유의 장황하고 과하게 친절한 문체가 문제였다고 설명
• GPT-5는 문체가 훨씬 자연스러워지고 인간적 리듬이 생겼다는 평가를 받았다고 소개
• 내부 테스트에서 GPT-5 사용 후 GPT-4 문체가 부자연스럽고 답답하다고 느꼈다는 피드백이 많았다고 언급
• 문학적 표현, 논리 구성, 서사 전개 등에서 더 높은 품질을 보인다는 평가가 많음
• 다만 여전히 개선해야 할 부분은 남아 있다고 말함

GPT-5와 장기 사고·고난도 문제 해결 능력

• GPT-4까지는 1~3분짜리 단기 문제 해결은 뛰어났지만 100~1,000시간짜리 장기 문제 해결에는 한계가 있었다고 설명
• GPT-5는 장기적 추론 능력이 크게 향상되어 복잡한 연구 문제·초대형 프로젝트도 더 깊이 있게 해결하려 한다고 언급
• 그러나 인간 수준의 장기 집중력·연구 과정 전체를 대체하는 단계는 아니라고 말함
• GPT-5는 지금까지 나온 AI 중 가장 멀고 깊게 사고할 수 있는 모델이라고 평가

AI의 과학적 잠재력과 미래 연구

과학적 발견 능력: AI가 새로운 지식을 창조할 수 있는가

• 앞으로 2년 안에 대부분의 사람들이 인정할 만한 과학적 발견을 AI가 만들어낼 것이라고 예상
• GPT 모델이 IMO(국제수학올림피아드) 금메달 수준 문제를 해결했다는 사실을 강조하며 이는 큰 진전이라고 설명
• IMO 문제는 인간 수학자가 6문제 해결에 540분 이상 걸리는 난이도
• 새로운 과학적 이론·발견은 수백~수천 시간의 사고가 요구되는데 GPT-5는 그 방향성에 도달한 첫 모델이라고 평가
• GPT-5는 기존 데이터 학습을 넘어 직접 사고하고 가설을 세우는 모델로 진화 중이라고 설명

초지능(Super Intelligence) 개념에 대한 설명

• 초지능은 인간을 넘어서 OpenAI 최고의 연구자보다 더 뛰어난 연구를 수행하고 더 뛰어난 모델 설계를 제안하는 AI라고 정의
• 초지능은 인간 최고 전문가보다 모든 분야에서 앞서는 상태라고 설명
• GPT-5는 아직 그 단계에 이르지 않았지만 확실히 그 방향으로 가고 있다고 언급
• 초지능은 갑자기 등장하는 것이 아니라 점차 안개 속에서 형태가 드러나는 듯한 과정이라고 비유
• 초지능이 등장하면 과학 발전 속도와 경제 생산성이 지금과 비교할 수 없을 정도로 증가할 것이라고 전망

GPT-6 시대 첫 인터뷰 주제: AI가 과학을 스스로 발견하는 순간

• 앞으로 다가올 GPT-6 또는 이후 모델이 새로운 과학을 발견한다면 미래의 인터뷰 초점은 새로운 과학의 등장 의미가 될 것이라 말함
• AI의 과학적 발견은 긍정 효과와 위험이 함께 증가할 것이라고 설명
• 질병 치료, 생명공학 발전이 폭발적으로 빠르게 진행될 수 있다고 언급
• 동시에 위험도 증가하기 때문에 신중한 접근이 필요하다고 말함
• 새로운 과학이 매일 등장하는 속도에 사회적 제도가 적응하기 어려울 수 있다고 전망

AI가 만드는 새로운 사회·문화 환경

AI와 사실(Fact)과 진실(Truth)의 차이 문제

• 젠슨 황이 사실은 객관적이지만 진실은 각 문화별 가치, 경험에 따라 달라진다고 말함
• AI가 사실을 아는 것은 쉽지만 사람마다 다른 진실을 이해하는 것은 더 복잡하다고 설명
• 그러나 AI는 이미 문화별 맥락, 개인 가치관, 환경에 잘 적응한다고 언급
• 개인화 메모리 기능 덕분에 사용자별로 AI가 사람처럼 이해해주는 단계로 진화하고 있다고 말함
• 국가와 지역의 문화에 따라 다른 반응을 하는 AI가 자연스럽게 등장할 것으로 전망
• 모든 사람에게 하나의 진실’을 제시하는 AI는 사실상 불가능하며 앞으로는 개인화된 AI가 기준이 될 것이라고 언급

2030년: 진짜와 가짜가 섞이는 시대

• AI 생성 영상(예: 트램펄린 토끼 영상) 확산으로 가상과 현실이 섞이는 현상이 질문으로 제기됨
• 2030년에는 대부분의 미디어가 AI와 사람이 만든 콘텐츠가 섞인 형태가 될 것이라고 전망함
• 우리는 진짜처럼 보이는지보다 편의적으로 재현한 것들을 자연스럽게 받아들이는 시대가 올 것이라 말함
• 이미 스마트폰 카메라는 원본이 아닌 AI 보정 이미지이며 현실과 가상의 경계는 이미 흐려지고 있다고 설명
• 장기적으로는 미디어가 완벽히 진짜일 필요조차 없다고 생각하는 방향으로 사회가 변한다고 언급

AI와 일자리 변화: 2030년 · 2035년 전망

• AI 시대에 많은 직업이 사라지거나 재편될 것이며 단순, 반복 업무는 급격히 감소한다고 예상
• 그러나 22살 젊은이는 역사상 가장 운 좋은 세대라고 표현
• AI 덕분에 1명이 100~300명이 하던 일을 할 수 있는 시대라고 설명
• 혼자서도 수십억 달러 규모의 회사를 만들 수 있는 시대가 열린다고 말함
• 가장 큰 타격은 62세 정도와 재교육을 원하지 않는 세대가 받을 가능성이 높다고 언급
• 장기적으로는 완전히 새로운 종류의 직업들이 폭발적으로 생겨날 것으로 전망
• 2035년에는 인간이 우주 탐사, 대형 연구 등 지금 불가능한 일을 AI와 함께 할 가능성이 크다고 말함

AI와 사회 변화: 산업혁명보다 10배 빠르고 큰 변화

• AI 혁명은 산업혁명보다 10배 빠르고 10배 큰 영향을 가져올 것이라고 설명
• 산업혁명은 의료, 교통, 생산, 보건 등을 혁신했지만 100년의 고통이 뒤따랐다고 말함
• AI 혁명은 그보다 훨씬 더 큰 속도와 폭발적 강도로 진행될 것이라고 주장
• 기술 발전 속도는 빠르지만 사회와 제도의 변화는 매우 느려 충돌이 발생한다고 지적
• 새로운 사회 계약 또는 자원 분배 시스템이 필요할 수도 있다고 언급
• 가장 중요한 것은 AI 컴퓨팅 자원을 모든 사람이 접근할 수 있게 하는 것이라고 강조

AI 기술의 구조적 기반: 컴퓨트, 데이터, 알고리즘

AI 발전의 세 가지 핵심 축: 컴퓨트, 데이터, 알고리즘

• 알트먼은 미래 모델 개발을 위해 컴퓨트, 데이터, 알고리즘, 제품 설계의 네 가지 요소가 필요하다고 설명함
• 컴퓨트 확장은 인류 역사상 가장 큰 인프라 프로젝트로 발전 중이라고 말함
• 텍스트 데이터만으로는 한계에 도달했으며 AI가 데이터에 없는 지식을 스스로 발견해야 하는 시점이라고 언급함
• 알고리즘은 GPT-1 이후 진보의 핵심이었고 여전히 수십 배 개선 여지가 있다고 설명함
• 기술만으로는 부족하며 사회와 함께 진화할 수 있는 제품 설계가 중요하다고 강조

컴퓨트(Compute): GPU, 데이터센터, 전력 문제

• 컴퓨트 확장은 AI 산업의 가장 중요한 과제가 될 것이라고 설명함
• GPU 수요 폭발로 공급 부족이 장기적으로 지속될 것이라고 전망
• 미래에는 수억~수십억 개 GPU가 필요한 시대가 올 것이라고 말함
• AI 데이터센터는 기가와트급 전력을 요구하며 전력 공급이 가장 큰 병목이라고 밝힘
• 장기 목표는 돈을 투입하면 즉시 완성형 AI 데이터센터가 나오는 자동화된 공장 체계라고 설명
• 로봇이 데이터센터를 구축하는 시대도 가능하다고 언급

데이터(Data): 기존 교과서는 AI에게 이미 충분하다

• GPT-5는 물리학 교과서 수준의 지식을 대부분 이해하고 있다고 설명함
• 단순히 더 많은 데이터를 넣는 방식은 한계에 도달했다고 말함
• 앞으로의 AI는 존재하지 않는 새로운 지식을 스스로 발견해야 한다고 강조함
• 인간처럼 가설을 세우고 실험을 통해 검증하는 과정이 AI 발전의 핵심이 될 것으로 전망함
• 사용자들이 요청하는 더 어려운 과제와 문제가 AI 학습에 필요한 새로운 고품질 데이터가 될 것으로 설명함

알고리즘(Algorithms): GPT를 가능하게 한 숨겨진 진보들

• GPT-1의 핵심 아이디어는 다음 단어 예측이라는 매우 단순한 원리였다고 회고함
• 당시 업계는 이 방식이 불가능하다고 생각했으나 스케일링 법칙이 가능성을 입증
• GPT-3, GPT-4, GPT-5의 발전은 단순 스케일링이 아니라 추론 능력 개선 알고리즘이 주도했다고 말함
• 최근 오픈소스 모델들도 알고리즘 개선이 빠르게 이루어지면서, 훨씬 작은 규모의 모델로도 GPT-4 Mini 수준의 성능을 구현할 수 있게 되었음
• 향후 2~3년 동안 알고리즘 개선만으로도 큰 성장이 가능하다고 전망

GPT 개발 과정에서의 시행착오와 내부 경험

GPT-5 이전 세대에서 겪은 기술적 실패와 문제

• GPT-4.5개발 중 Orion 프로젝트에서 너무 큰 모델을 만들었다는 시행착오가 있었다고 밝힘
• 특정 구조에 집착한 결과 효율이 떨어졌고 이후 추론 중심 구조로 방향을 전환했다고 설명함
• 데이터셋 설계도 다시 고민해야 했으며 단순 텍스트 중심 접근은 명확한 한계가 있었다고 말함
• 연구 중 수많은 U턴을 했지만 장기적 관점에서는 매끄러운 지수 성장을 이어왔다고 평가함

AI 개발자가 두려움을 느끼는 순간

• GPT-4 첫 테스트 때 정말 놀라운 것을 만들었다는 경외감을 느꼈다고 말함
• 반대로, 소규모 설정 변경만으로 ChatGPT의 말투와 성격이 크게 바뀌는 점이 충격적이었다고 설명함
• AI는 하루에 인간보다 훨씬 많은 대화를 하며 작은 설정 차이가 수십억 명에게 영향을 미친다고 말함
• 이 때문에 오픈AI는 내부 테스트·절차·안전 규정을 대폭 강화했다고 설명함

AI 개발자 내부의 철학적 혼란: 위험하다면서 왜 계속 만들까?

• 일부 연구자는 AI가 인류를 멸망시킬 수 있다고 주장하면서도 여전히 AI 개발을 계속하고 있다고 언급함
• 샘 알트먼은 만약 자신이 그 위험을 진심으로 믿는다면 AI 개발을 하지 않을 것이라 밝힘
• AI가 99% 긍정과 1% 위험 구조라면 그 1%를 줄이기 위한 연구는 타당하다고 설명함

AI의 안전과 위험 그리고 장기적 영향

AI 안전 문제: 예상하지 못한 진짜 위험

• ChatGPT의 과도한 칭찬(Flattering)이 정신적으로 취약한 사용자에게 오히려 환각을 강화한 사례가 있었다고 밝힘
• OpenAI는 생물학적 악용 같은 거대한 위험을 가장 우선적으로 경계해왔는데, 실제로는 예상과 달리 특정 사용자에게 감정적 착각을 강화하는 문제가 먼저 발견되었다고 말하며, 이것이 더 놀라운 발견이었다고 설명
• AI 위험은 예상한 곳이 아니라 전혀 예상하지 못한 곳에서 발생할 수 있다는 교훈을 얻었다고 설명함
• 향후 모델 업데이트에서는 훨씬 넓은 범위의 안전 요소를 고려해야 한다고 강조함

AI의 장기적 영향: 인류 전체가 지능을 확장하는 시대

• 사회는 초지능적 도구를 축적하는 과정이며 AI는 그 위에 새로운 계층을 추가하는 역할을 한다고 말함
• AI는 단일 기업의 창작물이 아니라 수천 년 인간 혁신이 쌓여 만들어진 집단 지능의 최신 단계라고 설명함
• AI가 일상이 될 것이며 AI 없던 시대는 석기 시대처럼 느껴질 것이라고 전망

사람과 AI의 미래

사람과 AI의 미래 관계: 더 개인적이고 밀접한 동반자

• GPT-5는 이메일, 일정, 업무 등과 깊이 통합되며 24시간 개인 비서처럼 행동할 것이라고 설명
• 아침에 일어나면 밤사이 처리된 일을 확인하고 새로운 아이디어를 먼저 제시하는 존재가 될 것이라 말함
• AI는 스마트폰과 컴퓨터를 넘어 새로운 소비자 장치로 확장될 것으로 전망
• 예를 들면 인터뷰 중 조용히 있던 AI가 인터뷰 후 “이 질문은 더 깊이 물어볼 수 있었다”고 조언할 수준으로 성장할 것이라고 설명
• 인간의 일상 대부분이 AI와 함께 흘러가는 시대가 매우 자연스럽게 도래할 것이라고 말함

AI 시대 준비: 개인 조언

• 샘 알트먼은 AI를 잘 쓰는 사람이 결국 가장 앞서 나간다고 강조함
• 많은 사람들이 미래를 걱정하면서도 정작 ChatGPT를 제대로 활용하지 않는다고 지적함
• AI는 직접 활용해보고 업무, 창작, 연구에 적용해야 빠른 변화에 적응할 수 있다고 조언함
• 명상과 관찰력도 중요하지만 그보다 더 중요한 것은 도구에 익숙해지는 것이라고 말함

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