생성적 AI는 AI가 할 수 있다고 믿는 것을 재정의했습니다. 단순하고 반복적인 작업을 위한 도구로 시작된 것이 이제 우리가 직면한 가장 어려운 문제 중 일부를 해결하고 있습니다. OpenAI는 ChatGPT 시스템을 통해 이러한 변화에 큰 역할을 했습니다. ChatGPT의 초기 버전은 AI가 인간과 같은 대화를 할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 이 능력은 생성 AI로 무엇이 가능했는지 엿볼 수 있게 해줍니다. 시간이 지남에 따라 이 시스템은 단순한 상호 작용을 넘어 추론, 비판적 사고 및 문제 해결이 필요한 문제를 해결하는 데 발전했습니다. 이 기사에서는 OpenAI가 ChatGPT를 대화 도구에서 문제를 추론하고 해결할 수 있는 시스템으로 어떻게 전환했는지 살펴봅니다.
o1: 실제 추론으로의 첫 번째 도약
OpenAI의 추론을 위한 첫 번째 단계는 2024년 9월 o1의 출시와 함께 이루어졌습니다. o1 이전에는 GPT 모델은 텍스트를 이해하고 생성하는 데 능숙했지만 구조화된 추론이 필요한 작업에는 어려움을 겪었습니다. o1이 그걸 바꿨어. 논리적 작업에 중점을 두고 복잡한 문제를 더 작고 관리 가능한 단계로 세분화하도록 설계되었습니다.
o1은 추론 체인이라는 기술을 사용하여 이를 달성했습니다. 이 방법은 모델이 수학, 과학, 프로그래밍과 같은 복잡한 문제를 해결하기 쉬운 부분으로 나누어 이를 해결하는 데 도움이 되었습니다. 이 접근 방식을 통해 o1은 GPT-4o와 같은 이전 버전보다 훨씬 더 정확해졌습니다. 예를 들어, 고급 수학 문제를 테스트했을 때 o1은 문제의 83%를 해결한 반면 GPT-4o는 13%만 해결했습니다.
o1의 성공은 단지 추론 사슬에서만 나온 것이 아닙니다. OpenAI는 모델 학습 방식도 개선했습니다. 그들은 수학과 과학에 초점을 맞춘 맞춤형 데이터 세트를 사용하고 대규모 강화 학습. 이는 o1이 해결하기 위해 여러 단계가 필요한 작업을 처리하는 데 도움이 되었습니다. 추론에 소요되는 추가 계산 시간은 이전 모델이 따라올 수 없었던 정확성을 달성하는 데 핵심 요소임이 입증되었습니다.
o3: 추론을 한 단계 더 발전시키다
o1의 성공을 바탕으로 OpenAI는 이제 O3 출시. ‘ 동안 출시되었습니다.12일간의 OpenAI” 이벤트를 통해 이 모델은 더욱 혁신적인 도구와 새로운 기능을 통해 AI 추론을 한 단계 더 발전시켰습니다.
o3의 주요 업그레이드 중 하나는 적응 능력입니다. 이제 특정 기준에 따라 답변을 확인하여 정확한지 확인할 수 있습니다. 이 기능은 특히 정밀도가 중요한 복잡한 작업에서 o3의 신뢰성을 더욱 높여줍니다. 실수 가능성을 줄이는 품질 검사 기능이 내장되어 있는 것과 같다고 생각하세요. 단점은 답변을 얻는 데 시간이 조금 더 걸린다는 것입니다. 추론을 사용하지 않는 모델에 비해 문제를 해결하는 데 몇 초 또는 몇 분이 더 걸릴 수 있습니다.
o1과 마찬가지로 o3도 대답하기 전에 ‘생각’하도록 훈련받았습니다. 이 교육을 통해 o3는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 일련의 사고 추론 강화 학습을 사용합니다. OpenAI는 이러한 접근 방식을 “사설 사고 체인”이라고 부릅니다. 이를 통해 o3는 문제를 세분화하고 단계별로 생각할 수 있습니다. o3에 프롬프트가 표시되면 답변을 서두르지 않습니다. 관련된 아이디어를 고려하고 그 추론을 설명하는 데는 시간이 걸립니다. 그런 다음, 생각해낼 수 있는 최선의 응답을 요약합니다.
o3의 또 다른 유용한 기능은 추론에 소요되는 시간을 조정하는 기능입니다. 작업이 간단하다면 o3는 빠르게 움직일 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 문제에 대한 정확도를 높이기 위해 더 많은 계산 리소스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 사용자는 작업에 따라 모델의 성능을 제어할 수 있으므로 매우 중요합니다.
초기 테스트에서 o3는 큰 잠재력을 보여주었습니다. 에 ARC-AGI 벤치마크새롭고 익숙하지 않은 작업에 대해 AI를 테스트하는 에서 o3는 87.5%의 점수를 받았습니다. 이 성능은 강력한 결과이지만 모델이 개선할 수 있는 영역도 지적했습니다. 코딩이나 고급 수학 같은 작업에서는 훌륭하게 작동했지만 좀 더 간단한 문제에서는 가끔 어려움을 겪었습니다.
o3가 인공일반지능(AGI)을 달성했나요?
o3는 추론과 적응성을 테스트하기 위해 고안된 벤치마크인 ARC Challenge에서 높은 점수를 받아 AI의 추론 능력을 크게 향상시켰지만 여전히 인간 수준의 지능에는 미치지 못합니다. ARC 챌린지 주최자는 명확히하다 비록 o3의 성과가 중요한 이정표를 달성했지만, 이는 단지 AGI 최종 성과는 아닙니다. o3는 인상적인 방식으로 새로운 작업에 적응할 수 있지만 인간이 쉽게 수행할 수 있는 간단한 작업에는 여전히 어려움을 겪습니다. 이는 현재의 AI와 인간의 사고 사이의 격차를 보여줍니다. 인간은 다양한 상황에 걸쳐 지식을 적용할 수 있지만 AI는 여전히 해당 수준의 일반화에 어려움을 겪고 있습니다. 따라서 O3는 놀라운 발전이지만 아직 AGI에 필요한 보편적인 문제 해결 능력을 갖추고 있지 않습니다. AGI는 미래의 목표로 남아 있습니다.
앞으로 나아갈 길
o3의 발전은 AI에게 있어서 중요한 순간입니다. 이제 코딩부터 고급 추론 작업까지 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. AI는 AGI의 개념에 점점 더 가까워지고 있으며 그 잠재력은 엄청납니다. 그러나 이러한 발전에는 책임이 따른다. 우리는 앞으로 어떻게 나아갈 것인지 신중하게 생각해야 합니다. AI가 더 많은 일을 하도록 추진하는 것과 AI의 안전성과 확장성을 보장하는 것 사이에는 균형이 있습니다.
o3은 여전히 어려움에 직면해 있습니다. o3의 가장 큰 과제 중 하나는 많은 컴퓨팅 성능이 필요하다는 것입니다. o3와 같은 모델을 실행하면 상당한 리소스가 필요하므로 이 기술의 확장이 어렵고 광범위한 사용이 제한됩니다. 이러한 모델을 보다 효율적으로 만드는 것이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하는 열쇠입니다. 안전은 또 다른 주요 관심사입니다. AI의 능력이 향상될수록 의도하지 않은 결과나 오용의 위험이 커집니다. OpenAI는 이미 다음과 같은 몇 가지 안전 조치를 구현했습니다.심의적 정렬,”는 윤리적 원칙을 따르는 모델의 의사 결정을 안내하는 데 도움이 됩니다. 그러나 AI가 발전함에 따라 이러한 조치도 진화해야 합니다.
같은 다른 회사들 Google 그리고 DeepSeek유사한 추론 작업을 처리할 수 있는 AI 모델도 연구하고 있습니다. 높은 비용, 확장성, 안전성이라는 비슷한 과제에 직면해 있습니다.
AI의 미래는 큰 가능성을 갖고 있지만 장애물은 여전히 존재합니다. 기술은 전환점에 있으며 효율성, 안전, 접근성과 같은 문제를 어떻게 처리하느냐에 따라 기술의 방향이 결정됩니다. 지금은 흥미로운 시기이지만 AI가 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 신중한 생각이 필요합니다.
결론
OpenAI가 o1에서 o3으로 이동한 것은 추론과 문제 해결에서 AI가 얼마나 멀리까지 왔는지를 보여줍니다. 이러한 모델은 간단한 작업을 처리하는 것에서 고급 수학 및 코딩과 같은 더 복잡한 작업을 처리하는 것으로 발전했습니다. o3는 적응력이 뛰어나지만 아직 인공일반지능(AGI) 수준은 아닙니다. 많은 작업을 처리할 수 있지만 여전히 일부 기본 작업에는 어려움을 겪고 있으며 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다.
AI의 미래는 밝지만 도전도 따른다. 효율성, 확장성, 안전성에 주의가 필요합니다. AI는 눈부신 발전을 이루었지만 아직 해야 할 일이 더 많습니다. o3를 통한 OpenAI의 발전은 중요한 진전이지만 AGI는 여전히 지평선에 있습니다. 이러한 문제를 어떻게 해결하느냐에 따라 AI의 미래가 결정될 것입니다.
게시물 o1에서 o3까지: OpenAI가 AI의 복잡한 추론을 재정의하는 방법 처음 등장한 Unite.AI.
