오픈AI의 제품 및 응용 프로그램

미국의 인공지능(AI) 조직 오픈AI는 2015년 설립 이후 다양한 제품과 애플리케이션을 출시했다.

강화 학습

초기 오픈AI의 연구에는 강화 학습(RL)에 중점을 둔 많은 프로젝트가 포함되어 있었다. 오픈AI는 구글 딥마인드의 중요한 경쟁자로 여겨져 왔다.

Gym

2016년에 발표된 Gym은 강화 학습 알고리즘의 개발을 촉진하기 위해 설계된 오픈 소스 파이썬 라이브러리였다. 이는 AI 연구에서 환경이 정의되는 방식을 표준화하여 발표된 연구의 재현성을 높이는 것을 목표로 했으며, 동시에 사용자가 이러한 환경과 상호 작용할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공했다. 2022년부터 Gym의 새로운 개발은 Gymnasium 라이브러리로 이전되었다.

Gym Retro

2018년에 출시된 Gym Retro는 RL 알고리즘을 사용하고 일반화를 연구하기 위한 비디오 게임 강화 학습(RL) 연구 플랫폼이다. 이전의 RL 연구는 주로 단일 작업을 해결하기 위해 에이전트를 최적화하는 데 집중했다. Gym Retro는 개념은 비슷하지만 외형이 다른 게임 간의 일반화 능력을 제공한다.

RoboSumo

2017년에 출시된 RoboSumo는 휴머노이드 메타 학습 로봇 에이전트가 걷는 방법을 모르는 상태에서 시작하여, 움직이는 법을 배우고 상대 에이전트를 링 밖으로 밀어내는 목표를 수행하는 가상 세계이다. 이러한 대립적 학습 과정을 통해 에이전트는 변화하는 조건에 적응하는 법을 배운다. 에이전트가 이 가상 환경에서 제거되어 강한 바람이 부는 새로운 가상 환경에 배치되면, 에이전트는 직립을 유지하기 위해 몸을 지탱하며, 이는 일반화된 방식으로 균형을 잡는 법을 배웠음을 시사한다. 오픈AI의 이고르 모르다치는 에이전트 간의 경쟁이 에이전트가 경쟁 맥락 밖에서도 기능할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있는 지능의 "군비 경쟁"을 만들어낼 수 있다고 주장했다.

OpenAI Five

OpenAI Five는 5대 5 경쟁 비디오 게임 도타 2에서 사용되는 5명의 오픈AI 큐레이션 비디오 게임 봇 팀으로, 시행착오 알고리즘을 통해 인간 플레이어와 높은 수준으로 대결하는 법을 배운다. 5인 팀이 되기 전, 첫 번째 공개 시연은 이 게임의 연례 최고 챔피언십 토너먼트인 디 인터내셔널 2017에서 열렸으며, 여기서 우크라이나의 프로 선수 덴디가 라이브 1대 1 대결에서 봇에게 패배했다. 경기 후 CTO 그렉 브로크만은 봇이 2주 동안의 실제 시간 동안 스스로와 대결하며 배웠으며, 이 학습 소프트웨어가 외과의사와 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있는 소프트웨어를 만드는 방향으로의 한 걸음이라고 설명했다. 이 시스템은 강화 학습의 한 형태를 사용하며, 봇은 매달 수백 번씩 스스로와 대결하며 시간이 지남에 따라 배우고 적을 처치하거나 맵 목표를 달성하는 등의 행동에 대해 보상을 받는다.

2018년 6월까지 봇의 능력은 5명으로 구성된 전체 팀으로서 함께 플레이할 수 있도록 확장되었으며, 아마추어 및 세미 프로 선수 팀을 물리칠 수 있었다. 디 인터내셔널 2018에서 OpenAI Five는 프로 선수들과 두 번의 전시 경기를 펼쳤으나, 두 게임 모두 패배했다. 2019년 4월, OpenAI Five는 샌프란시스코에서 열린 라이브 전시 경기에서 당시 세계 챔피언인 OG를 2대 0으로 물리쳤다. 봇의 마지막 공개 출연은 그달 말에 있었으며, 4일간의 공개 온라인 대회에서 총 42,729게임을 치러 99.4%의 승률을 기록했다.

OpenAI Five의 도타 2 봇 플레이어 메커니즘은 다중 접속 온라인 배틀 아레나(MOBA) 게임에서 AI 시스템의 과제를 보여주며, OpenAI Five가 딥 강화 학습(DRL) 에이전트를 사용하여 도타 2 경기에서 인간을 초월한 능력을 달성했음을 입증했다.

Dactyl

2018년에 개발된 Dactyl은 기계 학습을 사용하여 인간과 유사한 로봇 손인 섀도 핸드를 훈련시켜 물리적 물체를 조작하도록 한다. 이는 OpenAI Five와 동일한 RL 알고리즘 및 훈련 코드를 사용하여 시뮬레이션에서 완전히 학습한다. 오픈AI는 현실에 맞추려 하기보다 학습자에게 다양한 경험을 노출시키는 시뮬레이션 접근 방식인 도메인 무작위화를 사용하여 물체 방향 문제를 해결했다. Dactyl의 설정에는 동작 추적 카메라 외에도 로봇이 물체를 보고 조작할 수 있도록 하는 RGB 카메라가 포함되어 있다. 2018년, 오픈AI는 이 시스템이 큐브와 팔각형 프리즘을 조작할 수 있음을 보여주었다.

2019년, 오픈AI는 Dactyl이 루빅스 큐브를 풀 수 있음을 시연했다. 로봇은 60%의 확률로 퍼즐을 풀 수 있었다. 루빅스 큐브와 같은 물체는 모델링하기 어려운 복잡한 물리학을 도입한다. 오픈AI는 점진적으로 더 어려운 환경을 생성하는 시뮬레이션 접근 방식인 자동 도메인 무작위화(ADR)를 사용하여 Dactyl의 교란에 대한 견고성을 향상시킴으로써 이를 수행했다. ADR은 인간이 무작위화 범위를 지정할 필요가 없다는 점에서 수동 도메인 무작위화와 다르다.

API

2020년 6월, 오픈AI는 개발자가 "거의 모든 영어 AI 작업"에 AI 도구를 호출할 수 있도록 하는 다목적 API를 발표했다.

AgentKit

2025년 10월 6일, 샘 올트먼은 2025년 개발자 데이 기조연설에서 오픈AI의 새로운 AgentKit을 발표했다. AgentKit은 AI 에이전트를 구축, 배포 및 최적화하기 위한 새로운 통합 도구 모음이다.

오픈AI에 따르면, AgentKit은 3월에 출시된 Responses API를 기반으로 하며, 더 간소화된 에이전트 생성 접근 방식을 제공한다. 많은 초기 채택자들이 새로운 에이전트 도구를 사용할 때 상당한 시간 절약과 효율성 향상을 보고하고 있다.

기능 설명
Agent Builder 멀티 에이전트 워크플로우를 생성하고 버전 관리하기 위한 시각적 캔버스
ChatKit 제품에 맞춤형 채팅 기반 에이전트 경험을 삽입하기 위한 툴킷
Connector Registry 오픈AI 제품 전반의 데이터 소스를 관리하기 위한 중앙 관리 패널
Enhanced Evals 데이터 세트, 추적 채점, 자동 프롬프트 최적화 및 타사 모델 지원을 포함한 새로운 Evals 기능
Guardrails 사용자 지정 가드레일 구성
Reinforcement Fine-Tuning 사용자 지정 도구 호출 및 사용자 지정 채점자를 포함하여 오픈AI의 추론 모델을 사용자 지정하는 기능

텍스트 생성

오픈AI는 생성형 사전학습 트랜스포머(GPT)를 대중화했다.

오픈AI의 GPT-n 시리즈
모델 아키텍처 매개변수 수 학습 데이터 출시일 학습 비용 활성 매개변수
GPT-1 12계층, 12헤드 트랜스포머 디코더(인코더 없음), 선형-소프트맥스 뒤따름 1억 1,700만 북코퍼스: 다양한 장르의 미출판 서적 7,000권에서 추출한 4.5GB의 텍스트. 2018년 6월 11일 쿼드로 P600 그래픽 카드 8개로 30일, 또는 1 페타FLOPS-일 1억 1,700만
GPT-2 GPT-1과 동일하나 정규화 수정 15억 WebText: 레딧에서 추천받은 웹페이지 4,500만 개에서 추출한 40GB의 텍스트, 문서 800만 개. 2019년 2월 14일 (초기/제한 버전) 및 2019년 11월 5일 (전체 버전) "수십 페타FLOPS-일", 또는 1.5 × 1021 FLOPS 15억
GPT-3 GPT-2와 동일하나 더 큰 확장을 허용하도록 수정 1,750억 Common Crawl(570GB), WebText, 영어 위키백과, 두 개의 서적 코퍼스(Books1 및 Books2)로 구성된 4,990억 토큰 2020년 5월 28일 3640 페타FLOPS-일 (표 D.1), 또는 3.1 × 1023 FLOPS 1,750억
GPT-3.5 비공개 1,750억 비공개 2022년 3월 15일 비공개
GPT-4 텍스트 예측 및 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)으로도 학습; 텍스트와 이미지를 모두 입력으로 허용. 자세한 내용은 비공개. 비공개. 추정치 1.76조. 비공개 2023년 3월 14일 비공개. 추정치 2.1 × 1025 FLOPS. 1,750억
GPT-4o ? ? ? 2024년 5월 13일 ?
GPT-4.5 ? ? ? 2025년 2월 27일 ?
GPT-4.1 ? 비공개. 추정치 1.5조~1.8조 ? 2025년 4월 14일 ?
GPT-5 ? 비공개. 추정치 1.8조~2조 ? 2025년 8월 7일 ?

오픈AI의 원조 GPT 모델 ("GPT-1")

원조 GPT 모델

트랜스포머 (기계 학습 모델) 기반 언어 모델의 생성형 사전학습에 관한 원 논문은 앨릭 래드퍼드와 그 동료들이 작성했으며, 2018년 6월 11일 오픈AI 웹사이트에 사전 인쇄물로 게시되었다. 이 논문은 언어의 생성 모델이 어떻게 다양한 코퍼스를 통해 긴 연속 텍스트로 사전학습됨으로써 세계 지식을 습득하고 장기 의존성을 처리할 수 있는지를 보여주었다.

GPT-2

2021년 2월 자신의 위키백과 문서 프롬프트를 기반으로 문단을 작성하는 GPT-2의 예시

생성형 사전학습 트랜스포머 2("GPT-2")는 비지도 학습 트랜스포머 (기계 학습 모델) 언어 모델이며 오픈AI 원조 GPT 모델("GPT-1")의 후속작이다. GPT-2는 2019년 2월에 발표되었으며, 초기에는 제한된 시연 버전만 대중에게 공개되었다. 가짜뉴스 작성 애플리케이션을 포함한 오용 가능성에 대한 우려 때문에 전체 버전의 GPT-2는 즉시 공개되지 않았다. 일부 전문가들은 GPT-2가 상당한 위협이 된다는 점에 회의적인 반응을 보였다.

GPT-2에 대응하여 앨런 인공지능 연구소는 "신경망 가짜뉴스"를 탐지하는 도구를 내놓았다. 제러미 하워드와 같은 다른 연구자들은 "트위터, 이메일, 웹을 합리적으로 들리는 문맥 적절한 산문으로 완전히 채워 다른 모든 발언을 묻어버리고 필터링이 불가능하게 만들 기술"에 대해 경고했다. 2019년 11월, 오픈AI는 GPT-2 언어 모델의 전체 버전을 공개했다. 여러 웹사이트에서 GPT-2 및 기타 트랜스포머 모델의 다양한 인스턴스에 대한 대화형 시연을 제공하고 있다.

GPT-2의 저자들은 비지도 언어 모델이 범용 학습자라고 주장하며, GPT-2가 8개의 제로샷 학습 작업 중 7개에서 최첨단 정확도와 퍼플렉시티를 달성한 사실(즉, 모델이 작업별 입력-출력 예제에 대해 추가 학습되지 않았음)을 들어 설명한다.

WebText라고 불리는 이 모델의 학습 코퍼스는 최소 3개의 추천을 받은 레딧 게시물에 공유된 URL에서 나온 40기가바이트 이상의 텍스트를 포함한다. 이는 바이트 페어 인코딩을 사용하여 단어 토큰으로 어휘를 인코딩하는 특정 문제를 방지한다. 이를 통해 개별 문자와 다중 문자 토큰을 모두 인코딩하여 모든 문자열을 표현할 수 있다.

GPT-3

2020년 5월에 처음 기술된 생성형 사전학습 트랜스포머 3(GPT-3)는 비지도 트랜스포머 언어 모델이며 GPT-2의 후속작이다. 오픈AI는 GPT-3 전체 버전에 1,750억 개의 매개변수가 포함되어 있다고 밝혔으며, 이는 GPT-2 전체 버전의 15억보다 자릿수상 두 단계 더 크다(물론 매개변수가 1억 2,500만 개에 불과한 GPT-3 모델도 학습되었다).

오픈AI는 GPT-3가 특정 "메타 학습" 작업에 성공했으며 단일 입력-출력 쌍의 목적을 일반화할 수 있다고 밝혔다. GPT-3 출시 논문은 영어와 루마니아어, 영어와 독일어 간의 번역 및 언어 간 전이학습의 예를 제시했다.

GPT-3는 GPT-2에 비해 벤치마크 결과를 극적으로 개선했다. 오픈AI는 이러한 언어 모델의 확장이 예측 언어 모델의 근본적인 능력 한계에 다가가거나 직면하고 있을 수 있다고 경고했다. GPT-3 사전학습에는 전체 GPT-2 모델의 수십 페타플롭/초-일과 비교하여 수천 페타플롭/초-일의 연산이 필요했다. 전임자와 마찬가지로, GPT-3 학습 모델은 가능한 오용에 대한 우려로 인해 즉시 대중에게 공개되지 않았으나, 오픈AI는 2020년 6월에 시작된 2개월간의 무료 비공개 베타 이후 유료 클라우드 API를 통해 접근을 허용할 계획이었다.

2020년 9월 23일, GPT-3는 마이크로소프트에 독점 라이선스가 부여되었다.

Codex

2021년 중반에 발표된 Codex는 GPT-3의 후손으로, 5,400만 개의 깃허브 저장소에서 추출한 코드로 추가 학습되었으며, 코드 자동 완성 도구인 깃허브 코파일럿을 구동하는 AI이다. 2021년 8월, 비공개 베타 버전의 API가 출시되었다. 오픈AI에 따르면 이 모델은 12개 이상의 프로그래밍 언어로 작동하는 코드를 작성할 수 있으며 파이썬에서 가장 효과적이다.

결함, 설계상 결함 및 보안 취약점과 관련된 여러 문제가 제기되었다.

오픈AI는 2023년 3월 23일에 Codex API에 대한 지원을 중단한다고 발표했다.

GPT-4

2023년 3월 14일, 오픈AI는 텍스트 또는 이미지 입력을 받을 수 있는 생성형 사전학습 트랜스포머 4(GPT-4) 출시를 발표했다. 그들은 업데이트된 기술이 시뮬레이션된 로스쿨 변호사 시험에서 상위 10% 정도의 점수를 받았다고 발표했다. (대조적으로 GPT-3.5는 하위 10% 정도였다.) 그들은 GPT-4가 최대 25,000단어의 텍스트를 읽고 분석하거나 생성할 수 있으며, 모든 주요 프로그래밍 언어로 코드를 작성할 수 있다고 밝혔다.

관찰자들은 GPT-4를 사용하는 챗GPT 버전이 이전의 GPT-3.5 기반 버전보다 개선되었지만, GPT-4가 이전 버전의 문제점 일부를 유지하고 있다는 주의 사항을 보고했다. GPT-4는 챗GPT에서 이미지를 입력으로 받을 수도 있다. 오픈AI는 모델의 정확한 크기와 같은 GPT-4에 대한 다양한 기술적 세부 정보와 통계 공개를 거부했다.

GPT-4o

2024년 5월 13일, 오픈AI는 텍스트, 이미지, 오디오를 처리하고 생성할 수 있는 GPT-4o를 발표하고 출시했다. GPT-4o는 음성, 다국어 및 시각 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하여 오디오 음성 인식 및 번역 분야에서 새로운 기록을 세웠다. 이는 대규모 다중작업 언어 이해(MMLU) 벤치마크에서 GPT-4의 86.5%와 비교하여 88.7%를 기록했다.

2024년 7월 18일, 오픈AI는 챗GPT 인터페이스에서 GPT-3.5 Turbo를 대체하는 GPT-4o의 더 작은 버전인 GPT-4o mini를 출시했다. 이 모델의 API 비용은 입력 토큰 백만 개당 0.15달러, 출력 토큰 백만 개당 0.60달러로, GPT-4o의 각각 5달러 및 15달러와 비교된다. 오픈AI는 이것이 AI 에이전트로 서비스를 자동화하려는 기업, 스타트업 및 개발자에게 특히 유용할 것으로 기대한다.

2025년 3월, 오픈AI는 DALL-E 3의 대안으로 GPT-4o의 기본 이미지 생성 기능을 출시했다.

GPT-4.5

2025년 2월 27일, 오픈AI는 오리온(Orion)이라는 코드명의 GPT-4.5를 출시했다. 샘 올트먼은 GPT-4.5가 이전 모델보다 부정확한 정보를 덜 자주 제시할 것이라고 주장하며 이를 "거대하고 값비싼 모델"로 설명했다.

GPT-4.1

2025년 4월 14일, 오픈AI는 GPT-4.1 모델을 출시했다. 또한 GPT-4.1 mini와 GPT-4.1 nano를 포함하여 "더 작고 빠르며 저렴한" 모델 두 가지를 출시했다.

GPT-5

GPT-5는 2025년 8월 7일에 출시된 오픈AI의 플래그십 모델이다. 이는 GPT-4o, GPT-4.5, o3와 같은 이전 모델들을 대체했다.

GPT-5는 필요할 때 빠른 응답과 더 깊은 "생각" 사이에서 선택하는 동적 라우터를 사용한다. 수학, 코딩, 건강 및 멀티모달 작업과 같은 도메인 전반에서 박사 수준의 성능을 발휘할 수 있다. 또한 SWE-bench Verified에서 74.9%, Aider polyglot에서 88%를 달성했다.

기자들은 GPT-5 출시를 AGI로 나아가는 주요 이정표로 묘사하며 그 지능, 접근성 및 경제성을 칭찬했다. 그러나 일부 초기 피드백은 이를 "혁명적이라기보다 진화적"이라고 부르며 창의적 글쓰기에서의 엇갈린 결과와 Grok 4 Heavy와 같은 모델로부터의 경쟁을 지적했다.

o1

2024년 9월 12일, 오픈AI는 응답을 생각하는 데 더 많은 시간을 할애하여 정확도를 높이도록 설계된 o1-preview 및 o1-mini 모델을 출시했다. 이 모델들은 과학, 코딩 및 추론 작업에 특히 효과적이며 챗GPT 플러스 및 팀 멤버들에게 제공되었다. 2024년 12월, o1-preview는 o1으로 대체되었다. 2025년 3월, o1-Pro 모델이 오픈AI의 개발자 API를 통해 제공되었으며, 이는 2024년 12월부터 챗GPT 프로 사용자들에게 먼저 제공되었던 모델이다. 가격은 입력 토큰 백만 개당 150달러, 출력 토큰 백만 개당 600달러이다.

o3

2024년 12월 20일, 오픈AI는 추론 모델 o1의 후속작인 o3를 공개했다. 또한 더 가볍고 빠른 버전인 o3-mini도 공개했다. 2024년 12월 21일 기준, 이 모델은 대중이 사용할 수 없다. 오픈AI에 따르면 그들은 현재 o3와 o3-mini를 테스트 중이다. 2025년 1월 10일까지 안전 및 보안 연구원들은 이 모델들에 대한 조기 접근 권한을 신청할 기회가 있었다. 이 모델은 통신 서비스 제공업체 O2와의 혼동을 피하기 위해 o2가 아닌 o3라고 명명되었다. 2025년 4월, 오픈AI는 유료 사용자 전원에게 o3를 출시했다. o3는 o1보다 향상된 추론 및 문제 해결 능력을 갖추고 있다.

Deep research

Deep research는 2025년 2월 2일 공개된 오픈AI가 개발한 AI 에이전트이다. 이는 오픈AI의 o3 모델 능력을 활용하여 광범위한 웹 검색, 데이터 분석 및 합성을 수행하며 5~30분 이내에 포괄적인 보고서를 제공한다. 검색 및 파이썬 도구를 활성화한 상태에서, HLE (인류의 마지막 시험) 벤치마크에서 26.6%의 정확도를 달성했다. 2025년 4월, 오픈AI는 모든 챗GPT 무료 사용자에게 Deep Research의 경량 버전을 출시하기 시작했다.

GPT-OSS

GPT-OSS(gpt-oss로 표기)는 2025년 8월 5일 오픈AI가 출시한 오픈 가중치 추론 모델 세트이다. 이들은 두 가지 버전으로 제공되는데, gpt-oss-120b라는 더 큰 1,170억 매개변수 모델과 gpt-oss-20b라는 더 작은 210억 매개변수 모델이다. 두 모델 모두 아파치 라이선스 2.0으로 출시되어 상업적 및 비상업적 사용이 가능하다. 오픈AI에 따르면 성능 면에서 각각 o4-mini 및 o3-mini와 비교할 만하다. gpt-oss-20b는 16기가바이트 이상의 랜덤 액세스 메모리를 갖춘 장치에서 실행될 만큼 작다.

이미지 분류

CLIP

2021년에 공개된 CLIP(텍스트-이미지 대비 사전학습)은 텍스트와 이미지 간의 의미적 유사성을 분석하도록 학습된 모델이다. 특히 이미지 분류에 사용할 수 있다.

텍스트-이미지

DALL-E

2021년 DALL-E가 "기린 드래곤 키메라의 전문적인 고품질 일러스트. 드래곤을 흉내 내는 기린. 드래곤으로 만들어진 기린."이라는 텍스트 프롬프트를 받았을 때 제작한 이미지

2021년에 공개된 DALL-E는 텍스트 설명에서 이미지를 생성하는 트랜스포머 모델이다. DALL-E는 GPT-3의 120억 매개변수 버전을 사용하여 자연어 입력("오각형 모양의 초록색 가죽 지갑" 또는 "슬픈 카피바라의 등각 투영도")을 해석하고 해당 이미지를 생성한다. 이는 현실적인 물체("파란색 딸기 이미지가 있는 스테인드글라스 창")뿐만 아니라 현실에 존재하지 않는 물체("고슴도치 질감의 큐브")의 이미지도 생성할 수 있다. 2021년 3월 기준으로 사용할 수 있는 API나 코드는 없다.

DALL-E 2

2022년 4월, 오픈AI는 더 현실적인 결과를 제공하는 모델의 업데이트 버전인 DALL-E 2를 발표했다. 2022년 12월, 오픈AI는 텍스트 설명을 3차원 모델로 변환하는 새로운 초보적인 시스템인 Point-E에 대한 소프트웨어를 깃허브에 게시했다.

DALL-E 3

2023년 9월, 오픈AI는 수동 프롬프트 엔지니어링 없이 복잡한 설명에서 이미지를 생성하고 손이나 텍스트와 같은 복잡한 세부 사항을 렌더링하는 데 더 뛰어난 강력한 모델인 DALL-E 3를 발표했다. 이 모델은 10월에 챗GPT 플러스 기능으로 대중에게 출시되었다.

텍스트-비디오

Sora

소라는 짧은 설명 프롬프트를 기반으로 비디오를 생성할 수 있는 텍스트-비디오 모델이며, 기존 비디오를 시간상으로 앞뒤로 확장할 수도 있다. 최대 1920x1080 또는 1080x1920 해상도의 비디오를 생성할 수 있다. 생성된 비디오의 최대 길이는 알려져 있지 않다.

소라 개발 팀은 이 모델의 "무한한 창의적 잠재력"을 나타내기 위해 일본어 "하늘"에서 이름을 따왔다. 소라의 기술은 DALL-E 3 텍스트-이미지 모델 뒤에 있는 기술을 개조한 것이다. 오픈AI는 공개적으로 이용 가능한 비디오와 해당 목적을 위해 라이선스된 저작권이 있는 비디오를 사용하여 시스템을 학습시켰지만, 비디오의 수나 정확한 출처는 밝히지 않았다.

오픈AI는 2024년 2월 15일 소라가 만든 몇 가지 고선명 비디오를 대중에게 시연하며 최대 1분 길이의 비디오를 생성할 수 있다고 밝혔다. 또한 모델을 학습시키는 데 사용된 방법과 모델의 기능을 강조하는 기술 보고서도 공유했다. 오픈AI는 복잡한 물리학을 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪는 것을 포함하여 몇 가지 단점을 인정했다. MIT 테크놀로지 리뷰의 윌 더글러스 헤븐은 시연 비디오가 "인상적"이라고 평가했지만, 이들이 엄선된 것이며 소라의 일반적인 출력을 나타내지 않을 수 있다고 지적했다.

소라의 공개 시연 이후 일부 학계 지도자들의 회의적인 반응에도 불구하고, 저명한 엔터테인먼트 업계 인물들은 이 기술의 잠재력에 상당한 관심을 보였다. 배우이자 영화 제작자인 타일러 페리는 인터뷰에서 텍스트 설명으로 현실적인 비디오를 생성하는 기술 능력에 경악을 금치 못하며, 스토리텔링과 콘텐츠 창작을 혁신할 수 있는 잠재력을 언급했다. 그는 소라의 가능성에 대한 흥분이 매우 강해서 자신의 애틀랜타 기반 영화 스튜디오 확장을 위한 계획을 일시 중단하기로 결정했다고 말했다.

소라 2는 2025년 9월 30일에 iOS 앱과 동시에 공개되었다.

음성-텍스트

위스퍼

2022년에 출시된 위스퍼(Whisper)는 범용 음성 인식 모델이다. 이는 다양한 오디오의 대규모 데이터 세트로 학습되었으며 다국어 음성 인식은 물론 음성 번역 및 언어 식별을 수행할 수 있는 다중 작업 모델이기도 하다.

음악 생성

MuseNet

2019년에 출시된 MuseNet은 MIDI 음악 파일의 다음 음악 음표를 예측하도록 학습된 심층 신경망이다. 15가지 스타일의 10개 악기로 노래를 생성할 수 있다. 더 버지에 따르면, MuseNet이 생성한 노래는 합리적으로 시작하지만 재생 시간이 길어질수록 혼란에 빠지는 경향이 있다. 대중 문화에서 이 도구의 초기 애플리케이션은 2020년부터 인터넷 심리 스릴러 벤 드라운드에서 타이틀 캐릭터의 음악을 만들기 위해 사용되었다.

Jukebox

2020년에 출시된 Jukebox는 보컬이 포함된 컴퓨터 음악을 생성하는 오픈 소스 알고리즘이다. 120만 개의 샘플로 학습한 후, 시스템은 장르, 아티스트, 가사 일부를 받아 노래 샘플을 출력한다. 오픈AI는 노래가 "국지적인 음악적 일관성을 보여주고 [전통적인] 코드 패턴을 따른다"고 언급했지만, 노래에 "반복되는 코러스와 같은 익숙한 더 큰 음악적 구조"가 부족하고 Jukebox와 인간이 생성한 음악 사이에는 "상당한 격차가 있다"는 점을 인정했다. 더 버지는 "결과가 익숙하게 느껴질 수 있는 노래의 뭉개진 버전처럼 들리더라도 기술적으로는 인상적이다"라고 평가했으며, 비즈니스 인사이더는 "놀랍게도 생성된 노래 중 일부는 중독성 있고 합법적으로 들린다"고 언급했다.

사용자 인터페이스

Debate Game

2018년, 오픈AI는 인간 심판 앞에서 토이 문제를 토론하도록 기계를 가르치는 Debate Game을 출시했다. 목적은 그러한 접근 방식이 AI 결정을 감사하고 설명가능 인공지능을 개발하는 데 도움이 될 수 있는지 연구하는 것이다.

Microscope

2020년에 출시된 Microscope는 해석 가능성 연구에서 자주 연구되는 8가지 신경망 모델의 모든 중요한 계층과 뉴런을 시각화한 컬렉션이다. Microscope는 이 신경망 내부에서 형성되는 특징을 쉽게 분석하기 위해 만들어졌다. 포함된 모델은 알렉스넷, VGG-19, 인셉션의 다양한 버전, CLIP Resnet의 다양한 버전이다.

ChatGPT

오픈AI의 "Blossom"은 챗GPT와 회사의 상징으로 사용된다.

2022년 11월에 출시된 챗GPT는 오픈AI의 GPT 모델을 사용하여 콘텐츠를 생성하는 생성형 인공지능 챗봇이다. 사용자는 텍스트나 음성 대화를 통해 상호 작용할 수 있다. DALL-E 3를 대체한 GPT-4o를 사용하여 이미지를 생성할 수 있다. 챗GPT는 출시 후 2개월 만에 1억 명의 사용자를 확보했다.

오픈AI는 Plus, Pro, Team, Enterprise 등 여러 구독 플랜을 출시했다. 챗GPT의 무료 티어 사용자는 GPT-4o에 액세스할 수 있지만 제한된 한도로만 사용 가능하다. 챗GPT 구독인 "Plus", "Pro", "Team" 및 "Enterprise"는 사용 제한을 늘리고 추가 기능이나 모델에 대한 액세스를 제공한다.

2023년 5월, 오픈AI는 iOS용 앱 스토어를 위한 챗GPT 사용자 인터페이스를 출시했고, 이후 2023년 7월에는 안드로이드용 플레이 스토어를 위한 사용자 인터페이스를 출시했다. 2024년 12월, 오픈AI는 사용자가 챗GPT로 월 최대 15분까지 무료로 전화할 수 있는 새로운 기능을 출시했다.

SearchGPT

오픈AI가 개발한 프로토타입 검색 엔진인 SearchGPT는 2024년 7월 25일에 10,000명의 테스트 사용자에게 초기 제한된 릴리스로 공개되었다. 이는 전통적인 검색 엔진 기능과 생성형 AI 기능을 결합한다.

ChatGPT Atlas

2025년 10월, 오픈AI는 ChatGPT Atlas라는 웹 브라우저를 출시했다.

Prism

2026년 1월 27일, 오픈AI는 과학자들의 연구 및 글쓰기를 지원하기 위한 LaTeX 네이티브 작업 공간인 Prism을 도입했다. 이는 과학 논문 초안 작성, 인용 관리 및 수식 포맷팅 등을 지원한다.

Stargate 및 기타 슈퍼컴퓨터

2024년에 공개된 Stargate는 데이터 센터를 구축하기 위한 오픈AI와 마이크로소프트 간의 1,000억 달러 규모 프로젝트였다. "Stargate"라는 이름은 1994년 공상과학 영화 스타게이트에 대한 오마주이다. 이후 이 프로젝트는 오픈AI, 오라클, 소프트뱅크 그룹, MGX의 파트너십으로 2025년 1월에 설립된 스타게이트 LLC라는 회사가 되었다.

하드웨어 개발

2025년 5월 21일, 오픈AI는 전 애플 디자이너 조너선 아이브가 설립한 AI 하드웨어 스타트업 io를 인수한다고 발표했다. 약 65억 달러 규모로 평가되는 이 거래는 소비자 하드웨어 시장에 대한 오픈AI의 전략적 진입을 의미한다. 아이폰, 아이패드, 아이맥을 디자인한 것으로 유명한 아이브는 오픈AI의 하드웨어 및 디자인 노력을 이끌게 된다.

오픈AI CEO 샘 올트먼과 아이브는 기존 스크린과 인터페이스를 넘어서는 AI 네이티브 장치를 개발하겠다는 공유된 비전을 표명했다. 구체적인 제품 세부 정보는 공개되지 않았지만, 워싱턴 포스트는 아이브와 올트먼이 이미 새로운 제품을 작업하고 있다고 보도했다. 조너선 아이브는 "내가 작업하고 있는 첫 번째 제품은 완전히 내 상상력을 사로잡았다"고 말했다. 올트먼은 "나는 그것이 세계가 본 것 중 가장 멋진 기술이 될 것이라고 생각한다"고 덧붙였다.

또한 회사는 범용 로봇을 만드는 것을 목표로 로봇 공학 분야에서도 작업을 시작했다.

선택된 참고 문헌

이 섹션은 오픈AI의 GPT 모델에 대한 주요 공식 간행물을 나열한다.

같이 보기

내용주

  1. ↑ "사전학습"이라는 용어는 특정 작업을 위한 파인 튜닝과 구별되는 일반 언어 학습을 의미한다.
  2. ↑ 1 페타플롭/초-일은 약 1020번의 신경망 연산과 같다.

각주

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