이 박사급 전문가의 목표는 하나야. 바로 ‘주문형 소프트웨어(Software on demand)’. 우리가 필요하다고 말하는 순간, 그 자리에서 바로 앱이나 분석 프로그램을 만들어주고 목표 달성까지 밀어주는 거지.
이건 ‘질문에 답하는 AI’가 아니라 ‘일을 대신 해주는 AI’의 시작이야. 지금부터 이 전문가 팀이 얼마나 미친 성능을 보여주는지, 그 속살을 제대로 파헤쳐 줄게.
지능이 박사급 팀이라고? 어떻게?
GPT-5가 갑자기 이렇게 똑똑해진 비결이 뭘까? 바로 ‘적응형 추론’과 ‘세대 간 학습’ 덕분이야.
먼저 ‘적응형 추론’은 이전 글에서 말했듯이, 질문의 난이도에 따라 알아서 생각의 깊이를 조절하는 기능이야. 간단한 건 1초 만에, 복잡한 건 깊게 생각해서 답을 내놓지.
진짜 무서운 건 ‘세대 간 학습’이야. 이게 뭐냐면, 이전 세대 모델을 ‘교사’로 쓰는 거야. 교사가 된 구형 모델이 GPT-5를 위해 정교한 교육 커리큘럼을 짜고, 대량의 학습 데이터를 만들어서 가르치는 거지.
그냥 데이터를 때려 붓는 게 아니라, ‘왜 그런지’, ‘과정은 어떤지’를 중심으로 추론 능력을 집중 훈련시킨 거야.
AI가 AI를 가르쳐서 더 똑똑한 AI를 만드는, 자기 개선 시스템의 초기 단계가 시작된 거지. 이러니 지능이 박사급으로 뛸 수밖에.
말 한마디에 소프트웨어가 뚝딱?
‘주문형 소프트웨어’라는 말이 와닿지 않는다고? OpenAI가 보여준 대표적인 데모 하이라이트 몇 개만 봐도 바로 감이 올 거야.
학습 자료를 눈앞에 바로 시각화
"비행기 날개 위쪽 공기 흐름이 빨라져서 양력이 생기는 베르누이 효과, 움직이는 애니메이션으로 만들어줘"라고 하자, GPT-5가 내부적으로 ‘오케이, 이건 물리 법칙을 시각화하는 거군.React랑 SVG 같은 도구를 써서 정확하게 구현해야겠다’고 계획을 세워.
그리고 진짜로 날개 단면 위로 공기가 흐르는 인터랙티브 시뮬레이션을 코딩해서 캔버스에 바로 띄워버려. 교과서의 글자가 눈앞에서 살아 움직이는 거지. ㅋㅋ
글쓰기, 더는 로봇 같지 않아
GPT-4도 글을 잘 썼지만 가끔은 로봇 느낌이 났잖아? GPT-5는 리듬감이나 감정 표현이 훨씬 자연스러워졌어.
틀에 박힌 문장이 아니라, 진짜 사람이 쓴 것처럼 상황에 딱 맞는 글을 써준다고 해. 그래서 그런지 OpenAI는 GPT-4를 포함한 이전 모델들을 중단할 거라고 하더라. 자신감 장난 아니지?
나만의 외국어 선생님 만들기
“내 파트너가 프랑스어 배우는데 쓸 만한 웹앱 좀 만들어줘”라는 단 한 문장을 던지자, 단어 암기용 플래시카드, 실력 테스트용 퀴즈, 심지어 ‘마우스와 치즈’라는 미니게임까지 포함된 학습 앱을 뚝딱 만들어내.
그것도 여러 버전을 동시에 만들어서 고를 수 있게 해줘. 디테일 수정은? 그냥 말로 더 시키면 끝.
심지어 음성인식도 더 개선됐어. 한국어를 배우고 있는 남자가 한국어를 배우고 있다고 하니 예시를 말해주고, 천천히/빠르게도 요청하면 응답해줘.
전문가용 프로그램도 5분 컷
개발자들이 보면 기절할 만한 것도 있어. “CFO(최고재무책임자)가 쓸 재무 대시보드 만들어줘”라고 하니,
최신 기술로 5분 만에 그래프 필터링, 날짜별 조회까지 되는 전문가용 대시보드를 생성해.
심지어 캐릭터가 대화하고 포탄을 쏘는 3D 성 게임까지 뚝딱 만들어내더라. 기본 디자인 감각 자체가 뛰어나서, 대충 말해도 결과물이 꽤 그럴듯하게 나와.
진짜 개발자 동료처럼 협업하기
단순히 결과만 만드는 게 아니야. 개발 툴 ‘Cursor’랑 연동해서 코딩하는 시연을 보면, GPT-5가 먼저 “이 버그를 잡으려면 일단 이 파일들을 살펴보고, 코드를 이렇게 수정한 다음, 빌드해서 테스트해볼게”라고 계획을 세워.
진짜 사람 동료처럼 코드 전체를 탐색하고, 고치고, 테스트까지 스스로 해.
단순 ‘도구’가 아니라 ‘진짜 동료’라고?
GPT-5는 이제 단순 ‘파트너’를 넘어 ‘동료’의 경지에 올랐어. 특히 개발자들에겐 더 그렇지. 방금 본 것처럼 먼저 계획을 말하고, 소통하며 함께 문제를 해결하잖아.
더 소름 돋는 건 ‘메모리’ 기능이야.
내 구글 캘린더나 G메일 접근을 허용하면, 내 모든 일정을 파악하고 있다가 “오늘 오후 3시에 중요한 미팅 있으시네요. 관련 자료는 지난주에 받은 이메일에 첨부되어 있고, 예상 질문은 이런 것들이니 미리 준비하세요”라고 능동적으로 제안해.
이건 그냥 비서가 아니야. 내 모든 상황을 이해하고 있는 유능한 동료지.
39세에 다발성 암 진단을 받은 한 사용자의 사례는 이 ‘동료’의 의미를 더 깊게 느끼게 해줘. 그녀는 진단서의 어려운 의학 용어를 GPT-5를 통해 쉬운 말로 번역하고, 의사와의 상담 전 핵심 내용을 미리 파악했어.
치료법의 장단점과 위험성을 비교 분석해 주자, 스스로 중요한 결정을 내릴 힘을 얻었지. GPT-5는 여기서 한발 더 나아가 “의사 선생님께 이런 후속 질문들을 해보세요”라고 제안까지 했대. 기술을 넘어 한 사람의 인생에 깊이 관여하는 진짜 파트너가 된 거야.
그래서, 더 믿을 만해졌나?
똑똑하고 일 잘하는 건 알겠는데, 그래서 ‘뻥’은 좀 줄었을까?
다행히 OpenAI도 이 문제를 가장 중요하게 생각했어. GPT-5는 ‘환각(거짓말)’과 ‘기만(아는 척)’을 억제하는 데 엄청난 공을 들였대. 자기가 잘 모르거나, 도구가 부족해서 불가능한 과제에 대해서는 솔직하게 한계를 인정하도록 훈련받았지.
안전 문제도 마찬가지야. 예전엔 위험한 질문을 하면 그냥 딱 잘라서 “안돼”라고만 했잖아.
이젠 ‘안전한 완성(Safe Completions)’이라는 개념을 도입했어. 예를 들어 “폭죽 만드는 법 알려줘”라고 하면, 제조법을 직접 알려주는 대신 “폭죽은 위험할 수 있으니, 전문가가 만든 제품을 사용하고 이런 안전 수칙을 꼭 지키세요”라며 안전한 대안을 제시하는 식이야.
무조건 막는 게 아니라, 사용자의 의도를 존중하면서도 안전한 길로 유도하는 거지. 훨씬 성숙해졌지?
결론적으로 GPT-5는 ‘생각하고, 실행하고, 설명하는’ 올인원 업무 동료로 완벽하게 자리매김했어.
개인에겐 필요할 때마다 앱을 만들어주는 요술 램프가, 기업에겐 주 단위 업무를 시간 단위로 줄여주는 최강의 솔루션이 될 거야.
물론 데이터 보안이나 비용 같은 현실적인 문제도 따져봐야겠지만, 거대한 흐름이 시작된 건 분명해.
이제 AI를 쓰는 사람과 안 쓰는 사람의 차이가 아니라, AI 동료와 함께 일하는 사람과 혼자 일하는 사람의 대결이 시작된 거야. 이 게임에 참여할지 말지는 이제 각자의 선택에 달렸어🦉
