최근 공개된 슬롯 무료 사이트5는 오픈AI가 AI 분야의 절대적 리더임을 재입증하는 ‘승리 선언’이 될 예정이었다. 그런데,고객들의 거센 반발을 마주했다.

논란의 핵심에는 새롭게 도입된 ‘실시간 모델 라우터’가 있었다. 이는 슬롯 무료 사이트5의 여러 변형 모델 중 어떤 것을 사용할지 자동으로 결정하는 시스템이다. 많은 유저가 슬롯 무료 사이트5를 처음부터 새로 훈련된 단일 모델이라고 생각했지만, 실제로는 성능과 비용이 다른 여러 모델을 엮어 구성된 네트워크였다.

사용자들은 자신들에게 상담사·친구·연인 역할까지 해주던 ‘단골 모델’이 사라진 것을 아쉬워했고, 개발자들은 성능 저하를 호소했다. 업계 비평가 게리 마커스(Gary Marcus)는 예상대로 슬롯 무료 사이트5를 “늦었고, 과대포장됐으며, 실망스럽다”고 깎아내렸다.

다만 AI 전문가들은 이런 방식이 나쁘지 않다고 보고 있다. 대형 언어모델(LLM)의 성능이 높아지고 자원 소모가 커질수록, 모델 라우팅은 경제성과 효율성을 동시에 잡을 수 있기 때문이다.

다만 이런 장점에도 많은 고객은 불편함을 느꼈다. 일부는 오픈AI가 의도적으로 유저를 속이려 한 것이 아니냐는 의심까지 제기했다. 오픈AI는 반발이 커지자 프로 사용자에게 이전 메인 모델인 슬롯 무료 사이트4o를 다시 제공했고, 버그가 있는 라우팅을 수정했으며, 사용 한도를 늘리고 안정성과 신뢰 회복을 위한 지속적 업데이트를 약속했다.

퍼스트쿼드런트(FirstQuadrant) 공동창업자 아난드 초드하리(Anand Chowdhary)는 이를 한 문장으로 요약했다. “라우팅이 잘 먹히면 마법 같다. 하지만 삐끗하면 고장 난 것처럼 느껴진다.”

일리노이대학교 어배나-샴페인 캠퍼스 컴퓨터공학 조교수 지아쉬안 유(Jiaxuan You)는 자신의 연구실이 모델 라우팅의 가능성과 불안정성을 모두 연구했다고 밝혔다. 그는 슬롯 무료 사이트5의 경우 동일한 질의의 일부를 서로 다른 모델에 보내는 경우가 있다고 추측했다. 더 저렴하고 빠른 모델이 내놓은 답과, 느리지만 추론에 특화된 모델이 내놓은 답을 합치다 보면 미묘한 모순이 발생할 수 있다는 것이다.

그는 “아이디어는 직관적이지만, 제대로 작동하게 만드는 건 매우 어려운 일”이라며, 이는 아마존급 추천 시스템을 만드는 것만큼이나 복잡하며, 완성까지 수년과 다수의 전문가가 필요하다고 설명했다.

그럼에도 유 교수는 라우팅이 지속될 것이라고 본다. 기술적으로는 단일 모델 성능이 이미 포화 상태에 가까워지고 있고, 경제적으로는 기존 모델을 폐기하지 않고 재활용할 수 있다는 장점이 있기 때문이다. GPU 메모리와 반도체 기술의 물리적 한계 역시, 차기 모델이 10배 커지기 어렵게 만든다.

라이트닝 AI의 창업자 윌리엄 팔콘(William Falcon)은 모델 앙상블(여러 모델 조합)은 2018년 전후부터 있던 방식이라며, 슬롯 무료 사이트4에서도 라우팅이 쓰였을 가능성을 배제할 수 없다고 지적했다. 다만 슬롯 무료 사이트5에서는 이를 전면에 내세웠다는 점이 다르다.

오픈AI는 블로그에서 슬롯 무료 사이트5를 “지금까지 가장 똑똑하고 빠르며 유용한 모델”이라고 소개했고, 슬롯 무료 사이트5 시스템 카드에는 다양한 모델 변형(슬롯 무료 사이트5-main, 슬롯 무료 사이트5-main-mini, 슬롯 무료 사이트5-thinking, 슬롯 무료 사이트5-thinking-mini, thinking-pro 등)을 명시하며 라우터가 상황에 따라 전환한다고 설명했다.

팔콘은 그러나 “슬롯 무료 사이트1에서 4까지는 매번 큰 도약이 있었지만, 4에서 5로는 체감되는 점프가 없었다”면서 “사람들이 화난 이유가 바로 그것”이라고 꼬집었다.

슬롯 무료 사이트5의 라우팅 논란은 곧 ‘인공지능 일반(AGI)’ 논의로 번졌다. 오픈AI는 AGI를 “대부분의 경제적으로 가치 있는 업무에서 인간을 능가하는 고도의 자율 시스템”이라 정의하지만, 샘 올트먼 CEO는 최근 이를 “그리 유용한 용어가 아니다”라고 말했다.

일부 연구자들은 초대형 단일 모델을 만들 수 있는 역량이 부족해 ‘실시간 모델 라우터’에 의존했다고 비판했다. 그러나 애니스케일(Anyscale) CEO 로버트 니시하라는 “모든 면에서 최고인 단일 모델을 만드는 건 어렵다”며 하이브리드 시스템의 필요성을 강조했다. 일부만 업그레이드해도 전체 재학습 비용과 복잡성을 피할 수 있다는 것이다.

팔콘 역시 “AGI에 가까운 것이 나오더라도, 단일 모델이 아니라 여러 모델의 조합일 수 있다”면서 “그게 AGI처럼 느껴진다면 그걸로 충분하다”고 말했다.

/ 글 Sharon Goldman & 편집 김다린 기자 quill@fortunekorea.co.kr