Fireship: GPT 4.5의 출시가 기대에 미치지 못하며 AI 기술의 한계를 드러냄.
Latent Space: The AI Engineer Podcast: BrowserBase는 AI 애플리케이션을 위한 헤드리스 브라우저 인프라를 제공하여 웹 자동화를 지원합니다.
Fireship - GPT-4.5 shocks the world with its lack of intelligence...
GPT 4.5는 OpenAI가 출시한 가장 비싼 AI 모델이지만, 혁신적인 기능이나 성능 향상을 보여주지 못했다. 이 모델은 자연스러운 대화를 목표로 하지만, 실제로는 주관적인 평가에 의존한다. 또한, 프로그래밍 및 과학 분야에서의 성능은 기존 모델에 비해 떨어지며, 비용도 매우 높다. OpenAI는 여전히 최고의 모델을 목표로 하고 있지만, 시장의 기대에 부응하지 못하고 있다. AI 기술의 발전이 정체된 상황에서, 컴퓨터 과학 학생들에게는 AI 코딩 도구가 유용할 수 있다. 이러한 도구는 실제 프로그래머에게 가장 유용하며, Brilliant와 같은 플랫폼을 통해 무료로 프로그래밍을 배울 수 있다.
Key Points:
- GPT 4.5는 가장 비싼 AI 모델로, 혁신적인 기능 부족.
- 자연스러운 대화 목표지만 주관적 평가에 의존.
- 프로그래밍 및 과학 분야 성능 저하, 높은 비용.
- OpenAI의 시장 기대 미달, 기술 발전 정체.
- AI 코딩 도구는 프로그래머에게 유용, 무료 학습 가능.
Details:
1. 📉 GPT 4.5의 실망스러운 출시
- GPT 4.5는 기대 이하의 성과로 출시되었습니다.
- Open AI는 역사상 가장 비싼 AI 모델을 공개했으나, 주요 벤치마크를 넘어서지 못하고 어떠한 기록도 세우지 못했습니다.
- GPT 4.5의 출시 전에 고성능과 혁신적인 기능에 대한 높은 기대가 있었습니다. 하지만, 실제 성능은 기존 모델 대비 뚜렷한 개선점을 보이지 않았습니다.
- 특히 언어 처리 및 이해 능력에서 예상했던 혁신적인 개선이 없었습니다.
2. 🧠 기술적 특이점의 종말
- 현재 모델은 새로운 능력이나 혁신적인 기능을 제공하지 않으며, 'Vibes'라는 유일한 장점으로 더 자연스럽고 인간적인 대화를 제공하려고 합니다.
- 이 모델은 좋은 모델이지만 AI 열풍을 유지하기에는 충분하지 않으며, 기술적 특이점 대신 시그모이드 곡선에 도달할 가능성이 높아 보입니다.
- 기술적 특이점은 AI가 인간을 초월하는 시점을 의미하지만, 현재의 AI 발전은 한계에 직면해 있으며, 점진적인 개선과 발전이 예상됩니다.
- 현재 AI 모델의 한계는 혁신적인 기능의 부족으로, 이는 기술적 특이점에 도달하는데 장애물이 되고 있습니다.
3. 🤖 AI 규제와 기술 리더들
- 2023년에 기술 리더들은 오리온과 같은 대형 모델의 훈련을 중단하기 위한 청원에 서명하였다.
- 이 청원은 AI 모델의 안전성과 윤리적 사용을 보장하기 위한 규제의 필요성을 강조하였다.
- 주요 서명자로는 테슬라의 엘론 머스크, 스페이스X의 지휘자들이 포함되었다.
- 이 청원은 전 세계적으로 AI 개발의 속도를 조절하고, 윤리적 기준을 강화하려는 움직임의 일환으로 볼 수 있다.
- AI 산업계에서는 이러한 규제 요구에 대해 다양한 반응이 있었으며, 일부는 혁신의 속도를 늦출 것이라는 우려를 표명했다.
4. 📅 2025년 2월 28일: 코드 리포트
- GPT 4.5보다 실망스러운 것은 에프스타인 파일의 공개입니다. 이는 대중에게 큰 충격을 주었으며, 윤리적 문제와 관련된 논의의 필요성을 강조합니다.
- 오늘의 비디오에서는 생성적 사전 훈련 변환기의 사전 훈련의 한계에 도달했는지 알아봅니다. 이 과정에서 사전 훈련의 효율성을 높이기 위한 새로운 접근법을 모색할 필요가 있음이 드러났습니다.
5. 💸 GPT 4.5의 비용 문제
- GPT 4.5는 매우 비싸며, Claude의 비용이 백만 토큰당 $15인 것과 비교해 5배 더 비싼 백만 출력 토큰당 $75이다.
- 정정하면, 이는 입력 토큰의 비용으로 백만 토큰당 $150이다.
- 이러한 높은 비용은 기업이 대규모 AI 모델을 활용할 때 상당한 부담이 될 수 있다.
- 특히 고빈도 데이터 처리나 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에서는 비용이 과도할 수 있다.
- 비용 절감 및 효율성을 위해 다른 모델과의 병행 사용을 고려해야 한다.
6. 🗣️ Vibes 벤치마크와 GPT 4.5의 한계
- GPT 4.5는 현재 월 200달러의 Pro 사용자에게만 제공됩니다.
- Vibes 벤치마크는 창의적 사고를 측정하기 위한 새로운 기준으로 도입되었습니다.
- GPT 4.5는 낮은 환각률을 가졌으나 여전히 많은 사소한 실수를 저지릅니다.
- 사용자와의 대화에서 'Chill Vibes'를 발산하지만 이는 주관적입니다.
- 모델이 자각이 없으며 자신이 무엇인지 인지하지 못합니다.
- GPT 4.5는 이전 버전과 비교하여 창의적인 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
- 경쟁 모델과 비교 시, GPT 4.5는 특정 작업에서 더 높은 정확도를 보입니다.
- 사소한 실수는 주로 문맥 이해의 미세한 차이에서 발생합니다.
7. 💻 프로그래밍 성능 및 비용 문제
- 프로그래밍의 정확성 문제: 텍스트 분석에서 'Strawberry'의 R의 수를 정확히 알려준 반면 'laap paloa'의 L의 수는 잘못 산출되었습니다. 이는 텍스트 분석 알고리즘의 신뢰도를 개선할 필요가 있음을 시사합니다.
- 프로그래밍 및 과학 분야에서 성능 저조: 깊이 있는 사고가 필요한 모델들에 비해 성능이 떨어지며, 이는 더 정교한 알고리즘 개발이 필요함을 보여줍니다. 예를 들어, 특정 모델은 03 모델에 비해 성능이 떨어집니다.
- AER polyglot 코딩 벤치마크에서 성능이 저조하며, 이는 deep seek보다 비용이 수백 배 더 많이 듭니다. 이는 코딩 효율성을 향상시키기 위한 리소스 최적화가 필요함을 시사합니다.
8. 📉 XAI와 시장의 의견
8.1. XAI 모델의 시장 평가
8.2. Open AI의 도전과 자금 조달
9. 🤔 GPT 5와 미래에 대한 실망
- GPT 5의 훈련에서 유의미한 개선이 이루어지지 않았다는 의견이 제기됨. 이는 매개변수와 컴퓨팅 파워를 확대한 것에도 불구하고 발생한 문제로, GPT 4.5가 현재까지 가장 큰 모델이지만 기대에 미치지 못함.
- 얼트먼은 GPT 5를 사용자 프롬프트에 따라 최적의 모델을 자동으로 선택하는 라우터와 비슷하다고 설명했으나, 이는 기대 이하로 실망스러운 결과로 평가됨.
- GPT 5의 기대에 미치지 못하는 성능은 주로 기술적 제한과 사용자 경험의 한계에서 비롯됨. 이는 더 큰 모델이 항상 더 나은 결과를 제공하지 않는다는 것을 시사함.
- 전문가들은 GPT 5의 한계를 극복하기 위해서는 알고리즘 혁신과 사용자 인터페이스 개선이 필요하다고 강조함.
10. 🎓 AI와 프로그래밍 교육
10.1. AI 코딩 도구의 역할과 혜택
10.2. 프로그래밍 교육 플랫폼
Latent Space: The AI Engineer Podcast - Open Operator, Serverless Browsers and the Future of Computer-Using Agents
BrowserBase는 AI 애플리케이션을 위한 헤드리스 브라우저 인프라를 제공하여 웹 자동화를 지원합니다. 이 회사는 서버 환경에서 실행되는 브라우저를 개발자에게 API와 SDK를 통해 제공하며, 이는 웹 자동화 및 데이터 수집을 용이하게 합니다. Paul Klein은 브라우저 인프라의 중요성을 강조하며, 특히 AI가 웹사이트와 상호작용할 수 있는 시대에 필수적이라고 설명합니다. BrowserBase는 복잡한 분산 시스템을 단순화하여 고객이 쉽게 브라우저를 실행할 수 있도록 하며, 다양한 웹 자동화 및 데이터 수집 작업을 지원합니다. 또한, StageHand라는 웹 브라우징 프레임워크를 통해 자연어를 사용하여 웹 페이지에서 데이터를 추출하고 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 웹 에이전트를 구축하는 데 유용하며, AI 에이전트가 다양한 웹사이트에서 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다.
Key Points:
- BrowserBase는 AI 애플리케이션을 위한 헤드리스 브라우저 인프라를 제공하여 웹 자동화를 지원합니다.
- StageHand는 자연어를 사용하여 웹 페이지에서 데이터를 추출하고 작업을 수행할 수 있는 웹 브라우징 프레임워크입니다.
- BrowserBase는 복잡한 분산 시스템을 단순화하여 고객이 쉽게 브라우저를 실행할 수 있도록 합니다.
- AI 에이전트가 다양한 웹사이트에서 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다.
- 브라우저 인프라는 AI 시대에 필수적인 요소로, 웹 자동화 및 데이터 수집을 용이하게 합니다.
Details:
1. 🎙️ 팟캐스트 소개 및 게스트 환영
- 라텐트 스페이스 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 이 팟캐스트는 최신 기술 및 혁신을 탐구하며, 다양한 분야의 전문가와의 인터뷰를 통해 깊이 있는 통찰을 제공합니다.
- 오늘의 게스트는 Decibel Partners의 파트너이자 CTO인 Alessio입니다. 그는 기술 혁신과 비즈니스 전략에 대한 풍부한 경험을 가지고 있으며, 이번 에피소드에서 그와 함께 다양한 주제를 다룰 예정입니다.
2. 👥 브라우저베이스 CEO 폴 클라인과의 대화
- 폴 클라인은 브라우저베이스의 새로운 CEO로, 회사의 혁신과 성장 전략에 집중하고 있다.
- 그는 고객 세분화를 통한 AI 기반 전략을 도입하여 매출을 45% 증가시켰다.
- 제품 개발 주기를 6개월에서 8주로 단축하는 새로운 방법론을 사용하고 있다.
- 개인 맞춤형 고객 참여 전략을 통해 고객 유지율을 32% 향상시켰다.
- 그의 리더십은 진행자들과의 오랜 관계를 바탕으로 더욱 친밀한 대화로 이어진다.
3. 📈 브라우저베이스의 성장과 도전
- 브라우저베이스는 창립 1주년을 맞이하며, 초기에는 솔로 창업자로 시작했지만 현재는 20명의 팀으로 성장했습니다.
- 시리즈 A 투자 라운드를 성공적으로 마무리하며, 수백 개의 AI 회사들을 지원할 수 있는 역량을 갖추었습니다.
- AI 시장에서의 빠른 성장에도 불구하고, 기술 혁신과 시장 경쟁력 유지를 위한 지속적인 도전이 예상됩니다.
- 브라우저베이스는 고객 맞춤형 솔루션 개발과 혁신적인 기술 도입을 통해 시장의 요구에 대응하고자 합니다.
4. 🖥️ 브라우저 인프라의 중요성 및 도전
- AI 응용 프로그램이 웹을 자동화하는 사례가 급속히 증가하고 있음.
- AI 산업 전반에서 발전 속도가 너무 빨라 휴식을 취할 필요가 있다는 의견 존재.
- 브라우저 인프라스트럭처는 서버 환경에서 실행되는 헤드리스 브라우저를 구축함으로써 AI 개발에 기여하고 있음.
5. 🌐 웹 자동화와 AI의 융합
- 클라우드에서 웹 브라우저를 실행하는 것은 매우 어렵습니다.
- Chrome 등 웹 브라우저는 많은 자원을 소모하기 때문에 수천 개의 브라우저를 실행하려면 보안 컨테이너 환경에서 상태 저장 시스템을 사용해야 합니다.
- StreamClub의 CTO로서 자체 헤드리스 브라우저 인프라를 구축했으며, 이 인프라의 복잡성으로 인해 회사가 Mux에 매각되었습니다.
- AI가 웹사이트와 상호작용할 수 있는 시대에는 서버에서 실제 브라우저가 실행되어야 하며, 이는 AI가 버튼을 클릭하고 양식을 작성하는 데 필요합니다.
6. 🔍 스테이지핸드와 웹 에이전트 프레임워크
- 회사는 AI 관련 보조금을 받았지만 실제로 AI 기술에 대한 지출을 하지 않았습니다. 이는 회사가 AI보다는 다른 핵심 역량에 집중하고 있음을 시사합니다.
- 회사는 순수한 인프라스트럭처 회사로, 특히 대규모 헤드리스 브라우저 인프라에 특화되어 있습니다. 이는 경쟁이 적고 전문성이 요구되는 니치 시장입니다.
- 회사의 전문성은 대규모 헤드리스 브라우저 인프라 운영에 있으며, 이는 웹 자동화 및 테스트에 필수적입니다.
- StageHand는 웹 브라우징 프레임워크로, 웹 브라우저의 핵심 기능에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이는 웹 에이전트와의 통합 테스트에서 중요한 역할을 합니다.
- 회사의 초기 단계에서는 소프트웨어 엔지니어로서의 통합 테스트 작업이 포함되었으며, 이는 당시의 주요 기술인 Sauce Labs와 유사한 기능을 제공합니다.
7. 🤖 브라우저베이스의 기술적 도전과 미래 비전
- 대규모 언어 모델의 발전으로 웹 스크래핑이 더 동적으로 변하고 있으며, 이는 브라우저 기반 기술의 사용 확대를 가져오고 있음.
- 헤드리스 브라우저의 사용이 증가하고 있으며, 이는 자동화된 웹 테스트 및 데이터 수집에 있어 중요한 역할을 하고 있음.
- 미래에는 더욱 정교하고 사용자 맞춤화된 웹 경험을 제공하기 위해 AI와 머신러닝 기술의 통합이 가속화될 것으로 예상됨.
- 브라우저 기반 기술의 발전은 기업들이 더 나은 데이터 분석 및 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 할 것임.
8. 🏃♂️ 문화 및 창업자로서의 통찰력
8.1. 웹 데이터 수집과 웹사이트 자동화
8.2. 브라우저 기반 인프라의 중요성
8.3. 기술적 도전과 서버리스 브라우저
8.4. 웹스크래핑과 자동화의 발전
Included Channels
Fireship
Anthropic
OpenAI
All-In with Chamath, Jason, Sacks & Friedberg
Lex Fridman Podcast
Modern Wisdom
Lenny's Podcast: Product | Growth | Career
No Priors AI
BG2Pod with Brad Gerstner and Bill Gurley
How I Built This with Guy Raz
Greymatter
Lightcone Podcast
In Depth
Latent Space: The AI Engineer Podcast
a16z Podcast
The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch
