AI Explained - ‘Speaking Dolphin’ to AI Data Dominance, 4.1 + Kling 2.0: 7 Updates Critically Analysed
AI 발전은 점진적으로 이루어지지만, 장기적으로 큰 변화를 가져올 수 있다. 최근 GPT 4.1의 출시와 Cling 2.0의 발전은 이러한 점진적 발전의 예시이다. Cling 2.0은 현실적인 장면을 생성하는 데 뛰어나며, GPT 4.1은 100만 토큰을 처리할 수 있는 첫 모델로, 빠른 응답을 제공한다. 그러나 GPT 4.1은 비추론 모델로, 기존의 GPT 4.0과 4.5와 큰 차이가 없다. Google의 Gemini 2.5 Pro는 더 나은 성능을 보이며, 특히 긴 문맥을 처리하는 데 강점을 보인다. AI 모델의 발전은 데이터 제약에 더 큰 영향을 받으며, Google은 방대한 데이터를 활용하여 AI 발전을 선도하고 있다.
Key Points:
- AI 발전은 점진적이지만 장기적으로 큰 변화를 가져올 수 있다.
- Cling 2.0은 현실적인 장면 생성에 뛰어나며, GPT 4.1은 100만 토큰을 처리할 수 있다.
- GPT 4.1은 비추론 모델로, 기존 모델과 큰 차이가 없다.
- Google의 Gemini 2.5 Pro는 긴 문맥 처리에 강점을 보인다.
- AI 발전은 데이터 제약에 더 큰 영향을 받으며, Google은 방대한 데이터를 활용하고 있다.
Details:
1. AI 발전의 넓은 맥락 이해하기 🌐
- AI의 발전은 일상적으로는 점진적으로 느껴질 수 있으나, 주간 및 월간 단위로 생각할 때 더 큰 그림을 볼 수 있다.
- 이 비디오는 최근 출시된 GPT 4.1, Cleaning 2.0, 차기 OpenAI 모델, Google의 새로운 언어 모델 등 다양한 AI 발전에 대한 내용을 다루고 있다.
- 이러한 발전은 AI의 현재 위치와 진행 상황을 이해하는 데 중요한 맥락을 제공한다.
- GPT 4.1의 출시는 AI의 언어 처리 능력을 한층 강화하며, Cleaning 2.0은 데이터 정제 및 처리의 효율성을 크게 높였다.
- Google의 새로운 언어 모델은 검색과 정보 처리 속도를 더욱 빠르게 한다.
- 이러한 혁신들은 AI 분야의 경쟁 구도를 변화시키고 있으며, 기업들이 AI 기술을 어떻게 활용할지에 대한 전략적 결정을 내리는 데 중요한 영향을 미치고 있다.
2. 최신 AI 도구와 모델 탐색 🔍
- Clling 2.0 도구 출시: 새로운 Clling 2.0 도구는 실질적인 작업 수행에 도움이 됩니다. 사용 사례에 대한 구체적인 예를 포함하여 도구의 성능과 이점에 대해 설명합니다.
- ChachiBT를 통한 이미지 생성: ChachiBT는 텍스트 적합도가 높아 창의적 이미지 생성에 유용하지만, 완벽하지는 않다는 점을 강조합니다. 이를 통해 실제 사용 시 고려해야 할 점을 명확히 합니다.
- OpenAI에 대한 비판적 시각: ChachiBT를 통해 생성된 배경 이미지는 OpenAI의 접근 방식에 대한 유머러스하고 비판적인 시각을 제공합니다. 이는 AI 모델의 윤리적 및 사회적 영향에 대한 논의를 촉진합니다.
3. GPT 4.1의 비판적 분석과 발전 🧐
- Cling 2.0은 물리적으로 완벽하지는 않지만, 매끄럽고 현실적인 장면을 생성하는 데 있어 최첨단이다.
- OpenAI의 GPT 4.1은 최대 100만 토큰(약 75만 단어)을 처리할 수 있는 최초의 모델이다.
- GPT 4.1은 논리 모델이 아니며, 긴 사고 과정을 거치지 않고 답변을 제공한다.
- GPT 4.5에 대한 수요가 기대에 미치지 못했으며, 이는 높은 비용이나 Gemini 2.5 Pro의 우수성 때문일 수 있다.
- OpenAI는 더 빠르게 답변을 제공하면서도 비용이 적게 드는 비논리 모델을 출시하고자 했다.
4. 모델 비교 및 성능 평가 📊
- GPT 4.1은 ADA의 Polyglot 코딩 벤치마크에서 52% 정확도를 기록하며, 비용은 약 $10입니다. 이 벤치마크는 다중 언어 코딩 능력을 평가하는 데 중요한 지표로 사용됩니다.
- Gemini 2.5 Pro는 동일한 벤치마크에서 73%의 정확도를 기록하며, 비용은 $6입니다. 이 모델은 높은 정확도와 더불어 비용 효율성 면에서 두드러집니다.
- 비판적 평가에서는 Grock 3가 36.1%의 점수를 기록하며, 이는 원래의 GP 4.5의 34%와 비교됩니다. 이 모델의 성능은 개선의 여지가 있음을 나타냅니다.
- GPT 4.1은 간단한 벤치마크에서 27%의 정확도를 기록하며, 이는 Llama 4 Maverick Clawude 3.5 Sonnet 및 새로운 DeepSeek V3와 유사한 성능을 보입니다.
- Gemini 2.5 Pro는 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있으며, 이는 대규모 데이터 처리에서의 유연성을 제공합니다.
5. 과학 발전을 위한 OpenAI의 도전 🚀
- Gemini 2.5 Pro 모델은 100,000단어 길이의 소설에서도 단서를 인식하고 긴 문맥을 활용할 수 있음. 이로 인해 복잡한 텍스트에서의 이해도가 높아짐.
- GBC 4.1 및 다른 모델들은 Gemini 2.5 Pro에 비해 성능이 떨어지며, 이는 긴 문맥 이해와 처리에서의 차이로 나타남.
- OpenAI는 모델의 성능을 잘 보여주는 벤치마크를 선택하여 제시하지만, Meta의 LM Arena는 조작 가능성이 높아 신뢰성이 떨어짐.
- OpenAI는 새로운 벤치마크 OpenAI MRCR을 오픈 소스로 공개하였으며, 이 벤치마크는 기존의 구글 벤치마크와 유사하지만 업데이트된 평가 기준을 포함함.
- 모델 성능 비교에서 선두에 있는 모델은 다른 모델군과의 비교를 더 선호하며, 이는 성능 향상을 위한 전략적 접근 중 하나임.
6. AI 모델의 한계와 진화 🌱
- OpenAI 모델은 과학 분야에서 개념 간 연결을 통해 새로운 실험을 제안할 수 있으며, 핵융합부터 병원체 탐지까지 다양한 실험에 기여할 수 있음.
- 모델의 가격은 월 20,000달러로 책정되어 있으며, 이는 모델의 성능이 그만큼 뛰어나야 정당화될 수 있음.
- 모델이 벤치마크에서는 잘 수행할 수 있지만 실제 세계 이해나 과학적 작업 수행에서는 한계가 있음.
- Gemini 2.5 모델은 제조 벤치마크에서 시각적 능력의 부족으로 인해 첫 번째 단계에서 실패했으며, 물리적 추론 능력도 부족하여 초보 기계공이 발견할 수 있는 여러 중요한 오류를 가지고 있었음.
- Gemini 2.5는 교과서적인 용어를 반복할 수 있지만, 실질적인 이해는 부족했음.
7. 제품 개발의 중요성과 경쟁력 🏆
- AI 공동 과학자 Gemini 2는 점차적으로 개선되고 있으며, 물리적 추론 및 공간 추론과 같은 질문에서도 발전하고 있음. 이는 AI의 문제 해결 능력과 다양한 분야에서의 적용 가능성을 확장시킴.
- Gemini 3 모델은 다른 모델들이 한 번도 맞힌 적 없는 특정 질문에 대해 올바른 답변을 제공할 수 있음. 이는 AI의 학습 능력과 정확성을 크게 향상시킴.
- OpenAI는 모델 회사에서 제품 회사로의 전환을 시도하고 있으며, ChatGPT 같은 표준 사용자를 위한 제품 개발에 집중하고 있음. 이는 AI 기술의 상용화 및 사용자 접근성을 높이는 전략적 변화임.
8. AI 연구의 다양성과 새로운 도전 🧠
- Anthropic의 Claude 시리즈는 웹 검색 기능을 추가했고, 곧 음성 비서 기능도 제공할 예정입니다.
- Gemini 2.5 Pro 업데이트 후 Gemini의 도구가 OpenAI의 심층 연구 도구보다 빠르고 정확도가 조금 더 높아졌습니다.
- Gemini의 도구는 간단한 질의에도 많은 텍스트를 출력하지만, 정확도가 조금 더 높다고 평가받습니다.
- OpenAI의 $200 프로 티어를 계속 사용하는 것이 점점 어려워지고 있으며, 향후 출시될 업데이트를 주목하고 있습니다.
9. 돌고래 언어 해독의 가능성 🐬
9.1. AI 기업 가치 평가
9.2. AI 플랫폼 및 서비스 제공
10. AI 연구의 데이터 제약과 도전 📉
- 구글 AI는 돌고래의 소통을 해독하는 연구를 진행 중이나, 아직 구체적인 언어 해독 모델은 개발되지 않았다.
- 연구의 궁극적 목표는 돌고래 소리의 구조와 의미를 이해하는 것으로, 이를 통해 간단한 공유 어휘를 구축하고자 한다.
- 현재 사용 중인 모델은 4억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 이는 Pixel 9 휴대폰에 탑재가 가능하다.
- 연구의 목표는 휴대폰을 통해 돌고래와의 소통을 가능하게 하여, 돌고래가 특정 소리를 모방하여 물건을 요청할 수 있도록 기대하고 있다.
- 이 연구는 돌고래의 호기심을 자극하여, 그들이 소리를 모방함으로써 새로운 소통 방식이 가능하다는 가능성을 제시하고 있다.
11. 데이터 활용을 통한 미래 AI 발전 📈
11.1. 컴퓨트 제약 아닌 데이터 제약
11.2. 데이터 기반 AI 모델 발전
11.3. 기업 맞춤형 데이터 활용
11.4. Google의 데이터 우위
12. Google과 OpenAI의 경쟁과 AI의 미래 🌟
- Google은 지리 공간 추론 도구를 통합하여 Gemini를 첫 시도 중 하나로 발표함. 이는 공중 보건, 기후 회복력, 상업적 응용 등에서 중요한 도구로 활용될 수 있음.
- Google은 지난 수십 년간 지리 공간 세계를 연구하고 AI 모델과 실시간 서비스를 통해 이 정보를 접근 가능하게 만듦. 하지만, 지리 공간 도구와 데이터를 결합한 분석이 어려웠으나, 이제는 Gemini의 추론 능력과 결합하여 더 쉬운 분석 가능.
- OpenAI는 초기 설립 목표 중 하나가 Google의 AGI 개발을 저지하는 것이었으며, Sam Orman은 Google이 아닌 다른 곳에서 AGI를 개발하는 것이 더 좋다고 언급함. 이는 Y Combinator가 AI를 위한 Manhattan 프로젝트를 시작할 가능성을 논의한 것과 관련됨.
- Musk와 Alolman 간의 이메일 교환은 Google의 AI 개발을 막기 위한 논의를 보여줌. 이들의 초기 목적은 AI 기술 개발에서 Google의 독점을 방지하는 데 있었음.