1. ‘박사급 AI’에 대한 기대와 현실
GPT-5가 처음 세상에 모습을 드러냈을 때, 많은 사람들은 그야말로 설렘에 가까운 기대를 품었습니다.
개발사 발표에서 “박사급 수준의 지식과 사고력”이라는 문장이 등장했기 때문이죠.
박사급이라고 하면, 웬만한 분야에서는 전문가 이상의 분석력을 보여줄 거라는 기대가 자연스럽게 생깁니다.
하지만 막상 사용해 본 사람들의 평가는 조금 달랐습니다.
심지어 사칙연산 같은 간단한 계산에서 틀린다든지, 뉴스 날짜나 인물 이름을 잘못 말하는 경우도 있었습니다.
“이게 정말 박사급이 맞나?”라는 의문이 생길 수밖에 없었죠.
2. GPT-5, 어떤 AI인가?
GPT 시리즈는 GPT-3를 시작으로, GPT-4에서 비약적인 성능 향상을 이루며 세계적으로 주목받았습니다.
그리고 GPT-5는 그 후속작으로,
- 더 방대한 데이터 학습
- 복잡한 문맥 이해력 강화
- 창의적 결과물 생성 능력 향상
등을 장점으로 내세웠습니다.
‘박사급’이라는 표현은 단순한 수식어가 아니라,
특정 학문 분야에서의 문제 해결 능력과 지식 깊이가 실제 박사 수준에 근접했다는 뜻으로 사용됐습니다.
하지만 ‘박사급’이 모든 영역에서 완벽하다는 의미는 아니라는 점이, 이번 논란의 핵심입니다.
3. 발생한 기초 오류 사례
| 수학 계산 오류 | 23×17 같은 간단한 곱셈을 틀리거나, 단위 변환에서 엉뚱한 값을 제시 | 기본 연산 신뢰도 저하 |
| 사실관계 오류 | 특정 사건의 날짜, 인물 직책을 잘못 언급 | 최신 정보 반영 한계 |
| 논리 모순 | 앞 문장에서 말한 내용을 뒤 문장에서 부정 | 맥락 유지 실패 |
| 언어 표현 문제 | 문맥과 어울리지 않는 단어 선택 | 자연스러운 대화 흐름 방해 |
이런 오류들은 단순히 “아, 실수했네” 하고 넘기기엔 문제가 있습니다.
특히 업무나 연구, 교육 목적으로 GPT-5를 사용하는 경우,
작은 오류 하나가 전체 작업물의 신뢰성을 무너뜨릴 수 있기 때문이죠.
4. 왜 이런 오류가 발생하나?
가장 큰 이유는 AI 학습 방식 자체의 한계에 있습니다.
GPT-5는 인간처럼 ‘이해’하는 것이 아니라,
방대한 데이터 속에서 ‘패턴’을 찾아 가장 그럴듯한 답을 생성하는 구조입니다.
- 실시간 검증 부족: 모델이 학습한 시점 이후의 정보는 반영이 늦습니다.
- 데이터의 불완전성: 인터넷에 존재하는 오류 데이터까지 학습할 수밖에 없습니다.
- 맥락 해석 한계: 인간 언어의 애매모호함을 완벽히 해석하는 건 아직 어렵습니다.
즉, 특정 분야에서는 박사급이지만, 모든 분야에서 만능은 아니며
기초적인 작업일수록 오히려 허점을 드러낼 가능성도 있습니다.
5. 이용자들의 반응
사용자 반응은 크게 두 가지로 나뉩니다.
- 실망 그룹: “박사급이라더니 중학생도 안 할 실수를 한다”며 홍보 과장을 지적합니다.
- 이해 그룹: “그래도 다른 AI보다는 여전히 뛰어나다. 오류도 줄어드는 중”이라는 평가.
- 유머 그룹: 일부는 오류를 스크린샷해 밈(meme)으로 만들며, 오히려 즐기기도 합니다.
이처럼 AI의 오류는 때로는 비판의 대상이 되지만, 때로는 새로운 콘텐츠 소재로 활용되기도 합니다.
6. 개발사 입장과 개선 계획
개발사는 이번 논란에 대해 “모델의 성능은 지속적으로 개선 중이며,
실시간 검색과 검증 기능을 강화할 계획”이라고 밝혔습니다.
향후 업데이트에서는
- 실시간 데이터 연동
- 최신 뉴스·사실 검증 알고리즘 도입
- 수학·논리 계산 모듈 강화
등이 포함될 예정입니다.
7. GPT-5, 그래도 잘하는 것들
비판만 있는 건 아닙니다. GPT-5는 여전히 강점이 많은 모델입니다.
- 창의적 글쓰기: 시, 소설, 마케팅 카피 등 창작물 생성 능력이 뛰어납니다.
- 데이터 요약: 방대한 문서를 빠르게 구조화하고 핵심을 뽑아냅니다.
- 전문 분야 분석: 법률 초안, 코드 작성, 논문 검토 등 특정 분야에서는 전문가 못지않은 결과물을 제공합니다.
즉, 약점이 있는 만큼 강점도 분명히 존재합니다.
8. Q&A – 독자 궁금증 해소
Q1. GPT-5는 정말 박사급인가요?
A1. 특정 전문 분야의 문제 해결 능력은 박사 수준일 수 있지만, 범용 지식 정확도는 그보다 떨어질 수 있습니다.
Q2. 왜 간단한 계산에서 틀리나요?
A2. 계산기를 쓰는 것이 아니라, 학습된 패턴으로 답을 ‘예측’하기 때문입니다.
Q3. 오류를 줄이려면 어떻게 해야 하나요?
A3. 실시간 검증 데이터베이스와 더 정확한 계산 모듈이 필요합니다.
Q4. 사용자는 어떻게 대처해야 하나요?
A4. 중요한 정보는 반드시 2차 검증하고, AI는 ‘조언자’로 활용하는 게 안전합니다.
Q5. GPT-6에서는 개선될까요?
A5. 개발 계획상, 실시간 검색·오류율 개선·데이터 품질 향상이 포함될 가능성이 큽니다.
9. ‘박사급’은 만능이 아니다
이번 GPT-5 논란은 우리가 AI에 기대하는 것과 실제 기술 수준 사이의 간극을 보여줍니다.
박사급이라는 수식어가 붙었다고 해서 모든 분야에서 완벽하다는 보장은 없습니다.
우리가 해야 할 일은 AI를 맹신하기보다, 검증과 활용을 병행하는 것입니다.
그렇게 해야만, AI는 우리의 도구로서 빛을 발하고,
‘박사급’이라는 수식어가 단순한 마케팅이 아닌 현실이 될 수 있습니다.