챗GPT o3, o1 추론 모델의 비즈니스 적용 - 세가지 예제 테스트  ChatGPT가 최근 논리적 추론에 특화된 o1과 o3 모델을 차례로 선보였다. 이는 인공지능 기술이 단순한 언어 생성 기능을 넘어 실제 복잡한 문제 해결 능력까지 확장되고 있음을 보여준다. 이 모델들은 기존의 대화형 AI가 단순한 질문에 답변하는 수준을 넘어, 비즈니스 문제와 같이 다차원적이고 복잡한 상황에서 논리적 추론을 통해 해결책을 제시하는 것에까지 도전하고 있다. 단순한 데이터 처리나 텍스트 생성에 머무르지 않고, 다양한 변수와 조건들이 얽힌 문제들을 원활하게 다룰 수 있다면 향후 빠른 시점에 인공지능이 실제 산업 현장에서 활용되는 방식에 큰 변화를 가져올 수 있다는 이야기가 된다. 이 모델들의 능력을 테스트해보기 위해 세..

왜 책을 쓰는가에 관하여 책을 쓰는 일은 무척이나 멋진 여행과도 같다. 한줄을 쓰기 위해 열줄이나 백줄을 읽고 곱씹어 생각하며 탐험하게 하기 때문이다. AI툴로 가볍게 찍어내서 원고를 마칠수도 있고 또 그것으로 흥행까지도 가능한 시대이지만, 한 줄 한 줄 안에 무엇을 어떻게 담을 것인지, 자신을 포함한 어떤 독자에게 어떤 가치를 줄 것인지를 생각하는 과정은 결과와는 무관하게 그 자체가 쓰는 이에게 엄청난 유희이다

GPT-5를 향해가는 ChatGPT: 변화의 이유와 방향, 위험성과 사용자에 대한 영향 ChatGPT 어떻게 달라진다는 것인가최근 OpenAI가 발표한 GPT-4.5와 GPT-5의 출시 계획은 단순히 모델 성능의 향상을 넘어서, 인공지능 제품 생태계의 복잡성을 해소하고 사용자 경험을 극대화하려는 구조적 변화의 일환으로 이해할 수 있다. 이번 발표 배경에는 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하고 있는데, 먼저 기존 GPT-4 모델의 한계와 사용자들이 경험하는 불편함, 그리고 다양한 AI 모델이 공존함에 따라 발생하는 선택의 혼란 등이 있다. OpenAI는 이전 모델들이 제공하는 기능과 성능을 한층 더 발전시키는 동시에, 여러 모델 간의 경계를 허물어 통합된 시스템을 구축하려는 의지를 보이고 있다. 이는 경쟁..

[챗GPT] 자율적 논리 추론 모델의 시대, 프롬프트 엔지니어링의 패러다임 전환    최근 내재된 논리적 추론 능력을 비약적으로 향상시킨 인공지능 모델들이 등장하면서, 프롬프트 엔지니어링 역시 단순한 명령 전달 방식을 넘어 보다 정교한 전략으로 재정비될 필요가 있다. 과거 ChatGPT의 3.5나 4와 같은 초기 모델들을 사용할때는 사용자가 “step-by-step” 혹은 “chain-of-thought” (CoT) 기법을 활용해 문제 해결 단계를 세세하게 지시함으로써 원하는 답변을 도출하는 데 효과를 볼 수 있었다. 그러나 최신 모델인 ChatGPT의 o1, o3 같은 논리적 추론 전문 모델들은 이미 내부적으로 문제를 스스로 분해하고 논리적 흐름을 형성하는 능력을 갖추고 있기 때문에, 단순한 단계 나열..

[ChatGPT] 논리적 추론 모델 o1, o3가 필요한 이유  논리적 추론을 전문으로 하는 챗GPT의 o1, o3와 같은 모델은 기존의 GPT-4o와 같은 범용 생성 모델이 단순히 자연스러운 문장을 생성하는 데 초점을 맞추었다면, 복잡하고 다단계의 구조를 가진 문제 상황에서 요구되는 체계적인 논리 전개를 수행하기 위해 만들어진 것이다. 기존 모델들은 광범위한 데이터 학습을 통해 다양한 주제에 대해 응답할 수 있는 능력을 갖췄지만, 논리적 연결 고리나 인과 관계를 체계적으로 분석하고 결론에 이르는 추론 과정을 수행하는 데는 한계가 있었다. 예를 들어, 특정 문제 해결 과정에서 여러 전제와 가정을 기반으로 합리적인 결론을 도출하는 작업이나, 복잡한 도메인 내에서 명시적이지 않은 정보를 암시적으로 연결하여 ..