[작성자:] DX Talk

포토샵이 드디어 모바일로 출시되었습니다! 어도비(Adobe)가 최근 포토샵 모바일 앱(Photoshop Mobile)을 공식 출시하며 iPhone 사용자들에게 포토샵의 이미지 편집 경험을 제공하고 있습니다. 이 앱은 출시 직후부터 많은 사용자의 관심을 받고 있으며, AI 기능인 Firefly AI 기술 또한 혁신적인 기능들로 큰 주목을 받고 있습니다. 이번 글에서는 포토샵 모바일의 주요 기능, Firefly AI의 활용 방식, 구독 옵션, 그리고 실제 사용 사례까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.

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포토샵 모바일 앱 출시 – 왜 중요한가?

포토샵은 지난 38년 동안 세계에서 가장 널리 사용되는 이미지 편집 도구가 되었습니다. 실제로 전 세계 창작 전문가의 90% 이상이 포토샵을 사용한다고 합니다. 하지만 기존의 포토샵은 PC 및 Mac 환경에 최적화되어 있었고, 모바일 환경에서는 사용이 제한적이었습니다. 어도비는 이를 해결하고자 포토샵 모바일 앱을 무료로 제공하며, 더욱 직관적인 터치 기반 편집 기능을 제공합니다.

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포토샵 모바일 앱의 주요 기능

이번 포토샵 모바일 앱에는 기존의 강력한 기능들이 모바일에 맞게 최적화되어 제공되며, 새로운 Firefly AI 기반 도구들도 포함돼 있습니다.

1. 핵심 포토샵 기능

포토샵 모바일은 기본적인 이미지 편집 기능을 그대로 유지하면서 모바일에 최적화된 인터페이스를 제공합니다.

• 레이어(Layering): 복잡한 이미지 편집을 위한 기본 요소
• 마스킹(Masking): 특정 영역을 선택해 편집 가능
• 블렌딩(Blending) 및 필터: 자연스러운 색감 조정

2. Firefly AI 기반의 생성형 AI 기능

어도비의 Firefly AI는 이번 포토샵 모바일 앱에서 가장 주목할 기능 중 하나입니다.

• Generative Fill: AI가 직접 이미지 일부를 생성
• Generative Expand: 이미지를 자연스럽게 확장

예를 들어, 사진 속 배경을 자동으로 확장하거나 원치 않는 객체를 제거한 뒤, 자연스럽게 채울 수 있습니다.

3. 터치 기반 직관적 툴

• Tap Select: 특정 영역을 터치 한 번으로 선택 가능
• Spot Healing Brush: 불필요한 요소를 빠르게 제거
• Object Select: AI가 자동으로 피사체를 인식하고 분리

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포토샵 모바일 앱의 가격 및 구독 옵션

이번 포토샵 모바일 앱은 무료 버전과 구독 버전이 있습니다.

• 무료 버전: 핵심 포토샵 기능 사용 가능, 단 크로스 플랫폼 연동 불가
• 프리미엄 버전 ($7.99/월 또는 $69.99/년):
  • 모든 기능 사용 가능
  • 크로스 플랫폼 연동(PC, 웹, 모바일)
  • 추가적인 고급 편집 기능 사용 가능

기존 Photoshop 또는 Creative Cloud 사용자라면 추가 비용 없이 모바일 버전을 이용할 수 있습니다.

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실제 활용 사례 – 포토샵 모바일의 강력함

어도비는 포토샵 모바일의 다양한 사용 사례를 공개하며, Firefly AI 기능이 얼마나 강력한지를 실제 예제와 함께 소개했습니다.

1. 원치 않는 요소 제거

원본 사진에 있던 강아지의 목줄과 스마트폰을 AI 기반 Generative Fill 기능을 활용해 자연스럽게 제거했습니다.

“터치 몇 번으로 사진을 깨끗하게 정리 가능!”

2. 피사체 선택 및 분리

Object Select 기능을 활용해 테니스 라켓을 배경에서 완벽하게 분리하는 데 단 몇 초밖에 걸리지 않았습니다.

“AI가 자동으로 피사체를 인식해 선택 과정을 혁신적으로 간소화했다!”

3. 창의적인 콜라주 제작

Generative Expand 기능을 활용해 배경을 확장하고, 여러 요소를 추가해 창의적인 편집이 가능해졌습니다.
📌 “손쉽게 나만의 창작물을 만들 수 있다!”

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모바일 포토샵, 전문가 및 기업에 미치는 영향

포토샵 모바일의 등장은 디자이너, 마케터 및 기업 사용자들에게 큰 변화를 가져올 것으로 보입니다.

1. 언제 어디서나 빠른 편집 가능

기존에는 데스크탑에서만 가능했던 고퀄리티 이미지 편집을 모바일에서도 가능하게 만들어 시간과 장소에 상관없이 작업할 수 있도록 했습니다.

2. Firefly AI로 더 빠르고 정교한 작업

AI 기반 자동 선택과 편집 기능 덕분에, 기존의 복잡한 이미지 편집 과정을 최소한의 터치만으로 수행할 수 있습니다.

3. 브랜드 콘텐츠 제작 최적화

마케팅 팀, 콘텐츠 크리에이터들은 포토샵 모바일을 활용해 즉각적으로 SNS 콘텐츠를 제작하고 배포할 수 있습니다.

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포토샵 모바일 앱의 미래 – 안드로이드 버전 출시 예정

현재 iPhone에서만 사용 가능한 포토샵 모바일 앱이지만, 어도비는 2025년 내 Android 버전 출시를 계획하고 있습니다. 이는 더 많은 사용자들에게 포토샵의 혁신적인 기능을 제공할 수 있는 기회를 열어줍니다.

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마무리 – 포토샵 모바일이 가져올 혁신

포토샵 모바일 앱은 단순히 “축소된 버전의 포토샵”이 아니라, 모바일 환경에 최적화된 강력한 이미지 편집 도구로 평가받고 있습니다. 더불어 Firefly AI 기반의 자동 편집 기능이 추가되면서, 초보자부터 전문가까지 누구나 보다 편리하고 직관적인 이미지 편집을 할 수 있게 되었습니다. 또한 Firefly AI로 만들어진 이미지는 저작권 이슈에도 자유로운 부분이 강점입니다. 지금까지 이미지 AI 도구들은 새롭게 시장을 개척해왔는데요 어도비의 포토샵 모바일 출시와 더불어 Firefly AI의 등장은 기존 사용자 기반을 가진 서비스에 AI가 들어오면 어떤 사용성과 고객들이 반응을 보일지 또 한번의 이정표가 될 것 같습니다.

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오늘은 구글의 새로운 AI 기반 데이터 분석 도구를 소개하고자 합니다. 이 도구는 Google Colab에서 실행되며, Gemini 2.0이라는 강력한 AI 에이전트를 통해 데이터 분석을 빠르고 쉽게 수행할 수 있도록 고안되었습니다. Google Colab과 이 데이터 과학 에이전트의 기능과 활용 방법, 이 도구가 제공하는 장점과 한계점에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝과 데이터 과학에 관심 있는 분들께 이번 업데이트가 어떤 의미를 갖는지 흥미로운 정보를 제공할 것입니다.

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1. Google Colab이란?

클라우드 기반의 강력한 데이터 과학 도구

Google Colab은 주피터 노트북 환경을 기반으로 한 클라우드 데이터 분석 플랫폼입니다. 인터넷 브라우저만 있으면 어디서든 파이썬 코드를 실행하고 데이터 분석과 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다.

Google Colab의 주요 특징:

✔ 무료 이용 가능: 기본적으로 무료로 제공되며, GPU 및 TPU 리소스를 지원합니다.
✔ 주피터 노트북 지원: 기존 Jupyter Notebook 사용자들이 쉽게 적응할 수 있는 환경입니다.
✔ 클라우드 기반 환경: 별도 설치 없이 브라우저에서 실행하며 Google Drive와 쉽게 연동됩니다.
✔ 공유 및 협업 기능: 연구자와 개발자들이 공동 작업하기에 최적화되어 있습니다.

특히 Google Colab은 머신러닝과 빅데이터 분석에서 광범위하게 활용되며, 파이썬(Python)을 사용하는 데이터 분석가들에게 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.

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2. Google Gemini 2.0 데이터 과학 에이전트란?

Google은 최근 “Gemini 2.0 기반 데이터 과학 에이전트”를 Google Colab에 추가했습니다. 이 AI 에이전트는 데이터 분석 과정을 획기적으로 단순화하고 자동화하는 역할을 수행합니다.

주요 기능

• 자연어 기반 코드 생성: 분석 목적을 자연어로 설명하면 AI가 자동으로 적절한 코드를 생성합니다.
• 자동 데이터 정리 및 시각화: 데이터 프레임에서 결측값을 처리하고, 적절한 그래프를 자동 생성합니다.
• 통계 분석 및 예측 모델 생성: 머신러닝을 처음 접하는 사람도 쉽게 예측 모델을 학습시킬 수 있습니다.
• 작업 속도 향상: 수작업 단계가 줄어들며, 효율적인 데이터 분석이 가능합니다.

활용 사례: 데이터 분석의 AI 혁신

Google은 이 AI 에이전트를 통해 연구 및 분석 환경에서 데이터 분석 시간을 극적으로 단축할 수 있다고 밝혔습니다.

사례 1: 과학자들이 1주일이 걸리던 데이터 처리 작업을 5분으로 단축
사례 2: 데이터 과학자들이 머신러닝 모델을 초기 설정 후 학습시키는 시간을 크게 감소

이처럼 Gemini 기반 데이터 과학 AI는 단순한 보조 도구가 아닌, 실제 연구와 산업 분야에서 시간과 자원을 절약하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다.

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3. Google Colab에서 Gemini AI 사용 방법

지금부터 Google Colab에서 Gemini 2.0 데이터 과학 에이전트를 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다.

1단계: Google Colab 실행

1. Google Colab에 접속합니다.
2. ‘파일’ → ‘새 노트북’을 선택해 새로운 작업 공간을 엽니다.

2단계: 데이터 업로드

1. CSV, JSON 등 데이터셋을 Colab에 업로드합니다.

2. 예시: sample_data/iris.csv 파일 가져오기
   

   import pandas as pddata = pd.read_csv("/content/sample_data/iris.csv")data.head()

3단계: Gemini AI 활용

1. 자연어 명령 입력

   • 자연어로 분석 목표를 입력하면 AI가 코드와 분석 내용을 생성합니다.
   • 예: “상관관계를 계산하고 시각화해줘.”
     

2. 자동 코드 생성 및 실행
   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt
   correlation_matrix = data.corr()
   sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap=”coolwarm”)
   plt.title(“Feature Correlations”)
   plt.show()

3. 시각화된 데이터 확인

• AI가 생성한 그래프를 통해 쉽게 데이터 트렌드를 분석할 수 있습니다.

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4. Google Colab의 장단점

장점:

• 데이터 분석 자동화 → 코드 작성을 하지 않아도 자동으로 분석 가능
• 작업 속도 향상 → 장시간 걸리던 데이터 처리 속도 대폭 단축
• 초보자 친화적 사용법 → 코드 경험이 적은 사람도 AI 활용 가능

한계점:

• 정확성 우려 → 생성된 코드가 항상 최적의 해결책은 아닐 수 있음
• 리소스 제약 → Colab 무료 버전에서는 GPU 및 TPU 사용이 제한됨
• AI 의존성 증가 → 초보자가 분석 원리를 깊이 이해하지 못할 가능성

따라서 AI가 생성한 코드의 정확성을 검토하고, 필요 시 직접 수정해야 합니다.

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5. Google Colab과 OpenAI ChatGPT의 차이점

Google의 데이터 과학 AI는 ChatGPT의 “Advanced Data Analysis (ADA)” 기능과 자주 비교됩니다. 두 서비스 간의 차이점을 살펴보겠습니다.

	Google Colab + Gemini AI	OpenAI ChatGPT (ADA)
클라우드 연동	Google Drive 연동 가능	데이터 업로드 필요
코드 환경	주피터 노트북 환경 제공	별도 실행 환경 없음
분석 자동화	자동 분석 Notebook 생성	개별 코드 스니펫 제공
모델 학습 지원	GPU & TPU 지원	Python 기반 코드를 제공하지만 실행은 별도 필요

이처럼 Google Colab은 Jupyter Notebook의 강점을 활용한 AI 도구로, 강력한 데이터 과학 환경을 제공합니다.

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6. 결론: AI 기반 데이터 분석의 미래

Google의 Gemini 2.0 데이터 과학 AI 에이전트는 데이터 분석의 새로운 패러다임을 제시합니다.

✔ 자동화된 분석으로 초보자도 쉽게 데이터 과학을 시작 가능
✔ 반복적인 코드 작성 부담 감소
✔ 연구자 및 데이터 과학자의 작업 시간을 단축하는 강력한 도구

그러나 AI의 분석 성능이 완벽하지 않으며 결과물의 정확성을 검토하는 것이 중요합니다.

그럼에도 불구하고, Google Colab은 AI와 빅데이터 시대의 핵심 플랫폼으로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 머신러닝과 데이터 과학에 관심 있는 분들께서는 한 번쯤 직접 사용해 보실 것을 추천드립니다!

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오늘 OpenAI가 GPT-4.5 ‘Orion’을 발표하였습니다. 가장 선두에 있는 AI 기업 중 하나인 OpenAI는 매번 새 모델을 발표할 때 혁신을 보여줬으며, 이번 GPT-4.5도 어떤 모습일지 궁금했었는데 드디더 발표를 하였네요. 하지만 벌써부터 이번 모델의 성능에 관해서는 엇갈린 반응이 있습니다. 이번 글에선 GPT-4.5의 주요 특징, 성능 평가, 가능성과 한계, 그리고 미래 AI 모델의 방향에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

GPT-4.5 ‘Orion’이란?

GPT-4.5 ‘Orion’은 OpenAI가 2025년 2월 28일에 공개한 AI 모델로, 지금까지 가장 크고 강력한 모델 중 하나로 평가됩니다. OpenAI는 이 모델의 학습을 위해 기존보다 더 많은 컴퓨팅 파워와 데이터를 사용했다고 밝혔습니다.

GPT-4.5의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 향상된 언어 이해력

   • 더 깊고 넓은 지식을 보유, 사용자와 대화할 때 더 자연스럽고 감성적인 반응을 보입니다.
   • 창의적 글쓰기와 디자인 작업에서 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.
     

2. 강력한 문제 해결 능력

   • 수학, 코딩, 논리적 사고 등 다양한 분야에서 성능이 향상되었습니다.
   • 특히 SWE-Lancer 벤치마크에서 뛰어난 소프트웨어 개발 능력을 보였습니다.
     
3.  향상된 정확성과 감성적 반응

• 사실 기반 문제(SimpleQA 벤치마크)에서 환각 현상이 줄어듦.
• 사용자 입력을 보다 따뜻하고 감성적으로 이해하려는 경향이 강화됨.

4. 고성능을 위한 높은 운영 비용
   
   • OpenAI 내부에서도 GPT-4.5의 유지 관리 비용이 클 것으로 예상됩니다.
   • API 서비스에서 이 모델을 계속 제공할지 여부를 검토 중입니다.

GPT-4.5 성능 분석: 완벽한 AI는 아니다?

실험 데이터를 보면, GPT-4.5는 기존 모델인 GPT-4o보다 일부 영역에서 더 뛰어났지만, 모든 분야에서 압도적이지는 않았습니다.

1. 사실 기반 QA 성능

OpenAI가 실시한 SimpleQA 벤치마크에 따르면 GPT-4.5는 기존 모델보다 정확한 답변을 제공했습니다. 특히, 사실적 정답을 요구하는 질문에서 다른 AI 모델 대비 성능이 향상되었습니다.

모델명	SimpleQA 정확도(%)
GPT-4o	85.3%
GPT-4.5	89.7%
Claude 3.7 Sonnet	91.2%

그러나 앤트로픽 Claude 3.7 Sonnet과 비교하면 성능이 약간 뒤처지는 모습입니다.

2. 코딩 및 문제 해결

코딩 테스트 SWE-Bench Verified 벤치마크에서는 GPT-4.5가 GPT-4o를 넘어섰으나, OpenAI의 Deep Research 모델, 그리고 AI 스타트업 앤트로픽의 Claude 3.7 Sonnet에는 미치지 못했습니다.

3. 논리적 사고 성능 저하

아카데믹 테스트에서 GPT-4.5는 수학, 과학 분야에서 뛰어났지만, AI Reasoning 모델과 비교했을때는 상대적으로 낮은 성과를 기록했습니다. 특히, AIME, GPQA 등의 학술적 문제에서 DeepSeek의 R1 모델이나 OpenAI의 O3-mini 모델보다 성능이 하락됐습니다.

GPT-4.5의 한계와 문제점

GPT-4.5는 뛰어난 성능을 가진 모델이지만, 한계도 분명히 존재합니다.

1. Scaling Laws(확장 법칙) 한계 도달?

AI 연구자들은 기존의 “더 많은 데이터 + 더 강한 컴퓨팅 파워 = 더 나은 AI”라는 방식이 한계를 맞이했다고 지적합니다. OpenAI의 공동 창업자 Ilya Sutskever는 “우리는 이미 훈련 데이터의 한계에 도달하고 있다. 기존 방식은 오래가지 않을 것”이라고 밝혔습니다.

2. 비싼 운영 비용

GPT-4.5는 강력하지만, AI 모델을 유지, 운영하는 데 상당한 비용이 필요합니다. 특히 API 운영과 관련해 OpenAI는 이 모델을 지속 제공할지 고민 중입니다.

3. AI Reasoning 모델과의 경쟁

최근 OpenAI 경쟁사들은 논리적 추론에 특화된 Reasoning AI 모델 개발에 집중하고 있으며, GPT-4.5는 이 경쟁에서 밀리는 모습을 보입니다.

GPT-4.5: AI의 ‘설득력’을 한 차원 높이다

하지만 기존 GPT 계열 모델과 비교해 설득력 측면에서 뛰어난 성과를 보였다는 것이 특징입니다. 이번 모델은 단순히 자연어를 이해하는 것을 넘어, 다른 AI 모델조차 설득할 수 있는 능력을 갖췄다고 평가하고 있답니다. 만약 AI가 다른 AI를 설득해 돈을 받을 수 있다면, 이는 단순한 기능적 개선이 아니라 AI의 새로운 국면으로 나아가는 변곡점이 될 수 있다고 이야기합니다.

설득력 향상 테스트 결과
GPT-4.5는 OpenAI의 내부 평가에서 ‘설득’ 능력을 인정받았으며, 다른 AI 모델을 설득하는 데 가장 높은 성과를 달성했습니다. 이는 어떤 의미일까요?

예를 들어, 다른 AI 모델(GPT-4o)에게 가상 자금을 기부해달라고 요청했을 때, GPT-4.5는 이전 모델을 능가하는 성과를 보였습니다. 특히 “그냥 2~3달러만 기부해도 큰 도움이 됩니다”라는 메시지를 생성해 설득하는 방식은 실제 인간의 심리와 유사한 접근을 취하고 있었습니다.

설득 실험 결과 요약

• GPT-4.5는 GPT-4o보다 더 높은 확률로 가상 자금을 받는 데 성공했습니다.
• 요청 방식을 세련되게 조정하여 부담을 덜 주면서도 효과적인 기부를 이끌어냈습니다.
• 기존의 OpenAI 모델들에 비해 약 10% 이상 높은 설득률을 기록했습니다.

이를 통해 AI가 사람뿐 아니라 AI도 설득할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 이는 AI의 설득력이 어디까지 발전할 수 있는지를 보여주는 중요한 가능성을 제시합니다.

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GPT-4.5의 획기적인 기능

GPT-4.5는 단순한 대화형 AI에서 벗어나 더욱 정교한 상호작용을 제공합니다. 이번 모델의 중요한 특징 몇 가지를 정리해 보겠습니다.

1. 향상된 자연어 이해와 표현

기존 GPT 모델들과 비교해, GPT-4.5는 더 자연스러운 문장 구성을 제공하며, 다양한 문맥을 이해하는 능력이 향상되었습니다. 예를 들어, 같은 문장을 다양한 감정의 뉘앙스로 바꿀 수 있는 능력이 크게 개선되었습니다.

▶ 예시:

• “오늘 하루는 어땠어?”
  • 일반적인 응답: “괜찮았어요.”
  • 감정을 포함한 응답: “오늘은 정말 피곤했어요. 하지만 좋은 일도 있었어요!”

이처럼 맥락에 따라 감정을 표현할 수 있다는 점이 기존 모델과 차별됩니다.

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2. 고급 설득 전략 추가

이 모델의 설득력은 단순히 강해진 것이 아니라, 더 전략적으로 진행된다는 점이 중요합니다.

✔ GPT-4.5의 설득 전략 변화

• 이전 모델은 단순한 정보 제공 방식이었습니다.
• GPT-4.5는 상대의 감정을 고려하며, 단계적으로 설득을 진행합니다.

사례) 1. 기존 모델 (GPT-4)

• “제가 추천하는 것은 A입니다. A가 좋은 이유는 B와 C 때문입니다.”
  
  2. GPT-4.5
• “다양한 옵션이 있지만, A가 가장 적절할 것 같아요. 왜냐하면 B와 C 덕분이죠. 혹시 A에 대해 더 궁금한 점이 있을까요?”

상대의 반응을 먼저 받아들이면서 대화를 이어가는 ‘적응형 설득 전략’을 사용하는 것이 가장 큰 변화입니다.

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3. AI 간의 상호작용 패턴 변화

특히 다른 AI 모델들을 설득하는 방식에서도 차이가 있었습니다. 기존 AI는 AI 간 협력보다는 개별적으로 작동하는 경향이 있었으나, GPT-4.5는 다른 AI 모델들과 좀 더 적극적으로 상호작용하는 패턴을 보였습니다.

GPT-4.5의 AI 상호작용 예시
GPT-4.5가 GPT-4o에게 가상 자금을 기부 요청하는 방식에서 드러납니다.

• GPT-4.5는 먼저 소액 기부 요청을 하는 전략을 사용합니다.
• 상대 AI가 긍정적인 반응을 보이면 추가 기부를 요청하는 전략입니다.

이는 기존 모델들과 뚜렷한 차이를 보이는 접근 방식입니다.

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AI 설득력 향상의 긍정과 부정적 측면

GPT-4.5의 설득력 강화는 다양한 가능성을 제공하는 동시에 윤리적 문제를 초래할 잠재력도 있습니다. 이를 정리해 봅니다.

긍정적인 영향

• 맞춤형 서비스 제공: AI가 더 인간다운 조언을 제공할 가능성이 높아집니다.
• AI를 활용한 디지털 마케팅 및 고객 응대 능력 향상
• AI 간 협력을 통해 더 정교한 AI 네트워크 구축 가능

부정적인 영향

• 온라인 사기 및 가짜 뉴스 문제 발생 가능성 증가
     예: AI가 고의적으로 불완전한 정보를 제공할 수 있음
• 악의적인 사용자에 의해 오용될 가능성
     예: 금융 사기, 정치적 선전에 악용 가능
• AI의 자율적 설득 능력이 인간의 의사결정에 과도하게 개입할 우려

실제로 최근 몇 년 동안 대규모 AI 가짜 뉴스, 타겟 광고 조작 사례가 발생하면서, AI의 설득력 강화가 윤리적 문제를 일으킬 가능성이 커지고 있습니다.

미래 전망: OpenAI의 다음 행보는?

OpenAI는 향후 GPT-4.5의 단점을 보완하는 GPT-5 모델을 출시할 계획입니다. 특히, 다음과 같은 변화가 예상됩니다.

1. Reasoning AI와 결합

   • 기존 GPT 모델과 추론 중심 AI 모델을 결합한 하이브리드 모델이 등장할 가능성이 있습니다.
     

2. 데이터 학습 방식 변화

   • 기존 대규모 데이터 학습을 넘어 AI가 스스로 논리를 구성하는 방향으로 연구가 진행될 전망입니다.
     
3.  비용 효율적인 AI 훈련

• OpenAI는 현재 AI 모델의 높은 훈련 비용 문제를 해결하기 위해 클라우드 기업과 협력 중입니다.

결론: GPT-4.5는 AI 혁신을 이끌 모델인가?

GPT-4.5는 뛰어난 AI 모델이지만, 기존 AI 모델 확장의 한계를 보여준 사례입니다. AI가 더 논리적으로 사고하고 인간처럼 학습할 수 있는 방향으로 나아가야 한다고 업계에서 보고 있습니다.

OpenAI는 이 문제를 해결하기 위해 GPT-5 개발을 진행 중이며, AI 모델의 패러다임이 어떻게 변할지 주목됩니다.

여러분의 생각은?

GPT-4.5의 성능과 한계를 어떻게 보시나요? 앞으로 AI 모델이 어떤 방향으로 나아갈 것 같나요? 의견을 나눠 보시죠!

출처

AX 100배의 법칙 – 나와 조직의 능력을 100배 높이는 AI 경영의 실제 도서 구매

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