OpenAI o3의 놀라운 성능: 딥마인드 방식과 테슬라 FSD의 융합

OpenAI o3의 미친 성능... 결국 딥시크 방식 x 테슬라 FSD 였다 | AGI로 가는 길에 강화학습과 Test-Time Compute 기반 Reasoning은 필수?

최근 OpenAI에서 발표한 o3 모델의 성능이 놀라울 정도로 향상되었는데, 그 배경에는 딥마인드의 접근 방식과 테슬라의 FSD(Full Self-Driving)의 엔드 투 엔드 최적화 방식이 융합된 결과라는 분석이 나오고 있습니다.

o3 모델의 핵심: 체인 오브 소트(Chain of Thought)

o3 모델은 사용자가 제시한 프롬프트에 대해 내부적으로 논리적인 추론 과정을 거쳐 답변을 생성하는 '체인 오브 소트' 방식을 사용합니다. 예를 들어, "세미컨덕터 F And how can it be built in one year"와 같이 다소 모호한 질문에도 o3는 관련 용어에 대한 이해를 바탕으로 논리적인 답변을 도출해냅니다. 이는 마치 사람이 생각을 정리하고 단계를 밟아 결론에 도달하는 과정과 유사합니다.

도메인 특화 vs. 자율 학습: o1 대비 o3의 차이점

OpenAI의 이전 모델인 o1은 국제정보올림피아드(IOI)와 같은 특정 분야에 특화된 시스템을 사용했습니다. 반면 o3는 별도의 도메인 특화 전략 없이 강화 학습을 통해 자율적으로 학습하도록 설계되었습니다. 넷플릭스 예능 '피지컬: 100'에서 다양한 능력을 갖춘 참가자들이 최종 우승을 차지하는 것처럼, o3 역시 특정 분야에 치중하지 않고 전반적인 능력을 향상시키는 방향으로 발전한 것입니다.

딥마인드 R1의 영향

o3 모델의 핵심 기술 중 하나인 체인 오브 소트는 딥마인드의 R1 모델에서 사용된 방식과 유사합니다. R1은 정확도와 답변 형식에 따라 보상을 제공하며 강화 학습을 통해 프롬프트를 생성합니다. o3는 R1의 체인 오브 소트 방식을 더욱 발전시켜 내부적으로 추론 능력을 향상시켰습니다.

테슬라 FSD와의 유사점

o3 모델의 자율 학습 방식은 테슬라의 FSD와 유사한 점이 있습니다. 테슬라 FSD는 초기에는 특정 상황에 대한 프로그래밍을 통해 학습했지만, 엔드 투 엔드 방식으로 전환하면서 획기적인 성능 개선을 이루었습니다. o3 역시 인간의 개입을 최소화하고 스스로 학습하는 방식을 통해 더욱 발전된 성능을 보여주고 있습니다.

AGI로 나아가는 길

로보틱스, 자율주행, l&m 등 다양한 분야에서 자율 학습 방식이 강화되면서 전반적인 성능이 향상되는 추세입니다. OpenAI o3 모델은 딥마인드의 체인 오브 소트 방식과 테슬라 FSD의 엔드 투 엔드 최적화 방식을 결합하여 ASI로 나아가는 중요한 단계로 평가받고 있습니다.

컴퓨팅의 중요성

o3 모델의 성능 향상에는 막대한 컴퓨팅 자원이 필수적입니다. 테슬라 FSD, 그록(Grok)과 같은 AI 모델 역시 엔비디아(NVIDIA) GPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원을 활용하고 있습니다. ASI 시대로 나아가기 위해서는 컴퓨팅 능력 확보가 매우 중요하다는 것을 시사합니다.