OpenAI, GPT-5 8월 출시

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OpenAI, GPT-5 8월 출시

OpenAI가 8월에 GPT-5를 출시할 계획입니다. 샘 알트만은 최근 팟캐스트에서 GPT-5를 테스트하는 과정에서 자신이 이해하지 못한 질문에 GPT-5가 답을 하는 것을 보고 무기력함을 느꼈다고 발언했습니다. 또한, GPT-5가 기존 o 시리즈와 GPT 시리즈를 통합해 모델을 선택할 필요가 없게 될 것이라 밝혔습니다.

AI가 생각하는 시간이 길다고 항상 성능이 좋아지는 것이 아님

Anthropic의 새로운 연구에 의하면 AI가 생각하는 시간이 길다고 해서 AI의 성능이 항상 좋아지는 것은 아니고, 어떤 경우에는 상당히 나빠진다고 합니다. 특히 클로드의 경우 생각하는 시간이 증가할 때, 주제에서 벗어난 세부사항에 집중해 답을 찾지 못하는 경우가 많았습니다.

AI는 숙련도가 낮은 사용자의 생산성 향상의 효과적

OpenAI의 경제성 분석 보고서에 의하면, AI는 성과가 낮은 컨설턴트의 생산성을 43% 향상시켰고, 성과가 높은 컨설턴트의 생산성을 17% 향상시켰습니다. 또한 AI를 사용하는 콜센터 직원도, 숙련도가 낮은 근로자들에게서 더 큰 효과를 보았는데 이는 AI가 기술 격차를 줄이는데 도움이 될 수 있다는 것을 보여주는 사례입니다.

기본기: 챗GPT Agent 기능이 Pro, Plus, Team 플랜 사용자를 대상으로 출시되었습니다. Tools > Agent mode를 클릭하면 사용할 수 있습니다.

요약: 여러 명이 참여한 세미나에서는 다양한 사람들이 대화하기 때문에, 녹음본의 전달력이 떨어집니다. 이 과정을 개선하기 위해 세미나 녹음본을 텍스트로 변환해 AI로 요약하고, 웹 사이트를 만들어 게시한 김길호님의 사례입니다.

단계별 방법:

1. 네이버 클로바노트를 활용해 세미나 녹음을 텍스트로 변환했습니다. 변환된 텍스트의 오타와 인식 오류를 개선하기 위해 Claude에게 문맥에 맞게 오타를 수정해달라고 요청했습니다.
2. ChatGPT와 Claude를 활용해 텍스트를 요약했습니다. 이때 단순히 줄이는 것이 아니라 핵심 메시지와 흐름을 살려 재구성했으며, 내용을 나누어서 진행했습니다.
3. Claude로 HTML 웹사이트 초안을 만든 후, Cursor 에디터에서 디자인을 수정했습니다.
4. 완성된 HTML 문서를 GitHub에 업로드하고 Netlify를 통해 배포하여 누구나 링크로 접근 가능하게 했습니다.

흥미로운 점: 클로바노트에서 잘못 인식된 부분을 개선하기 위해, 클로바노트 결과물을 Claude에게 문맥에 맞게 오타를 수정해달라고 요청한 부분이 흥미로웠습니다. Claude에게 오타를 수정해달라고 요청하지 않으면, AI로 요약하는 과정에서 회사명이나 이름을 AI가 임의로 생성하는 문제가 발생할 수 있다고 합니다.

요약: EasyoungEdu님은 강의 계획과 강의 주제가 바뀔 때 마다 강의 설문조사 내용이 바뀌어야 하는 부분이 너무 번거로웠습니다. 그래서 강의자료 PDF 자료를 Claude, Gemini 같은 AI에게 입력하여 이에 맞춘 설문 문항을 자동 생성하고, Google App Script를 활용해 Google Form으로 자동 변환하는 시스템을 구축했습니다.

단계별 방법:

1. 강의 자료(PDF)를 Gemini나 Claude에 업로드하고 "이 강의 교안에 맞추어 강의 만족도 조사 설문지 문항을 만들어줘"라는 프롬프트를 입력합니다.
2. AI가 생성한 설문 문항을 바탕으로 Google Form을 자동 생성하는 App Script 코드를 AI에게 요청합니다.
3. 생성된 App Script 코드를 실행하면 강의 내용에 맞는 설문지가 자동으로 생성되고, 응답 결과를 저장할 스프레드시트까지 함께 생성됩니다.
4. 생성된 설문지 URL, 편집 URL, 결과 스프레드시트 URL을 로그와 이메일로 확인할 수 있습니다.

흥미로운 점: 강의 자료에 맞게 설문조사 내용이 자동으로 바뀌는 부분이 흥미로웠습니다. 또한, 강의를 진행하는 모든 분이 손쉽게 적용해볼만한 사례라고 생각되어 활용도가 매우 높다고 생각합니다.

요약: Rhim_Le님은 5개 사업자등록증을 운영하며 반기마다 부가세 신고 시 온라인 결제 내역 분류가 큰 어려움이었습니다. 특히 "한국정보통신(주) 25,000원"과 같은 온라인 결제 내역은 실제 구매 품목을 알기 어려웠습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Google Vision과 GPT-3.5를 활용한 영수증 자동 분류 시스템을 구축했습니다.

단계별 방법:

1. 직원이 온라인 구매 후 영수증 스크린샷을 매장별 구글 드라이브 폴더에 업로드합니다.
2. Google Vision OCR이 이미지에서 텍스트를 추출하고, GPT-3.5가 추출된 텍스트를 분석해 품목과 계정을 자동 분류합니다.
3. 분류된 정보(날짜, 상점, 품목, 금액, 결제방법, 계정분류, 메모)는 매장별 구글 시트에 자동 기록됩니다.
4. 처리된 영수증 파일은 이름이 변경되어 '처리완료' 폴더로 자동 이동됩니다.

흥미로운 점: 직원이 별도로 구매 품목을 작성하는 것이 아니라, 영수증 이미지만 올리면 되도록, 직원들의 워크 플로우를 고려해서 자동화한 부분이 좋았습니다. 실무에 바로 적용할 수 있는 자동화라 더욱 흥미롭게 다가왔습니다.

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