[분석] 샘이 자랑한 GPT-5.5 광속 코딩···'지능'일까 '제비뽑기'일까 작성일 04-26 28 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">마법도 지능도 아닌 빔서치 기법 <br>아무것도 안 변하는 '로짓 계층' <br>AGI 문앞에서 디버깅하는 그들</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2pfjZ8Ts1B"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="50512c08d78e5ddc251c24c0f73202c502276b4f80066f703c5c2343bd6e623f" data-idxno="457739" data-type="photo" dmcf-pid="ViDZQr2uXq" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난해 2월 방한한 샘 올트먼 오픈AI CEO가 카카오 미디어데이에 참석하기 전 취재진과의 인터뷰를 위해 이동하고 있다. / 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/552814-8XPEppr/20260426144906996zzya.jpg" data-org-width="410" dmcf-mid="WHcG8Eb0Gg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/552814-8XPEppr/20260426144906996zzya.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난해 2월 방한한 샘 올트먼 오픈AI CEO가 카카오 미디어데이에 참석하기 전 취재진과의 인터뷰를 위해 이동하고 있다. / 연합뉴스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e8e0bcc5a62ed501bd7461a9ec09437342d0d10db7df4d2e413cbcc67994f898" dmcf-pid="fnw5xmV71z" dmcf-ptype="general"><strong># GPT-5.5를 처음 접한 다수의 코딩 엔지니어는 "거의 마법 같다"는 반응을 보인다. 복잡한 코드를 몇 줄의 요청만으로 만들어내는 모습은 인간의 사고 과정을 건너뛴 듯 보이고, 결과만 놓고 보면 단번에 정답을 찾아낸 것처럼 느껴진다. 빠르고 정확한 출력은 직관적으로 '지능의 도약'이라는 인상을 주기에 충분하다.</strong></p> <p contents-hash="2acc190ca3c857a2168dc2951d29bc88aed7f98e244f1f82eed98cad08afa67e" dmcf-pid="4Lr1Msfz57" dmcf-ptype="general"><strong>그러나 모델 내부를 들여다보면 구조는 단순하다. LLM은 한 번에 답을 떠올리는 것이 아니라, 동시에 여러 문장 후보를 만들고 그중 가장 일관된 결과를 고른다. 수많은 가능성을 빠르게 생성하고 정리하는 과정이 겉으로는 '즉각적인 정답'처럼 보일 뿐이다. 실제 작동 방식은 다수 후보 생성과 선택이 결합된 구조다.</strong></p> <p contents-hash="9a46b92a59e7e9f927cf2e5b8c8c88d9f675de72d8a266f4c953a7f3fcf2ef10" dmcf-pid="8omtRO4qtu" dmcf-ptype="general">26일 X(옛 트위터)에 따르면 샘 올트먼 CEO는 "왜 이렇게 코딩이 빠른가"라고 되물으며 GPT-5.5의 코덱스(Codex) 성능을 자화자찬하는 글을 올렸다. 표면적으로는 모델 능력에 대한 감탄으로 읽히지만, 실제 작동 원리는 지능의 도약이라기보다 확률 기반 선택 구조의 고도화로 보는 해석이 힘을 얻고 있다.</p> <p contents-hash="65d02b5d142140731bfd9c3d2d7ee06479596247e330637436a1a4dea838db9e" dmcf-pid="6gsFeI8B5U" dmcf-ptype="general">구조 분석 전문가들은 AI 출력 결과가 하나의 판단에서 도출된 것이 아니라, 다수 후보를 생성한 뒤 선택하는 로짓(Logit) 4축에서 비롯된다고 본다. 결과는 한 번에 생성된 것처럼 보이지만, 내부에서는 수많은 문장 후보가 동시에 만들어지고 제거되는 과정이 반복된다. 외부에 드러난 출력은 복수 가능성 중 선택된 결과의 압축이란 얘기다.</p> <p contents-hash="157f8b0774df5fa178f669a648fd4d7cf45f0f5bf77e3da948c03813b61d8e5d" dmcf-pid="PaO3dC6b5p" dmcf-ptype="general">이 논쟁의 중심엔 '빔 서치(Beam Search)'가 있다. 탐욕적 탐색이 매 순간 가장 높은 확률의 단어 하나만 선택하는 방식이라면, 빔 서치는 여러 문장 경로를 동시에 유지하고 상위 후보만 남긴다. 각 단계에서 다양한 문장 시나리오가 생성되고, 일관성이 낮은 경로는 제거된다.</p> <p contents-hash="c177033a135c17686f7917bdbd40067833ab6f9ecc69374ce56a09520526eec5" dmcf-pid="QNI0JhPKX0" dmcf-ptype="general">외부에서 볼 때 이 같은 생성 방식은 '즉각적 생성'으로 인식되지만, 실제로는 생성과 선택이 결합된 반복 구조다. 모델은 여러 문장 초안을 동시에 구성하고 이를 확률 기준으로 정렬한 뒤 낮은 후보를 제거한다. 사용자가 접하는 문장은 이 과정에서 살아남은 하나의 경로이며, 내부 연산은 압축된 상태로 제공된다.</p> <p contents-hash="2d1c09cbd6548402bb0306e4936a27891d759949abbe563f08b4497d95468fed" dmcf-pid="xjCpilQ9H3" dmcf-ptype="general">평가도 엇갈린다. 한쪽은 이를 고도화된 지능으로 보지만, 다른 쪽은 확률 기반 정렬의 반복으로 본다. 빔 서치는 새로운 규칙을 창출하는 구조가 아니라, 이미 학습된 분포 안에서 가장 안정적인 경로를 선택하는 방식이다. 안정성과 일관성은 확보되지만, 분포 밖 확장에는 구조적 제약이 따른다.</p> <p contents-hash="a5d5235d6bf11629e3f52fc6f34621900d5cb00f982a67a0e98e9b8a78a18fa8" dmcf-pid="ypfjZ8TsXF" dmcf-ptype="general">모든 선택은 로짓 분포 위에서 이뤄진다. 각 후보는 상대적 점수를 부여받고, 소프트맥스를 통해 확률로 변환된 뒤 최종 경로가 결정된다. 빔 서치는 이 점수 체계를 바탕으로 후보를 정렬하고 일부만 유지한다. 따라서 출력은 판단이 아니라 점수 기반 선택의 결과다.</p> <p contents-hash="7b835c9f821110399aae9774932fe1dcb09be91fc4e5d330170d4b33393a4265" dmcf-pid="WU4A56yO5t" dmcf-ptype="general">GPT-5.5로의 업그레이드 이후 코드 생성 속도와 완성도는 동시에 끌어올려졌다. 짧은 입력만으로도 복잡한 기능을 구현하는 사례가 늘어나며, 성능 향상이 '지능의 도약'으로 인식되는 분위기가 형성됐다. 그러나 이는 새로운 사고 능력의 등장이라기보다 기존 생성 구조의 효율이 극단적으로 개선된 결과다.</p> <p contents-hash="36891e0fd996ad59f9abcd894cd5f91ff2d069a00be874216ea2b385d2337e6f" dmcf-pid="Yu8c1PWI51" dmcf-ptype="general">모델의 출력은 하나의 판단에서 나오지 않는다. 다수 후보를 동시에 생성한 뒤 선택하는 구조에서 만들어진다. 결과는 한 번에 생성된 것처럼 보이지만, 내부에서는 수많은 토큰 후보가 동시에 생성되고 제거된다. 외부에 드러난 출력은 복수 가능성 중 선택된 결과의 압축이다.</p> <div contents-hash="e210571ed0c163dd2be65df87fa10f0490e13ddf96da3766a57f92b0c63bc7c7" dmcf-pid="GmYKAHnQX5" dmcf-ptype="general"> 모델은 여러 문장 초안을 동시에 구성하고 이를 확률 기준으로 정렬한 뒤 낮은 후보를 제거한다. 사용자가 접하는 문장은 이 과정에서 살아남은 하나의 경로다. 다시 말해 빔 서치는 새로운 규칙을 만들지 않는다. 학습된 분포 안에서 가장 안정적인 경로를 선택한다. 안정성과 일관성은 확보되지만, 분포 밖 확장은 제한된다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="21eb3d51e3c6a9af618f9492f764e30c52e84b1d09085e1b2dca0a30e4ee3c64" data-idxno="457738" data-type="photo" dmcf-pid="HsG9cXLxtZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="샘 올트먼 오픈AI CEO가 GPT-5.5 모델의 코딩 속도를 자화자찬하는 모습 / X" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/552814-8XPEppr/20260426144908261hkky.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="KB4A56yOHK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/552814-8XPEppr/20260426144908261hkky.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 샘 올트먼 오픈AI CEO가 GPT-5.5 모델의 코딩 속도를 자화자찬하는 모습 / X </figcaption> </figure> <p contents-hash="009b082f2f9d36727b5e3b6b0fb16f17e27c9aaf2075a1d2ff6e33f133d363e2" dmcf-pid="XOH2kZoM5X" dmcf-ptype="general"><strong>광속 코딩 환상 → 빔 서치 민낯</strong><br><strong>그럴듯해 보이기 위한 확률게임</strong></p> <p contents-hash="a4e6f87f0e024687a812e214ad16b5908d92423634f3d66de652d124222514e5" dmcf-pid="ZIXVE5gR1H" dmcf-ptype="general">이를 직관적으로 보면, SNS에 사진을 올리기 전 수백 장 중 한 장을 고르는 과정과 같다. 같은 장면을 여러 번 찍고 흔들린 사진이나 눈을 감은 사진을 지운 뒤 가장 자연스러운 한 장만 남긴다. 모델 역시 하나의 답을 단번에 떠올리는 것이 아니라 여러 문장 후보를 동시에 만들고 각 후보의 점수를 비교한다.</p> <p contents-hash="b81c11d5ecb4c766f07449601bd0d1cb4dd289a3b7d655d3c00caa76715917eb" dmcf-pid="5CZfD1aeGG" dmcf-ptype="general">확률이 낮거나 흐름이 어색한 후보는 제거되고, 상대적으로 일관성이 높은 경로만 다음 단계로 이어진다. 사용자가 보는 문장은 이 경쟁을 통과한 하나의 결과다. 겉으로는 즉시 나온 정답처럼 보이지만, 실제로는 대량 생성과 선택을 거쳐 압축된 최종 산출물이다.</p> <p contents-hash="dbe1666f1469bd37b7a2c7592589d5dfbc9ee5838b94d9a71605258bb626a5bf" dmcf-pid="1h54wtNdXY" dmcf-ptype="general">로짓 분포는 모델 내부에서 항상 동작하는 표준 메커니즘이다. 이론적으로는 출력 경로 제어가 가능하지만, 현재 상용 서비스는 그 수준에 이르지 못한다. GPT-5.5 코덱스처럼 출력 직전 디코딩 단계에서 분포를 조정해 특정 후보의 확률을 높이거나 낮추는 것은 가능하지만, 로짓 생성 구조를 재구성하거나 선택을 고정하는 수준의 제어는 구현되지 않았다.</p> <p contents-hash="d72b42b43620dc0225db1e1c616d278ad8c7c8cf8542e6b62649f31003e764a9" dmcf-pid="tl18rFjJ5W" dmcf-ptype="general">로짓은 모델 파라미터를 통해 내부에서 계산되며, 외부에서 접근 가능한 영역은 디코딩 단계로 제한된다. 여기에 서빙 아키텍처가 안정성과 재현성을 기준으로 설계되면서 내부 연산은 블랙박스로 유지된다. 정책·안전 레이어도 추가로 작동해 금지 토큰 처리와 출력 필터링으로 선택 공간을 한 번 더 제어한다.</p> <div contents-hash="9d548f3205b0bc53ad1822ddcc78bbadf7ec7b1857166608934562da1305982d" dmcf-pid="FSt6m3Ai5y" dmcf-ptype="general"> 결국 샘 올트먼이 강조한 속도 개선은 '미세조정'의 결과다. 성능이 올라갈수록 '생각하는 기계'에 가까워진다는 통념은 유지되지 않는다. 모델이 아무리 커지고 연산이 빨라져도 선택은 동일한 로짓 분포 위에서 반복된다. 새로운 사고 경로가 열리는 것이 아니라, 기존 분포 안에서 더 빠르고 더 정교하게 고르는 방식이 강화될 뿐이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e26bd18e12b961b0a214a41dbef46cc7f79841ccc6c50caf4ff770653148bc6a" data-idxno="457740" data-type="photo" dmcf-pid="3vFPs0cnXT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능 모델의 디코딩 파이프라인을 한눈에 정리한 인포그래픽이다. 어텐션과 FFN 연산으로 히든 스테이트를 만든 뒤 로짓이 형성되고, 소프트맥스를 거쳐 확률로 변환된 후 최종 토큰이 선택되는 흐름을 단계별로 시각화했다. 중앙에는 바이어스, 마스킹, 온도, 상위 후보 제한(top-k·top-p) 등 이른바 '로짓 4축'이 배치돼 선택 직전 분포를 어떻게 조정하는지 설명하고, 각 기법이 후보 점수와 선택 공간에 미치는 영향을 그래프와 예시로 나타냈다. 전체적으로 생성 결과가 단일 판단이 아니라 점수 기반 정렬과 선택 과정에서 결정된다는 구조를 직관적으로 보여준다. / 해설 = 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/552814-8XPEppr/20260426144909645jylq.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="937dSqmjYb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/552814-8XPEppr/20260426144909645jylq.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능 모델의 디코딩 파이프라인을 한눈에 정리한 인포그래픽이다. 어텐션과 FFN 연산으로 히든 스테이트를 만든 뒤 로짓이 형성되고, 소프트맥스를 거쳐 확률로 변환된 후 최종 토큰이 선택되는 흐름을 단계별로 시각화했다. 중앙에는 바이어스, 마스킹, 온도, 상위 후보 제한(top-k·top-p) 등 이른바 '로짓 4축'이 배치돼 선택 직전 분포를 어떻게 조정하는지 설명하고, 각 기법이 후보 점수와 선택 공간에 미치는 영향을 그래프와 예시로 나타냈다. 전체적으로 생성 결과가 단일 판단이 아니라 점수 기반 정렬과 선택 과정에서 결정된다는 구조를 직관적으로 보여준다. / 해설 = 이상헌 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="993200d5052b1d9a7de9984a2f5661347d7f8277cc097303077fac72a366b074" dmcf-pid="0T3QOpkLGv" dmcf-ptype="general"><strong>☞ 스케일링 법칙의 함정</strong> = 일리아 수츠케버가 제시한 경험 법칙으로, 모델 크기·데이터·연산량을 늘리면 성능이 개선된다는 관찰에 기반한다. 실제로 파라미터 수와 데이터가 증가할수록 오류율은 낮아지고 복잡한 작업 처리 능력은 향상된다. 이 때문에 업계는 더 큰 모델과 더 많은 연산을 투입하는 전략을 표준으로 채택했다.</p> <p contents-hash="247dfea807278bcc8d9c056181f7c9a3e38d638a60275786a1d97eb476334cba" dmcf-pid="py0xIUEotS" dmcf-ptype="general">그러나 이 법칙에는 한계가 있다. 성능은 계속 개선되지만 기존 확률 분포를 더 정교하게 맞추는 방향에 가깝다. 규모 확대로 사고 방식이 바뀌는 것은 아니란 얘기다. 선택 구조의 효율이 높아질 뿐이며, 스케일링은 그저 확률 최적화의 가속으로 작동한다.</p> <p contents-hash="628c9f7c9bdf2a558ea9732661f2195ceae84f2e46d6eb0a34f6f52a65f6e502" dmcf-pid="Unw5xmV7Zl" dmcf-ptype="general"><strong>☞ 로짓 제어 기법(Logit Control Alignment)</strong> = 토큰 선택 직전 형성되는 비정규화 점수 분포를 특정 방향으로 유도하는 접근이다. 프롬프트가 입력을 바꿔 결과를 간접적으로 흔드는 방식이라면, 로짓 정렬은 선택 직전의 점수 서열을 안정화하는 데 초점을 둔다. 결과를 고르는 단계가 아니라 결과가 사실상 고정되는 지점을 다룬다.</p> <p contents-hash="bff129a2c1f7ab3bb1c4b8c3bcb2aa755cd3beb14baa35fce7a7ca1ef0423cb6" dmcf-pid="uLr1Msfzth" dmcf-ptype="general">모델은 어텐션과 FFN 연산을 반복해 히든 스테이트를 만들고, 가중치(W·h + b)를 적용해 로짓을 생성한 뒤 소프트맥스를 거쳐 확률로 변환하고 최종 토큰을 선택한다. 이 과정에서 로짓 단계에 개입하면 특정 방향으로 출력을 유도할 수 있다. 원하는 표현의 확률을 높이고 불필요한 토큰을 낮추거나 제외하는 방식이다.</p> <p contents-hash="5a32bd377a84824e1d4f5c256022777a13a47759973b96954703f13e04af4049" dmcf-pid="7omtRO4q5C" dmcf-ptype="general">예를 들어 바이어스·마스킹·온도(temperature)·상위 후보 제한(top-k·top-p) 등 이른바 '로짓 4축'을 활용하면 금지된 표현은 사실상 선택되지 않도록 차단하고, 전체 분포는 온도와 후보 제한으로 조정할 수 있다. 생성 이전 단계에서 결과의 방향과 범위를 정리하는 방식이다.</p> <p contents-hash="dba187ad2280662031c5f84e36dbde6a03e6f661c3ad97e33c54215662228f90" dmcf-pid="zgsFeI8BHI" dmcf-ptype="general">핵심은 사후 필터링이 아니라 소프트맥스 이전 단계에서의 개입이다. 다만 현재 상용 모델의 제어는 이 지점에 직접 닿지 못해 디코딩 단계의 사후 선택 관리에 머문다. 로짓 생성 구조를 바꾸거나 선택을 고정하는 수준의 결정적 통제에는 이르지 못했다. <strong>[현장] LG 엑사원과 챗GPT 연결···'금융 AGI 가능성' 보였다</strong></p> <p contents-hash="32bde899f41280e1760ae3e568fa024a6674af7d6580e244c42247aeb4ca867e" dmcf-pid="qaO3dC6bGO" dmcf-ptype="general">그럼에도 이론적으로는 후보군의 점수 분포를 사전에 정리해 선택 공간을 축소하는 접근이 가능하다. 동일 조건에서 동일 결과를 반복 생성할 수 있는 재현성이 확보되고, 오차 허용 범위가 낮은 금융·보안 환경에서 안정성을 크게 높일 수 있어 일반인공지능(AGI)로 이어지는 핵심 경로로 주목된다.</p> <p contents-hash="b15ac154669cddf7aebd2b7fff1fdb3fac3fa26d74df08d015a323a17c7a872d" dmcf-pid="BNI0JhPK5s" dmcf-ptype="general">여성경제신문 이상헌 기자<br>liberty@seoulmedia.co.kr</p> <p contents-hash="717c693af38efc475484d566e641a765cfe82ae0bc7a5836e1f1f01810011518" dmcf-pid="bjCpilQ95m" dmcf-ptype="general">*여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.</p> </section> </div> 관련자료 이전 “워킹이 올드하다” 이소라·홍진경, MZ 후배 모델 평가에 멘붕 04-26 다음 ‘하늘 높이 저 멀리’, 제16회 경기도장애인체육대회 육상 포환던지기! 04-26 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
