# OpenAI, 새 언어 모델 GPT-2를 위험성 이유로 전체 공개 보류 (2019) > Clean Markdown view of GeekNews topic #28361. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=28361](https://news.hada.io/topic?id=28361) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/28361.md](https://news.hada.io/topic/28361.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-04-10T04:32:51+09:00 - Updated: 2026-04-10T04:32:51+09:00 - Original source: [slate.com](https://slate.com/technology/2019/02/openai-gpt2-text-generating-algorithm-ai-dangerous.html) - Points: 3 - Comments: 7 ## Topic Body - **GPT-2**는 8백만 개 웹페이지로 학습된 **대규모 텍스트 생성 인공지능**으로, 주어진 문장을 자연스럽게 이어 쓰는 능력을 보임 - OpenAI는 이 모델이 **가짜 뉴스나 온라인 사칭 등에 악용될 위험**이 있다며 전체 모델 대신 **축소 버전만 공개**함 - 연구자들은 이러한 비공개 조치가 **일시적 대응에 불과하며, 유사 모델은 곧 재현 가능**하다고 지적함 - 일부는 OpenAI가 **위험성을 과장해 주목을 끌었다**고 비판한 반면, 다른 전문가들은 **AI 윤리 논의를 촉발한 계기**로 평가함 - 이번 사례는 **AI 공개의 책임과 기술 확산의 불가피성** 사이에서 균형을 어떻게 잡을 것인가를 보여주는 중요한 전환점임 --- ### OpenAI의 GPT-2 공개 보류와 인공지능 윤리 논쟁 - **OpenAI**는 주어진 주제에 따라 일관된 문장을 생성할 수 있는 **새로운 텍스트 생성 모델 GPT-2**를 개발했으나, **안전과 보안상의 이유**로 전체 모델 공개를 보류함 - 대신 **축소된 버전**만 공개하고, 학습에 사용된 **데이터셋과 훈련 코드**는 비공개로 유지함 - 언론은 이를 “인류를 위해 봉인해야 할 수준의 인공지능” 등으로 묘사하며 과도한 반응을 보였고, 전문가들은 **위험성 과장이 있었다는 논의**를 제기함 - 이 결정은 **잠재적으로 위험한 AI 알고리듬의 공개 범위**를 어디까지 허용할 것인가에 대한 논쟁을 촉발함 ### GPT-2의 기술적 특징과 성능 - GPT-2는 **8백만 개의 웹페이지 텍스트**로 학습되어, 문장에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 훈련된 **언어 모델**임 - 입력된 문장의 **스타일과 주제에 맞춰 자연스럽게 이어지는 문장**을 생성할 수 있음 - 예시로 “안데스 산맥에서 영어를 구사하는 유니콘 무리를 발견했다”는 문장을 입력하자, GPT-2는 **가상의 과학 기사 형태의 텍스트**를 완성함 - 또한 **소설, 칼럼, 연설문 등 다양한 문체**로 텍스트를 생성할 수 있음 - 생성된 문장은 때때로 **중복 표현, 주제 전환의 부자연스러움, 비논리적 내용**을 포함하지만, 기존 모델보다 **맥락 이해력과 문장 일관성**이 크게 향상된 것으로 평가됨 - GPT-2는 **단어의 다의어 구분**과 **희귀한 용례 인식**이 가능하며, **번역, 챗봇, 글쓰기 보조 도구** 등에 응용 가능성이 있음 ### 공개 보류 결정과 그에 대한 논쟁 - OpenAI는 GPT-2가 **가짜 뉴스 생성, 온라인 인물 사칭, 스팸 확산** 등에 악용될 수 있다고 우려함 - 이에 따라 **전체 모델 대신 축소 버전만 공개**하고, 학습 데이터와 코드를 비공개로 유지함 - 그러나 **AI 연구자 다수는 이러한 비공개 조치가 일시적 대응에 불과**하다고 지적함 - 카네기멜론대 Robert Frederking은 “OpenAI가 사용한 기술은 새롭지 않으며, 다른 연구자들도 곧 비슷한 모델을 만들 수 있다”고 언급 - 충분한 자본과 지식을 가진 기관이라면 **AWS 같은 클라우드 서비스만으로도 유사한 모델을 구축 가능**하다는 의견이 제시됨 - 일부 연구자들은 OpenAI가 **위험성을 과장해 주목을 끌었다**며, 학계의 연구 기회를 제한했다고 비판함 - 반면 MIT의 David Bau는 이번 결정을 **AI 윤리 논의를 촉발하기 위한 제스처**로 평가하며, “OpenAI가 이 문제에 주목하게 만든 점은 긍정적”이라고 언급함 ### 인공지능 공개와 윤리적 판단의 문제 - 하버드대 Berkman Klein Center의 John Bowers는 **AI 기술의 공개 여부는 비용-편익 분석의 문제**라고 설명함 - 그는 **자연어 처리 발전에 기여하는 텍스트 생성 알고리듬은 공개를 지지**하지만, **감시나 조작에 악용될 수 있는 이미지 인식 기술**은 신중해야 한다고 언급함 - 특히 **딥페이크 기술**은 “이익보다 해악이 훨씬 크다”고 지적함 - Bowers는 이러한 판단이 **AI 분야의 미성숙함**을 드러낸다고 평가함 - 현재 머신러닝 분야에는 **기술의 사회적 영향과 윤리적 고려를 평가할 체계적 기준이 부족**함 ### 기술 확산 통제의 한계와 역사적 유사 사례 - 최근 역사에서 보듯, **AI 도구의 확산을 억제하거나 통제하려는 시도는 실패할 가능성이 높음** - Frederking은 1990년대 **암호화 기술 규제 실패 사례**를 유사한 전례로 제시함 - 당시 정부는 통신 감청을 위한 **백도어 설치 법안**을 추진했으나, Phil Zimmerman이 **PGP 암호화 도구**를 개발하면서 무력화됨 - 이후 강력한 암호화 기술은 해외에서도 쉽게 입수 가능해졌고, 규제는 사실상 불가능해짐 - Frederking은 “과학적 진보의 시기가 오면, 그것을 막을 수는 없다. 다만 **어떻게 대응할지 결정해야 한다**”고 강조함 ### 결론 - GPT-2 공개 보류는 **AI 기술의 위험성과 공개의 책임**을 둘러싼 중요한 사례로 평가됨 - OpenAI의 결정은 **AI 윤리와 투명성, 기술 확산의 불가피성** 사이의 균형 문제를 드러냄 - 장기적으로는 **AI 연구의 개방성과 사회적 안전을 조화시키는 기준 마련**이 필요함 ## Comments ### Comment 55028 - Author: sea715 - Created: 2026-04-10T10:01:14+09:00 - Points: 2 정확히는 아모데이가 있던 시절의 openAI가 GPT-2를 비공개한 사유하고 미소스 모델을 비공개하는 사유하고 유사해서 올라온거 같네요. 그때의 아모데이랑 지금의 아모데이는 달라진게 없다.. ### Comment 55044 - Author: cgl00 - Created: 2026-04-10T23:28:48+09:00 - Points: 1 지금보니 웃기긴하네요 ㅋㅋㅋㅋㅋ 10년도 안돼서 우스울 정도가 된 상황이 무섭기도 합니다 ### Comment 55019 - Author: winterjung - Created: 2026-04-10T09:15:02+09:00 - Points: 1 참고로 gpt-2를 언급하는 글의 내용이나 원글 작성연도 2019년을 보시면 아시겠지만 최근 앤트로픽이 미소스 모델을 너무 위험해서 공개하지 않겠다고 한것에 대해 예전 openai도 gpt-2 가지고 유난이었는다는 맥락이 있습니다. hn의 경우 예전 게시글이면 연도를 붙이는 관습이 있는듯한데 (자동으로 붙는가 까진 모르겠습니다) 긱뉴스도 표시가 돼도 좋겠다 싶네요 ### Comment 55021 - Author: xguru - Created: 2026-04-10T09:20:13+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 55019 - Depth: 1 대부분 가져오게 되어있는데, 이번꺼는 이상하게 빠져서 처리가 되었네요. 이건 손대지 않게 수정하겠습니다. ### Comment 55018 - Author: savvykang - Created: 2026-04-10T09:00:30+09:00 - Points: 1 샘 알트만이 오펜하이머에 감정이입하는 걸까요? 위험하면 안전하게 보완한 후에 공개해도 될텐데 쓰라고 권유하는건 앞뒤가 맞지 않는다고 생각합니다. Anthropic Mythos 사례도 마찬가지라 생각합니다 ### Comment 55013 - Author: unsure4000 - Created: 2026-04-10T08:29:51+09:00 - Points: 1 Anthropic이 말한거는 신뢰가 갔는데 OpenAI이 말한거는 왜이리 신뢰가 안갈까요 Anthroipc은 zero day 패치 만들기로 show-and-proof 해서 그럴까요 OpenAI가 이미 이 레파토리를 여러번 써먹어서 그럴까요 ### Comment 55011 - Author: neo - Created: 2026-04-10T04:32:51+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=47684326) - 누군가 이런 **OpenAI의 전설적인 순간들**을 모아야 한다고 생각함 예를 들어 “GPT-2는 너무 위험하다”, “64x64 DALL-E는 너무 무섭다”, “AGI 달성”, “Q*/strawberry가 수학 문제를 풀어 연구자들이 패닉에 빠졌다” 같은 것들임 나도 Codex를 좋아하지만, 이런 **과장된 홍보**는 웃기면서도 피곤함 오늘 하루 종일 Codex GPT-5.4, Claude Opus 4.6-1M, Gemini 3.1 Pro 등으로 간단한 UI 버그를 해결하려 했지만 실패해서 결국 직접 코드를 열어 고쳤음 20분 만에 해결했는데, 웃긴 건 이 언어나 프레임워크를 전혀 몰랐다는 점임 - “직접 파일 열어서 고쳤다”는 말이 요즘 시대엔 **속보감 있는 뉴스**급임 - 혹시 모델들이 **안전성 우려** 때문에 일부러 UI 버그를 안 고쳐준 건 아닐까 생각함. UX가 너무 좋아지면 세상을 지배할까봐 걱정했을지도 모름 - 코드나 일부라도 보여줬으면 좋겠음. 맥락이 없으면 모델 문제인지, 작업 난이도인지, 아니면 개발자 문제인지 아무도 배울 수 없기 때문임 - 하루 종일 단일 파일을 보기 싫어서 시간을 날렸다는 게 웃김 그래도 20분 만에 고쳤으니, 조심해야 함 — **무언가 배워버렸을지도 모름** - 나도 예전에 매니저에게 내가 직접 한 줄씩 코드를 썼다고 말했음 그게 **정신적 모델을 명확히 유지**하는 가장 좋은 방법이라 생각함 UI 버그나 CSS는 모델들이 진짜 못함. 유닛 테스트 필수임 - 이번 논란은 **Mythos**에 대한 반응으로 보이지만, 당시 OpenAI의 결정은 옳았다고 생각함 GPT-2가 공개됐을 때 업계가 완전히 바뀌었고, 그건 단순한 연구가 아니라 **새로운 시대의 신호**였음 Mythos도 마찬가지로 전에 없던 걸 보여줌 250페이지짜리 백서를 읽었는데, 해킹 능력은 놀라울 정도였고, 최근 한 달 사이 **안전성 개선**도 크다고 느꼈음 사회적 영향을 고려해 시간을 더 들이는 건 긍정적인 일임 - **Gates의 법칙**이 떠오름 - 의도치 않게 맞은 말이지만, 요즘 **저품질 콘텐츠의 폭증**은 진짜 문제로 보임 - 단순히 맞은 게 아니라, OpenAI가 2019년에 이미 정확히 예측했음 “합성 이미지, 오디오, 비디오가 가짜 콘텐츠 생산 비용을 낮추고, 대중은 온라인 텍스트에 더 회의적이 되어야 한다”고 했는데, 지금 딱 그 상황임 [관련 기사](https://metro.co.uk/2019/02/15/elon-musks-openai-builds-arti...) - 이미 현실적인 문제임. 인터넷의 상당 부분이 **신뢰할 수 없는 정보**로 가득함 - 사실 예전부터 대부분의 콘텐츠는 저품질이었음. LLM 이전이 더 나았다고 믿는 건 **선택적 기억**임 - 이런 AI 생성 저품질 콘텐츠가 다시 AI 학습 데이터로 들어가면, **AI가 AI의 찌꺼기를 학습**하는 악순환이 생김. ‘Idiocracy’가 떠오름 - 처음엔 연도를 못 보고 깜짝 놀랐음 OpenAI가 투자 유치에 어려움을 겪고 있고, [New Yorker의 Altman 프로필](https://www.newyorker.com/magazine/2026/04/13/sam-altman-may...)도 좋지 않게 나왔으니, “할머니를 쏘지 못하게 막아줘”식 PR 전략으로 돌아간 게 이해됨 - 제목의 연도를 못 보고 놀랐음. **할머니의 평온한 기억**을 이 헤드라인이 앗아간 느낌임 - “할머니를 쏘지 못하게 막아줘”라는 표현이 이 사안을 가장 간결하게 요약함 - 우리는 이제 **부끄러움이 사라진 시대**에 살고 있음 - “정말 위험한 기술이라면 월 20달러에 공개될 리 없다”는 말이 있음 진짜 위험한 건 절대 대중에게 풀리지 않음 그런데도 전문가들이 이런 기본 논리를 무시하는 게 신기함 - “그럼 **유령 총(ghost guns)** 같은 건?”이라는 반론도 있음 - 요즘 “너무 위험해서 공개 불가”라는 말은 **Anthropic의 Mythos**를 가리킴 너무 강력해서 승인된 기업만 접근 가능하다고 함 - 나라도 기업에 팔 기술이라면 “너무 위험해서 기업만 접근 가능”하다고 말할 듯함 - 하지만 **기업이야말로 위험한 무기를 쥐기 좋은 손**이라는 게 아이러니함 - “너무 위험해서 공개 불가”는 사실 “**모델 가중치를 오픈소스로 공개하지 않음**”이란 뜻이었음 결국엔 가중치도 공개됐고, Anthropic Mythos와는 다른 맥락임 - 나는 그 시절 OpenAI 밖에서 Ben Mann과 함께 **Transformer-XL**을 학습시켰음 원래는 GPT-2.5처럼 가중치를 공개하려 했는데, OpenAI 친구들이 **비공개를 권유**했음 [관련 글](https://yaroslavvb.medium.com/scaling-transformer-xl-to-128-...) - 그 “OpenAI 친구들”에게 평생 **원한**을 품을 듯함 - 결국 다 속은 셈임. 그들은 **오픈소스 정신**을 내세우면서 실제로는 닫혀 있었음 - **Connor Leahy**도 GPT-2 클론을 만들었는데, OpenAI가 직접 연락해 설득했다고 함 그는 이후 [자신의 경험을 자세히 기록](https://medium.com/@NPCollapse/the-hacker-learns-to-trust-62...)했음 OpenAI가 예의 바르고 진심으로 대화했으며, 위험성에 대한 **정부 및 정보기관의 관점**까지 알려줬다고 함 결국 그는 “예방이 치료보다 낫다”는 생각으로 모델 공개를 포기했음 언젠가 더 위험한 모델이 나올 때, 그때를 위한 **선례**를 남기고 싶었다고 함 - 좋은 글들은 늘 **미국인들이 잠든 후**에 올라옴 - OP가 너무 일찍 올려서 **메인 페이지에서 내려갔다**고 함 - 2019년에 읽었던 GPT-2의 **유니콘 기사 생성 예시**가 아직도 기억남 그때 정말 충격이었음. GPT-3.5나 4보다도 더 놀라웠음 - “네 개의 뿔을 가진 유니콘”이라니, 진짜 **고전적인 명장면**임