OpenAI, 새 언어 모델 GPT-2를 위험성 이유로 전체 공개 보류 (2019)
(slate.com)- GPT-2는 8백만 개 웹페이지로 학습된 대규모 텍스트 생성 인공지능으로, 주어진 문장을 자연스럽게 이어 쓰는 능력을 보임
- OpenAI는 이 모델이 가짜 뉴스나 온라인 사칭 등에 악용될 위험이 있다며 전체 모델 대신 축소 버전만 공개함
- 연구자들은 이러한 비공개 조치가 일시적 대응에 불과하며, 유사 모델은 곧 재현 가능하다고 지적함
- 일부는 OpenAI가 위험성을 과장해 주목을 끌었다고 비판한 반면, 다른 전문가들은 AI 윤리 논의를 촉발한 계기로 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
- OpenAI는 주어진 주제에 따라 일관된 문장을 생성할 수 있는 새로운 텍스트 생성 모델 GPT-2를 개발했으나, 안전과 보안상의 이유로 전체 모델 공개를 보류함
- 대신 축소된 버전만 공개하고, 학습에 사용된 데이터셋과 훈련 코드는 비공개로 유지함
- 언론은 이를 “인류를 위해 봉인해야 할 수준의 인공지능” 등으로 묘사하며 과도한 반응을 보였고, 전문가들은 위험성 과장이 있었다는 논의를 제기함
- 이 결정은 잠재적으로 위험한 AI 알고리듬의 공개 범위를 어디까지 허용할 것인가에 대한 논쟁을 촉발함
GPT-2의 기술적 특징과 성능
- GPT-2는 8백만 개의 웹페이지 텍스트로 학습되어, 문장에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 훈련된 언어 모델임
- 입력된 문장의 스타일과 주제에 맞춰 자연스럽게 이어지는 문장을 생성할 수 있음
- 예시로 “안데스 산맥에서 영어를 구사하는 유니콘 무리를 발견했다”는 문장을 입력하자, GPT-2는 가상의 과학 기사 형태의 텍스트를 완성함
- 또한 소설, 칼럼, 연설문 등 다양한 문체로 텍스트를 생성할 수 있음
- 생성된 문장은 때때로 중복 표현, 주제 전환의 부자연스러움, 비논리적 내용을 포함하지만, 기존 모델보다 맥락 이해력과 문장 일관성이 크게 향상된 것으로 평가됨
- GPT-2는 단어의 다의어 구분과 희귀한 용례 인식이 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 공개하고, 학습 데이터와 코드를 비공개로 유지함
- 그러나 AI 연구자 다수는 이러한 비공개 조치가 일시적 대응에 불과하다고 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 가능하다는 의견이 제시됨
- 일부 연구자들은 OpenAI가 위험성을 과장해 주목을 끌었다며, 학계의 연구 기회를 제한했다고 비판함
- 반면 MIT의 David Bau는 이번 결정을 AI 윤리 논의를 촉발하기 위한 제스처로 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 문제라고 설명함
- 그는 자연어 처리 발전에 기여하는 텍스트 생성 알고리듬은 공개를 지지하지만, 감시나 조작에 악용될 수 있는 이미지 인식 기술은 신중해야 한다고 언급함
- 특히 딥페이크 기술은 “이익보다 해악이 훨씬 크다”고 지적함
- Bowers는 이러한 판단이 AI 분야의 미성숙함을 드러낸다고 평가함
- 현재 머신러닝 분야에는 기술의 사회적 영향과 윤리적 고려를 평가할 체계적 기준이 부족함
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 사례를 유사한 전례로 제시함
- 당시 정부는 통신 감청을 위한 백도어 설치 법안을 추진했으나, Phil Zimmerman이 PGP 암호화 도구를 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 책임을 둘러싼 중요한 사례로 평가됨
- OpenAI의 결정은 AI 윤리와 투명성, 기술 확산의 불가피성 사이의 균형 문제를 드러냄
- 장기적으로는 AI 연구의 개방성과 사회적 안전을 조화시키는 기준 마련이 필요함
정확히는 아모데이가 있던 시절의 openAI가 GPT-2를 비공개한 사유하고 미소스 모델을 비공개하는 사유하고 유사해서 올라온거 같네요. 그때의 아모데이랑 지금의 아모데이는 달라진게 없다..
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
샘 알트만이 오펜하이머에 감정이입하는 걸까요? 위험하면 안전하게 보완한 후에 공개해도 될텐데 쓰라고 권유하는건 앞뒤가 맞지 않는다고 생각합니다. Anthropic Mythos 사례도 마찬가지라 생각합니다
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
Hacker News 의견들
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누군가 이런 OpenAI의 전설적인 순간들을 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 홍보는 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 뉴스급임
- 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 유지하는 가장 좋은 방법이라 생각함
UI 버그나 CSS는 모델들이 진짜 못함. 유닛 테스트 필수임
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이번 논란은 Mythos에 대한 반응으로 보이지만, 당시 OpenAI의 결정은 옳았다고 생각함
GPT-2가 공개됐을 때 업계가 완전히 바뀌었고, 그건 단순한 연구가 아니라 새로운 시대의 신호였음
Mythos도 마찬가지로 전에 없던 걸 보여줌
250페이지짜리 백서를 읽었는데, 해킹 능력은 놀라울 정도였고, 최근 한 달 사이 안전성 개선도 크다고 느꼈음
사회적 영향을 고려해 시간을 더 들이는 건 긍정적인 일임- Gates의 법칙이 떠오름
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의도치 않게 맞은 말이지만, 요즘 저품질 콘텐츠의 폭증은 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 - 이미 현실적인 문제임. 인터넷의 상당 부분이 신뢰할 수 없는 정보로 가득함
- 사실 예전부터 대부분의 콘텐츠는 저품질이었음. LLM 이전이 더 나았다고 믿는 건 선택적 기억임
- 이런 AI 생성 저품질 콘텐츠가 다시 AI 학습 데이터로 들어가면, AI가 AI의 찌꺼기를 학습하는 악순환이 생김. ‘Idiocracy’가 떠오름
- 단순히 맞은 게 아니라, OpenAI가 2019년에 이미 정확히 예측했음
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처음엔 연도를 못 보고 깜짝 놀랐음
OpenAI가 투자 유치에 어려움을 겪고 있고, New Yorker의 Altman 프로필도 좋지 않게 나왔으니, “할머니를 쏘지 못하게 막아줘”식 PR 전략으로 돌아간 게 이해됨- 제목의 연도를 못 보고 놀랐음. 할머니의 평온한 기억을 이 헤드라인이 앗아간 느낌임
- “할머니를 쏘지 못하게 막아줘”라는 표현이 이 사안을 가장 간결하게 요약함
- 우리는 이제 부끄러움이 사라진 시대에 살고 있음
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“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
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요즘 “너무 위험해서 공개 불가”라는 말은 Anthropic의 Mythos를 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 손이라는 게 아이러니함
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“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-XL을 학습시켰음
원래는 GPT-2.5처럼 가중치를 공개하려 했는데, OpenAI 친구들이 비공개를 권유했음
관련 글- 그 “OpenAI 친구들”에게 평생 원한을 품을 듯함
- 결국 다 속은 셈임. 그들은 오픈소스 정신을 내세우면서 실제로는 닫혀 있었음
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Connor Leahy도 GPT-2 클론을 만들었는데, OpenAI가 직접 연락해 설득했다고 함
그는 이후 자신의 경험을 자세히 기록했음
OpenAI가 예의 바르고 진심으로 대화했으며, 위험성에 대한 정부 및 정보기관의 관점까지 알려줬다고 함
결국 그는 “예방이 치료보다 낫다”는 생각으로 모델 공개를 포기했음
언젠가 더 위험한 모델이 나올 때, 그때를 위한 선례를 남기고 싶었다고 함
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좋은 글들은 늘 미국인들이 잠든 후에 올라옴
- OP가 너무 일찍 올려서 메인 페이지에서 내려갔다고 함
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2019년에 읽었던 GPT-2의 유니콘 기사 생성 예시가 아직도 기억남
그때 정말 충격이었음. GPT-3.5나 4보다도 더 놀라웠음- “네 개의 뿔을 가진 유니콘”이라니, 진짜 고전적인 명장면임