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"솔직히 말해서 우리가 그 부분(글쓰기)은 좀 망쳤습니다(실수했습니다)."

"우리는 미래의 GPT-5.x 버전들이 4.5보다 훨씬 더 글을 잘 쓰도록 만들 겁니다."

"우리는 (현재 개발 중인) GPT-5.2에서 지능, 추론, 코딩, 엔지니어링 능력을 극대화하는 데 대부분의 노력을 쏟기로 결정했었습니다. 한정된 자원(bandwidth) 때문에 한쪽에 집중하느라 다른 쪽을 소홀히 했죠."

"하지만 미래는 결국 '매우 뛰어난 범용 모델'의 시대가 될 겁니다... 지능은 상호 대체가 가능(fungible)하기 때문에, 하나의 모델 안에서 (코딩이든 글쓰기든) 모든 것을 다 잘하게 만들 수 있다고 믿습니다."

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2026년의 가장 큰 위협: "바이오가 터질 수 있다"

"만약 2026년에 AI 때문에 뭔가 눈에 띄게, 정말 크게 잘못되는 일이 생긴다면? 저는 그게 '바이오(Bio)' 분야일 거라고 봅니다. 합리적인 베팅이죠.

지금 우리의 전략은 위험한 걸 못 하게 막는 겁니다. 모델이 새로운 병원균(Novel pathogens)을 만드는 걸 못 도와주게 분류기(Classifier)를 달아서 차단하고 있죠. 하지만 솔직히 말해서, 이게 언제까지 통할까요? 오래 못 갑니다.

그래서 우리는 패러다임을 '차단(Blocking)'에서 '회복탄력성(Resilience)'으로 바꿔야 합니다. 불(Fire)을 생각해 보세요. 불이 도시를 태운다고 해서 우리가 불 사용을 금지했나요? 아니죠. 우리는 소방 규정을 만들고, 내화 자재를 쓰고, 소방서를 지어서 '불이 나도 버틸 수 있는 시스템'을 만들었습니다.

AI도 마찬가지입니다. AI는 바이오 테러의 도구가 될 수 있지만, 동시에 그걸 막을 백신과 치료제를 순식간에 개발해 내는 도구도 될 겁니다. 우리는 막는 데 급급하기보다, 사회 전체가 공격을 버텨낼 수 있는 체력을 키워야 합니다."

자동화 실험실(Wet Labs): "우리가 직접 지어야 할까?"

"내부적으로 정말 치열하게 토론하는 주제가 있습니다. '물리적 실험을 하는 젖은 실험실(Wet Labs)을 우리가 직접 지어서 로봇으로 자동화해야 하나?'라는 거죠.

그런데 최근에 과학자들이 GPT-5.2를 가져다가 연구하는 걸 보니 생각이 좀 바뀝니다. 전 세계의 수많은 과학자가 이미 훌륭한 장비를 가지고 있고, 모델을 활용해서 스스로 실험하고 데이터를 공유해 주고 있거든요.

우리가 거대한 중앙 집중식 실험실을 짓는 것보다, 이렇게 전 세계에 분산된 똑똑한 과학자들이 AI를 도구로 쓰는 방식이 훨씬 더 빠르고 효율적일 것 같습니다. '무제한 대학원생' 같은 AI를 데리고 말이죠."

신약 개발과 3D 추론: "아직 부족하지만, 곧 해결됩니다"

"바이오파마 쪽에 계신 분들은 답답하실 겁니다. 지금 모델들은 텍스트나 코딩은 기가 막히게 하는데, 약물 분자 구조 같은 3D 공간 추론(3D Reasoning)은 좀 서투르니까요.

네, 우리도 그 문제를 알고 있습니다. 단지 다른 급한 불 끄느라 순위가 좀 밀렸을 뿐이죠. 이건 미지의 영역이 아닙니다. 우리가 해결할 수 있는 문제입니다(We know how to do it). 2026년 안에 완벽해질 거라고 장담은 못 하겠지만, 머지않아 AI가 3D 구조도 완벽하게 이해하고 설계하게 될 겁니다. 기다려주세요."

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1. 엔지니어링의 미래와 "엄청난 디플레이션"

"소프트웨어 엔지니어링이요? 그 직업의 '형태(shape)'는 완전히 바뀔 겁니다. 코드를 직접 타이핑하거나 디버깅하는 시간은 확실히 줄어들겠죠. 하지만 수요는 줄지 않을 겁니다. 오히려 더 많은 소프트웨어가 만들어지겠죠.

제가 이해하기 힘들 정도로 놀라운 건 경제적인 변화입니다. 제 생각엔 올해 말(2026년 말)쯤이면, 단돈 100달러나 1,000달러 정도의 추론(Inference) 비용으로, 예전엔 팀 단위가 붙어서 1년은 걸렸을 소프트웨어를 혼자서 만들어낼 수 있을 겁니다. 이건 엄청난 디플레이션 압력으로 작용할 겁니다.

이제 엔지니어에게 중요한 건 '컴퓨터에게 무엇을 시킬지 결정하는 능력'입니다. 우리는 누구나 자신만의 맞춤형 소프트웨어를 갖게 될 것이고, 코딩은 거대한 가치를 창출하는 수단이 되지만 그 방식은 지금과 많이 다를 겁니다."

2. GPT-5.2와 AGI를 향한 집중

"솔직히 말해서 GPT-4.5는 글쓰기를 꽤 잘했죠. 하지만 GPT-5.2를 개발하면서 우리는 선택과 집중을 했습니다. 이번에는 지능(Intelligence), 추론(Reasoning), 코딩, 엔지니어링 능력에 거의 모든 리소스를 쏟아부었습니다. 그래서 글쓰기 능력은 조금 희생됐을 수도 있어요.

하지만 그 결과는 놀랍습니다. 내부에서 사용하는 특별 버전을 과학자들에게 줬더니, 이제는 AI가 내놓는 과학적 진보가 더 이상 사소한(trivial) 수준이 아니라고 합니다. 진짜 통찰력을 보여주기 시작한 거죠. 앞으로 나올 모델들은 다시 이 모든 능력을 통합하게 될 겁니다. 우리는 결국 모든 면에서 뛰어난 범용 모델로 갈 거니까요."

3. 보안: "차단"이 아니라 "회복탄력성"으로

"보안, 특히 바이오 보안이나 사이버 보안에 대해서 걱정이 많습니다. 지금까지 우리는 위험한 걸 '차단(Blocking)'하는 방식으로 대응해 왔지만, AI 시대에는 그게 통하지 않을 겁니다. 마치 화재를 막겠다고 불 자체를 금지할 수 없는 것처럼요. 대신 우리는 불이 나더라도 도시가 타버리지 않게 내화 건물을 짓듯, '회복탄력성(Resilience)'을 갖춘 사회 시스템을 만들어야 합니다.

그리고 솔직히 말하면... 저도 처음엔 제 컴퓨터의 풀 액세스 권한을 AI에게 주는 걸 꺼렸어요. '절대 안 주지' 했죠. 근데 한 2시간 써보고 나니 그냥 다 열어줬습니다. AI가 해주는 게 너무 편하고 강력했거든요. 사람들이 이 엄청난 편의성 때문에 보안 위험을 감수하고 그냥 'YOLO(한번 사는 인생 지르자)' 식으로 권한을 넘겨버릴까 봐, 그리고 우리가 몽유병 환자처럼 위험 속으로 걸어 들어갈까 봐... 그게 가장 우려되는 부분입니다."

4. 채용과 인재상: "높은 주체성(High Agency)"

"우리도 채용 속도를 늦출 겁니다. 왜냐면 더 적은 사람으로 더 많은 일을 할 수 있게 될 테니까요. 앞으로의 면접은 달라져야 합니다. 저라면 지원자를 앉혀놓고 이렇게 말할 겁니다. '작년이었으면 혼자서 2주 걸렸을 이 작업을, 지금 AI 도구를 써서 20분 만에 해결해보세요.'

이제 중요한 건 특정 코딩 기술이 아닙니다. 얼마나 높은 주체성(High Agency)을 가지고 있는지, 아이디어를 어떻게 만들어내는지, 그리고 빠르게 변하는 세상에 얼마나 잘 적응하는지... 이런 '소프트 스킬'들이 AI 시대에는 진짜 핵심 역량이 될 겁니다."

5. 아이디어의 중요성: "폴 그레이엄 봇"

"생산 비용이 0에 수렴하면 남는 건 뭘까요? 인간의 관심(Attention)과 '좋은 아이디어'입니다. 많은 창업자들이 제품 만드는 게 힘들 줄 알았는데, 사실은 사람들이 쓰게 만드는 게 더 힘들다고 하죠.

저는 제 친구 폴 그레이엄(Paul Graham) 같은 AI가 있었으면 좋겠습니다. 그와 대화하면 항상 새로운 아이디어가 쏟아지거든요. 대부분은 별로인 아이디어일지라도, AI가 끊임없이 브레인스토밍 파트너가 되어주고, 내 예전 코드와 작업을 보고 '이런 걸 만들어보면 어때?'라고 제안해 주는 세상... 그런 도구가 있다면 세상에 좋은 물건들이 훨씬 더 많이 나오지 않을까요?"

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6. 스타트업과 비즈니스의 법칙 ("GPT-6가 나와도 살아남을 것인가?")

"많은 창업자가 묻습니다. 모델이 업데이트되면 내 서비스는 망하는 거 아니냐고. 제가 드리는 기준은 하나입니다. 'GPT-6가 미친 듯이 똑똑해져서 나왔을 때, 당신의 스타트업은 기뻐할까요, 아니면 슬퍼할까요?'

모델의 약점을 땜질하는 얇은 래퍼(Wrapper) 서비스는 결국 우리가 잡아먹게 될 겁니다. 반대로, 모델이 똑똑해질수록 가치가 폭발하는 서비스를 만드세요. 비즈니스의 물리학은 변하지 않았습니다. 제품을 만드는 건 쉬워졌지만, 사람들의 관심(Attention)은 여전히 희소자원이고, 이걸 얻어내는 GTM(Go-To-Market)은 여전히 어렵습니다."

7. 미래의 소프트웨어: "나만을 위한 마이크로 앱"

"전 더 이상 소프트웨어를 '고정된 것(Static)'으로 보지 않습니다. 워드 프로세서 신버전이 나올 때까지 기다리는 시대는 끝났습니다. 앞으로는 내가 문서를 편집할 때, 컴퓨터가 나만의 습관과 필요에 맞춰 그 자리에서 코드를 짜서 새로운 인터페이스를 만들어주는 식이 될 겁니다.

현재 사내에서도 직원들이 코덱스(Codex)를 써서 본인 업무에 딱 맞는 1회용 도구들을 수시로 만들어 씁니다. '나를 위해 작성된 소프트웨어'가 표준이 될 겁니다."

8. 비용 vs 속도 ("가격 파괴보다 더 급한 것")

"우리는 2027년까지 지능 비용을 100배 낮출 수 있을 거라 봅니다. '미터기를 달 필요도 없을 만큼 싼(Too cheap to meter)' 지능이 목표죠.

그런데 재미있는 건, 최근 고객들은 비용보다 **'속도'**를 더 요구한다는 겁니다. 모델의 출력이 복잡해지다 보니, 돈을 더 내더라도 100분의 1 시간 안에 결과가 나오길 원해요. 우리는 이 비용 절감과 속도 향상이라는 두 마리 토끼를 다 잡아야 하는 상황입니다."

9. 교육과 대학 ("주판을 배우지 마라")

"학교에서 ChatGPT를 금지한다고요? 그건 계산기가 나왔는데 주판을 강제로 배우게 하는 것과 같습니다. 어차피 사회에 나오면 평생 이 도구를 쓸 텐데, 그걸 배제하고 가르치는 건 미친 짓(Insane)이죠.

그리고 솔직히 말해서, 지금 당장 AI를 만드는 야심 찬 빌더(Builder)라면 대학은 시간 낭비일 수 있습니다. 세상이 너무 빨리 변하고 있어요. 부모님은 싫어하시겠지만, 이 기회의 창은 지금 열려있습니다. 대학은 나중에도 갈 수 있잖아요?

단, 유치원생은 다릅니다. 걔네들은 컴퓨터 좀 그만하고 흙 만지고 친구들이랑 뛰어놀아야 해요. 어린아이들의 뇌 발달에 미치는 영향은 아직 우리가 다 모르니까요."

10. 예술과 인간성 ("깡통(Clanker)이 만든 건 싫어")

"AI 비하 용어 중에 'Clanker(깡통/고철덩어리)'라는 말을 제일 좋아합니다. 사람들의 감정을 딱 대변하거든요. 사람들은 이미지가 아무리 완벽해도 'AI가 그렸다'고 하면 감흥이 식어버립니다.

우리가 책을 읽고 감동하는 건, 그 뒤에 있는 작가의 삶과 고뇌를 느끼기 때문입니다. AI가 쓴 소설? 기술적으로 완벽해도 그걸 알고 나면 마음이 차게 식을 겁니다. 인간의 스토리, 큐레이션, 편집이 들어간 창작물이 살아남을 겁니다. 순수 AI 생성물은 감정적 연결이 없으니까요."

11.  개인화와 기억 ("내 모든 걸 알아도 돼")

"많은 분들이 'Sign in with ChatGPT(내 ChatGPT 계정으로 로그인)' 기능을 원하시더군요. 내 대화 기록, 내 기억, 내 맥락을 다른 앱에서도 그대로 쓰고 싶다는 거죠. 네, 그거 만들 겁니다.

저도 이제 생각이 바뀌었습니다. 예전엔 찜찜했지만, 이젠 '그냥 내 컴퓨터랑 인터넷 기록 다 가져가서 분석해. 그리고 날 좀 완벽하게 도와줘'라는 입장입니다. 전 게으르거든요. 일일이 설명하기 귀찮습니다. 물론 프라이버시와 보안은 목숨 걸고 지켜야겠지만, 편의성이 주는 가치가 너무 큽니다."

12. 에이전트와 인터페이스 ("영화 속 해커 vs 평온한 음성")

"미래의 AI 인터페이스가 뭐가 될지는 우리도 모릅니다. 영화 매트릭스처럼 모니터 30개 띄워놓고 복잡하게 조작하는 걸 좋아하는 사람도 있을 거고, 그냥 소파에 누워서 1시간에 한마디씩 음성으로 지시하는 걸 좋아하는 사람도 있겠죠.

확실한 건, '이 작업을 끝까지 수행해'라고 시켜놓고 며칠 뒤에 결과만 받아보는 '긴 호흡의 에이전트'가 목표라는 겁니다. 지금은 5~10단계만 가도 고장 나지만, 곧 해결될 겁니다."

13. 과학 연구 ("무제한 대학원생")

"지금 과학자들은 AI를 '무제한으로 쓸 수 있는 대학원생(또는 박사후 연구원)'처럼 씁니다. '이 주제로 가능한 가설 20개를 다 검증해 봐'라고 시키는 거죠.

체스 챔피언이 AI에게 졌을 때, 한동안은 '인간+AI' 팀이 AI 단독 팀을 이겼던 시기가 있었습니다. 지금 과학이 딱 그 단계입니다. AI가 넓게 탐색(BFS)하면, 인간 과학자가 직관(Intuition)으로 방향을 잡는 협업 모델이 당분간 가장 강력할 겁니다."

14. 3D 추론과 기타

• 3D 공간 지각: "약물 설계나 물리적 설계를 위한 3D 추론 능력, 아직 부족하죠? 2026년에 완벽해질진 모르겠지만 우리가 해결할 수 있는 문제입니다. 곧 됩니다."
• 글쓰기 능력: "GPT-5 시리즈는 다시 글쓰기도 잘하게 될 겁니다. 지능과 글쓰기, 둘 다 놓치지 않을 겁니다."

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"현재 모델보다 100배 더 유능하고, 100배 긴 문맥을 가지며, 100배 빠르고 100배 저렴한, 완벽한 도구 호출(tool calling)과 일관성을 가진 모델을 우리가 만들 것이라고 가정하고 무엇을 만들지 고민해 주세요. 우리는 그걸 현실로 만들 테니까요."