2025년 11월 12일·8분
비영리 연구소에서 AI 리더로: OpenAI의 역사
OpenAI의 설립 초기 비영리 실험부터 GPT 시리즈, ChatGPT 출시, 마이크로소프트와의 협력, 그리고 안전·거버넌스 논쟁에 이르기까지 OpenAI의 역사를 살펴봅니다.
OpenAI의 설립 초기 비영리 실험부터 GPT 시리즈, ChatGPT 출시, 마이크로소프트와의 협력, 그리고 안전·거버넌스 논쟁에 이르기까지 OpenAI의 역사를 살펴봅니다.
OpenAI는 초기 연구 논문부터 ChatGPT 같은 제품에 이르기까지 인공지능에 대한 사람들의 인식을 형성한 연구·배포 회사입니다. 2015년 작은 비영리 연구소로 시작해 AI 분야의 중심 플레이어가 된 OpenAI의 발전 과정을 이해하면 오늘날 AI가 왜 이런 모습인지에 대한 배경을 설명할 수 있습니다.
OpenAI의 역사는 단순한 모델 출시의 연쇄가 아닙니다. 이는 사명, 인센티브, 기술적 돌파구, 대중의 압력이 어떻게 상호작용하는지에 대한 사례 연구입니다. 조직은 초기에는 개방 연구와 광범위한 혜택에 무게를 두었지만, 자본을 유치하기 위해 구조를 재편했고, 마이크로소프트와 깊은 파트너십을 형성했으며, 수억 명이 사용하는 제품을 출시했습니다.
OpenAI의 역로를 추적하면 AI의 몇 가지 더 넓은 흐름이 드러납니다:
사명과 가치: OpenAI는 AGI가 인류 전체에 이익이 되도록 한다는 목표로 설립되었습니다. 이 사명이 시간이 지나며 어떻게 해석되고 수정되었는지는 이상주의적 목표와 상업적 현실 사이의 긴장을 보여줍니다.
연구적 돌파구: 초기 프로젝트에서 GPT-3, GPT-4, DALL·E, Codex 같은 시스템으로의 진행은 현재 많은 AI 응용을 구동하는 대규모 파운데이션 모델로의 전환을 추적합니다.
거버넌스와 구조: 순수 비영리에서 수익상한 구조로의 전환과 복잡한 거버넌스 메커니즘의 도입은 강력한 기술을 관리하기 위해 새로운 조직 형태가 시도되고 있음을 보여줍니다.
공적 영향과 검토: ChatGPT와 다른 공개 릴리스로 OpenAI는 AI 전문 커뮤니티를 넘어 일반 대중의 관심을 받게 되었고, 안전성·정렬·규제 논의가 전 세계 정책 논의의 중심이 되었습니다.
이 글은 2015년부터 최신 개발까지 OpenAI의 여정을 따라가며 각 단계가 AI 연구, 경제, 거버넌스의 더 넓은 변화를 어떻게 반영하는지, 그리고 그것이 분야의 미래에 어떤 의미가 있을지 보여줍니다.
OpenAI는 2015년 12월에 설립되었습니다. 당시 머신러닝, 특히 딥러닝은 빠르게 발전하고 있었지만 범용 지능과는 거리가 있었습니다. 이미지 인식 벤치마크는 개선되었고 음성 시스템도 나아졌으며 구글, 페이스북, 바이두 같은 기업들이 AI에 대규모 투자를 쏟아붓고 있었습니다.
연구자들과 기술 리더들 사이에는 강력한 AI가 소수의 대기업 또는 정부에 의해 통제될 수 있다는 우려가 커지고 있었습니다. OpenAI는 이를 균형 잡는 존재로 태어났습니다: 단기 상업적 이익이 아니라 장기적 안전과 AI 혜택의 광범위한 분배에 초점을 맞춘 연구 조직이 되려는 것이었습니다.
설립 초기부터 OpenAI는 단순한 기계학습의 점진적 발전이 아니라 인공 일반 지능(AGI)에 관해 사명을 정의했습니다. 핵심 진술은 AGI가 만들어질 경우 "인류 전체에 이익이 되도록" 노력하겠다는 것이었습니다.
이 사명은 몇 가지 구체적 함의를 가졌습니다:
초기 블로그 글과 창립 헌장은 개방성과 신중함을 동시에 강조했습니다: OpenAI는 많은 작업을 공개하되, 강력한 능력의 공개가 사회에 미칠 영향을 고려하겠다고 명시했습니다.
OpenAI는 비영리 연구소로 시작했습니다. 초기 자금 약속은 약 10억 달러 규모로 발표되었지만 이는 즉시 지급된 현금이라기보다는 장기적 약속이었습니다. 주요 초기 후원자로는 일론 머스크, 샘 알트만, 리드 호프먼, 피터 틸, 제시카 리빙스턴, YC Research 등이 있었고, 아마존 웹 서비스와 인포시스 같은 기업의 지원도 있었습니다.
초기 리더십 팀은 스타트업·연구·운영 경험을 결합했습니다:
실리콘밸리의 기업가 정신과 최상급 AI 연구 역량의 결합은 OpenAI의 초기 문화를 형성했습니다: AI 능력의 최전선을 밀어붙이려는 야망이 크면서도 단기 상업화보다는 장기적 전 지구적 영향을 목표로 한 미션 중심의 비영리 조직이었습니다.
2015년 비영리 연구소로 출발할 때 OpenAI의 공개 약속은 간단하지만 야심찼습니다: 가능한 한 많은 것을 공유하면서 인공지능을 진전시키는 것.
초기 수년은 "기본적으로 개방(open by default)" 철학으로 정의되었습니다. 연구 논문은 빠르게 게시되었고, 코드는 일반적으로 공개되었으며 내부 도구는 공개 프로젝트로 전환되었습니다. 넓은 과학적 진보와 감시를 가속하는 것이 강력한 능력을 단일 회사 안에 농축하는 것보다 더 안전하고 유익하다는 생각이었습니다.
동시에 안전성은 이미 논의의 일부였습니다. 팀은 개방이 오용 위험을 높일 수 있는 시점을 논의했고, 단계적 공개와 정책 검토에 대한 아이디어를 스케치하기 시작했습니다. 다만 이 아이디어들은 이후의 거버넌스 프로세스에 비하면 아직 비공식적이었습니다.
OpenAI의 초기 과학적 초점은 몇 가지 핵심 영역을 포괄했습니다:
이들 프로젝트는 다듬어진 제품을 내놓기보다 딥러닝, 컴퓨트, 영리한 학습 전략으로 무엇이 가능한지 실험하는 데 더 초점이 맞춰져 있었습니다.
이 시기의 영향력 있는 산출물 중 두 가지는 OpenAI Gym과 Universe였습니다.
두 프로젝트 모두 독점적 이득보다 공유 인프라에 대한 공약을 반영했습니다.
비영리 시기 동안 OpenAI는 대형 기술 회사들의 AI 연구소에 대한 미션 중심의 균형추로 종종 묘사되었습니다. 동료들은 그 연구 수준, 코드와 환경의 가용성, 안전 논의에 참여하려는 태도를 높이 평가했습니다.
언론은 고프로파일 후원자, 비상업적 구조, 개방적으로 공개하겠다는 약속의 이례적 결합을 강조했습니다. 이러한 평판은 조직이 이후 전략적 변화마다 반응을 촉발하는 기대를 형성했습니다.
OpenAI 역사에서 분기점은 트랜스포머 기반 대형 언어 모델에 집중하기로 한 결정이었습니다. 이 전환은 OpenAI를 주로 연구 중심의 비영리에서 다른 이들이 기반으로 삼는 파운데이션 모델로 유명한 회사로 바꿨습니다.
GPT-1은 이후 기준으로는 소규모였지만(1억 1700만 매개변수, BookCorpus로 훈련) 중요한 개념 증명을 제공했습니다.
각 NLP 과제마다 별도의 모델을 훈련시키는 대신, 단일 트랜스포머 모델을 다음 단어 예측이라는 간단한 목표로 학습시키고 최소한의 파인튜닝만으로 질문응답, 감성분석, 함의추론 같은 과제에 적응할 수 있음을 보여주었습니다.
OpenAI의 내부 로드맵에서는 GPT-1이 세 가지 아이디어를 검증했습니다:
GPT-2는 같은 기본 레시피를 훨씬 더 확장했습니다: 15억 매개변수와 더 큰 웹 유래 데이터셋으로 훈련되었고, 출력은 종종 충격적으로 일관적이었습니다: 다단락 기사, 소설적 이야기, 요약 등 사람이 쓴 것처럼 보이는 글들이 생성되곤 했습니다.
이런 능력은 자동화된 선전, 스팸, 괴롭힘, 대규모 가짜 뉴스 같은 오용 가능성에 대한 경종을 울렸습니다. OpenAI는 전체 모델을 즉시 공개하지 않고 단계적 공개 전략을 채택했습니다:
이것은 OpenAI가 배포 결정을 안전 및 사회적 영향과 명시적으로 연결한 초기 고프로파일 사례 중 하나였고, 공개·책임의 관점에서 조직의 사고 방식에 영향을 미쳤습니다.
GPT-3는 다시 한 번 규모를 키웠습니다—이번에는 1750억 매개변수로. 과제를 위해 주로 파인튜닝에 의존하기보다 GPT-3는 "소수샷(few-shot)" 및 심지어 "제로샷(zero-shot)" 학습을 시연했습니다: 프롬프트에 지시와 몇 가지 예시만 넣어도 새로운 과제를 수행할 수 있었습니다.
그 수준의 범용성은 OpenAI와 업계 전반이 AI 시스템을 바라보는 방식을 바꿨습니다. 다수의 좁은 모델을 만드는 대신 하나의 대형 모델이 일반 목적 엔진으로 작동할 수 있다는 인식이 확산되었습니다. 활용 사례로는:
중요한 점은 OpenAI가 GPT-3를 오픈소스로 공개하지 않은 채 상업용 API로 접근을 제공했다는 것입니다. 이 결정은 전략적 전환을 의미했습니다:
GPT-1, GPT-2, GPT-3은 트랜스포머의 규모 확대, 등장하는 능력, 안전·오용 문제와의 씨름, 그리고 나중에 ChatGPT와 GPT-4 개발을 지원할 상업적 기반 마련이라는 뚜렷한 궤적을 그립니다.
2018년경 OpenAI 리더들은 기초적인 기부 기반의 작은 연구소로 남아서는 대규모 AI 시스템을 안전하게 구축·조정하기에 충분하지 않다고 확신했습니다. 최전선 모델을 훈련하는 데는 이미 수천만 달러의 컴퓨트와 인재가 필요했고 비용 곡선은 더 높아질 것이 분명했습니다. 최고 연구자들을 확보하고 실험을 확장하며 장기적으로 클라우드 인프라에 접근하려면 OpenAI는 미션을 포기하지 않으면서도 대규모 자본을 유치할 수 있는 구조가 필요했습니다.
2019년 OpenAI는 새로운 "수익상한(capped-profit)" 유한책임조합인 OpenAI LP를 출범시켰습니다. 목표는 비영리의 사명을 유지하면서 대규모 외부 투자를 가능하게 하는 것이었습니다.
전통적 벤처 스타트업은 무한대의 수익을 추구하는 주주들에게 책임을 집니다. OpenAI의 창립자들은 이것이 안전성, 개방성, 신중한 배포를 우선시하는 것과 충돌하는 압력을 만들 수 있다고 우려했습니다. LP 구조는 타협점이었습니다: 지분과 유사한 이해관계를 발행하고 자금을 모을 수 있지만 다른 규칙 하에서 운영됩니다.
수익상한 모델에서는 투자자와 직원이 OpenAI LP에 대한 지분으로 원금의 일정 배수까지만 수익을 얻을 수 있습니다(초기 투자자에게는 종종 최대 100배로 인용되며, 후속 트랜치에서는 더 낮은 캡이 적용됨). 그 캡에 도달하면 추가로 창출된 가치는 비영리 모회사로 흘러가 사명에 부합하는 용도로 사용되도록 되어 있습니다.
이는 이론적으로 가치가 무제한으로 상승할 수 있고 주주 가치를 극대화하는 것이 법적·문화적 기본값인 전형적 스타트업과 큰 대조를 이룹니다.
OpenAI 비영리는 여전히 통제 주체로 남아 있습니다. 이사회를 통해 OpenAI LP를 감독하며 특정 투자자나 직원보다 인류의 이익을 우선하도록 헌장화되어 있습니다.
형식적으로:
이 거버넌스 설계는 상업 조직의 자금조달·채용 유연성을 확보하면서도 미션 우선의 통제를 유지하려는 목적입니다.
구조 재편은 조직 내부와 외부에서 논쟁을 불러일으켰습니다. 지지자들은 최첨단 AI 연구에 필요한 수십억 달러를 확보하면서도 수익 인센티브를 제약하는 유일한 실용적 방법이라고 주장했습니다. 비평가들은 큰 수익을 제공하는 어떤 구조도 상업적 압력을 진정으로 저항할 수 있는지, 캡이 충분히 낮고 명확히 집행되는지 의문을 제기했습니다.
실무적으로 OpenAI LP는 마이크로소프트 같은 대규모 전략적 투자를 가능하게 했고, 경쟁력 있는 보상 패키지를 제공해 최고의 인재를 확보하게 했습니다. 이는 GPT-3, GPT-4 같은 모델의 연구팀을 확장하고 훈련·배포 인프라를 구축해 ChatGPT 같은 시스템을 글로벌 규모로 제공할 수 있게 하는 데 기여했습니다. 동시에 공식적으로는 비영리 기원과의 거버넌스 연결고리를 유지했습니다.
2019년 OpenAI와 마이크로소프트는 다년간의 파트너십을 발표하며 서로의 AI 역할을 재구성했습니다. 마이크로소프트는 약 10억 달러로 보도된 현금 및 Azure 크레딧을 결합한 투자를 통해 OpenAI의 우선 상업 파트너가 되었습니다.
이 거래는 대규모 모델을 훈련시키기 위한 막대한 컴퓨트 자원이 필요했던 OpenAI의 필요와, 자사 제품 및 클라우드 플랫폼을 차별화하려는 마이크로소프트의 필요를 맞추어 주었습니다. 그 후 몇 년간 관계는 추가 자금 조달과 기술 협력으로 더 깊어졌습니다.
OpenAI는 Azure를 주요 클라우드 플랫폼으로 선택했습니다. 이유는 다음과 같습니다:
이로써 Azure는 GPT‑3, Codex, 이후 GPT‑4 같은 모델의 기본 훈련·서빙 환경이 되었습니다.
파트너십은 OpenAI 워크로드용으로 Azure에 구축된 세계 최대 수준의 AI 슈퍼컴퓨팅 시스템 중 하나로 이어졌습니다. 마이크로소프트는 이들 클러스터를 Azure의 AI 역량을 대표하는 플래그십 사례로 강조했고, OpenAI는 이를 통해 모델 크기, 학습 데이터, 실험 속도를 밀어붙일 수 있었습니다.
이 공동 인프라 노력은 “고객”과 “파트너”의 경계를 흐리게 했습니다: OpenAI는 Azure의 AI 로드맵에 실질적 영향을 미쳤고, Azure는 OpenAI의 요구에 맞춰 조정되었습니다.
마이크로소프트는 일부 OpenAI 기술, 특히 GPT‑3에 대해 독점 라이선스 권리를 획득했습니다. 이는 마이크로소프트가 OpenAI 모델을 Bing, Office, GitHub Copilot, Azure OpenAI Service 등에 통합할 수 있게 했고, 다른 기업들은 OpenAI의 자체 API를 통해 접근하게 되었습니다.
이 독점성은 논란을 낳았습니다: 지지자들은 이는 강력한 AI를 안전하게 확장하고 배포하는 데 필요한 자금과 유통을 제공한다고 주장했지만, 비평가들은 최전선 모델에 대한 영향력이 단일 대형 기술회사에 집중된다고 우려했습니다.
동시에 이 파트너십은 OpenAI에 주류 가시성을 제공했습니다. 마이크로소프트의 브랜딩, 제품 통합, 엔터프라이즈 영업 채널은 OpenAI 시스템을 연구 데모에서 수백만 명이 사용하는 일상적 도구로 이동시키는 데 기여했고, OpenAI를 독립 연구소이자 핵심 마이크로소프트 AI 파트너로 인식하게 만들었습니다.
OpenAI의 모델이 언어를 이해하고 생성하는 능력이 향상됨에 따라 팀은 이미지와 코드 같은 새로운 모달리티로 확장했습니다. 이 변화는 OpenAI의 연구를 글쓰기와 대화 이상으로 확장시켜 시각적 창작과 소프트웨어 개발에 영향을 미쳤습니다.
CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining, 2021 초)은 인간과 더 유사하게 세계를 이해하는 모델을 향한 큰 진전이었습니다.
라벨된 이미지만으로 학습하는 대신, CLIP은 공개 웹에서 스크랩한 수억 개의 이미지-캡션 쌍으로부터 학습했습니다. 이미지와 가장 가능성이 높은 텍스트 설명을 매칭시키고 잘못된 설명과 구별하도록 훈련되었습니다.
이로 인해 CLIP은 놀랍도록 일반화된 능력을 얻었습니다:
CLIP은 이후 OpenAI의 생성 이미지 연구의 기반이 되었습니다.
DALL·E(2021)는 텍스트 프롬프트로부터 직접 이미지를 생성하는 GPT 스타일 아키텍처를 이미지에 적용했습니다: “아보카도 모양의 안락의자”나 “‘openai’라고 써진 상점 간판” 같은 프롬프트가 예시였습니다. 언어 모델이 일관된, 때로는 기발한 이미지를 생성할 수 있음을 보여주었습니다.
DALL·E 2(2022)는 해상도, 사실감, 제어력을 크게 향상시켰습니다. 다음과 같은 기능을 도입했습니다:
이들 시스템은 디자이너, 마케터, 예술가, 취미 사용자들이 아이디어를 빠르게 시제품화하는 방식을 바꿨고, 일부 창작 작업이 수동 초안에서 프롬프트 중심의 반복 탐색으로 이동했습니다.
Codex(2021)는 GPT‑3 계열을 소스 코드에 적응시킨 것으로, 대규모 공개 코드베이스로부터 학습했습니다. 자연어를 작업 코드로 번역할 수 있어 Python, JavaScript 등 여러 언어의 동작하는 코드 스니펫을 생성합니다.
GitHub Copilot은 Codex를 일상 개발 도구에 도입한 사례입니다. 프로그래머는 자연어 주석을 통해 전체 함수, 테스트, 보일러플레이트를 제안받고 이를 감독·수정하는 방식으로 작업합니다.
소프트웨어 개발 측면에서 Codex는 점진적 변화를 예고했습니다:
CLIP, DALL·E, Codex는 OpenAI 접근법이 텍스트를 넘어 시각·코드에도 확장될 수 있음을 보여주며 연구의 영향을 예술, 디자인, 공학 전반으로 넓혔습니다.
OpenAI는 2022년 11월 30일 GPT‑3.5 기반의 대화형 모델인 ChatGPT를 무료 "연구 미리보기"로 출시했습니다. 공식 발표는 짧은 블로그 글과 트윗 형태였고, 대대적인 제품 캠페인은 아니었습니다. 모델은 대화에 최적화되어 일부 유해하거나 위험한 요청을 거부하는 안전 장치를 포함했습니다.
사용량은 즉시 폭증했습니다. 수백만 명이 며칠 내에 가입했고 ChatGPT는 가장 빠르게 성장한 소비자 애플리케이션 중 하나가 되었습니다. 사용자는 에세이 작성, 코드 디버깅, 이메일 초안, 복잡한 주제의 평이한 설명 등 능력을 시험하며 대화 스크린샷을 소셜 미디어에 공유했습니다.
ChatGPT의 매력은 단일한 좁은 사용 사례가 아니라 다용도성에 있었습니다.
교육 분야에서는 학생들이 읽을거리 요약, 연습문제 생성, 학술 문서 번역·단순화, 수학·과학 문제의 단계별 설명을 위해 사용했습니다. 교사들은 강의 계획서 설계, 평가 기준 초안 작성, 차별화된 학습 자료 제작에 실험적으로 도입했으며, 학교마다 허용 여부와 방식에 대해 논쟁이 벌어졌습니다.
직장에서 전문가는 이메일, 마케팅 카피, 보고서 초안 작성, 발표 개요 작성, 코드 스니펫·테스트 케이스 생성, 제품 아이디어 브레인스토밍에 ChatGPT를 이용했습니다. 프리랜서와 소규모 사업자들은 저비용 보조 도구로 특히 의존했습니다.
일상 문제 해결에서는 여행 계획, 냉장고 재료로 요리 아이디어 만들기, 법률·의료에 대한 기본 설명(전문가 상담 권고와 함께), 새로운 기술·언어 학습 보조 등 다양한 용도로 사용되었습니다.
초기 연구 미리보기는 마찰을 줄이고 실패·오용에 대한 피드백을 수집하기 위해 무료로 제공되었습니다. 사용량이 증가하면서 OpenAI는 높은 인프라 비용과 더 안정적 접근에 대한 사용자 수요에 직면했습니다.
2023년 2월, OpenAI는 ChatGPT Plus라는 구독 요금제를 도입해 더 빠른 응답, 혼잡 시간대 우선 접근, GPT‑4 같은 신모델에 대한 조기 접근을 제공했습니다. 이는 지속적인 수익원을 만들면서도 광범위한 접근을 위한 무료 티어를 유지하는 방식이었습니다.
시간이 지나며 OpenAI는 API 기반 대화 모델 접근, 기업용 ChatGPT, 팀 플랜 등 보안·관리·준수 기능을 강화한 조직 대상 서비스를 추가했습니다.
ChatGPT의 갑작스러운 가시성은 오랫동안 이어져온 AI 논쟁을 격화시켰습니다.
규제 당국과 정책입안자들은 개인정보 보호, 데이터 처리 준수 여부에 주목했고, 특히 유럽연합 같은 지역에서는 일부 당국이 ChatGPT를 일시적으로 제한하거나 조사했습니다. 데이터 수집·처리 방식이 법적 기준을 충족하는지 평가하느라 조사를 벌이는 경우가 있었습니다.
교육계는 표절·학문적 정직성 문제에 직면했습니다. 학생들이 탐지하기 어려운 에세이와 숙제를 생성할 수 있자 일부 학교는 사용을 금지하거나 엄격한 정책을 시행했고, 다른 학교들은 과정 중심의 과제, 구두 시험, 수업 내 작업 등으로 평가 방식을 바꾸었습니다.
윤리학자와 연구자들은 잘못된 정보, 중요한 결정에 대한 과도한 의존, 응답의 편향 문제, 창작자·작가의 권리 및 훈련 데이터에 포함된 자료에 관한 저작권 문제를 경고했습니다.
ChatGPT는 OpenAI를 연구 중심의 실험실에서 강력한 언어 모델 배포·거버넌스·통합 방식에 관한 전 세계적 논의의 중심으로 전환시킨 분기점이었습니다.
OpenAI는 2023년 3월 GPT-4를 공개하며 GPT‑3.5(초기 ChatGPT를 구동하던 모델)에서 큰 발전을 이뤘습니다. GPT‑4는 추론, 복잡한 지시 수행, 긴 대화에서의 일관성에서 개선을 보였습니다. 또한 법률 조항 설명, 논문 요약, 모호한 요구사항에서의 코드 작성 등 정교한 프롬프트를 다루는 능력이 크게 향상되었습니다.
GPT‑3.5와 비교해 GPT‑4는 여러 명백한 실패 모드를 줄였으며: 인용을 요청할 때 출처를 허구로 만드는 경우가 줄어들고, 수학·논리 문제의 엣지 케이스를 더 안정적으로 처리하며, 반복 질의에서 일관된 출력을 내는 경향이 강화되었습니다.
GPT‑4는 일부 구성에서 텍스트뿐 아니라 이미지를 입력으로 받을 수 있는 멀티모달 능력을 도입했습니다. 이를 통해 차트 설명, 손글씨 판독, UI 스크린샷 해석, 사진에서 구조화된 정보 추출 같은 사용 사례가 가능해졌습니다.
표준화된 벤치마크에서 GPT‑4는 이전 모델을 크게 앞섰습니다. 변호사 시험, SAT, 고급 과목 시험 같은 모의 전문 시험에서 상위 퍼센타일에 근접한 성적을 기록했고, 코딩·추론 벤치마크에서도 향상된 성능을 보였습니다. 이는 언어 이해와 문제 해결 능력 모두의 개선을 반영합니다.
GPT‑4는 빠르게 OpenAI의 API 핵심이 되었고 생산성 스위트의 AI 코파일럿, 코딩 보조 도구, 고객지원 도구, 교육 플랫폼, 법률·금융·헬스케어 같은 수직 특화 응용의 새 물결을 촉발했습니다.
그럼에도 GPT‑4는 여전히 환각을 일으키고, 안전하지 않거나 편향된 출력을 하도록 유도될 수 있으며, 진정한 이해나 최신 사실 지식을 보장하지 않습니다. OpenAI는 RLHF, 레드팀, 시스템 수준의 안전 규칙 같은 정렬 연구에 큰 중점을 두었지만, 신중한 배포·모니터링·지속적 연구가 위험과 오용을 관리하는 데 여전히 필요하다고 강조합니다.
초기부터 OpenAI는 안전과 정렬을 제품 출시의 부수적 고려사항이 아닌 핵심으로 삼았습니다. 조직은 강력한 AI 시스템을 인간의 가치에 맞게 정렬시키고, 주주나 초기 파트너가 아니라 모두에게 이익이 되도록 배포하는 것을 목표로 지속적으로 밝혀왔습니다.
2018년 OpenAI는 OpenAI 헌장을 발표해 우선순위를 공식화했습니다:
헌장은 거버넌스의 나침반 역할을 하며 연구 방향, 배포 속도, 외부 파트너십에 대한 결정을 형성합니다.
모델이 더 강력해짐에 따라 OpenAI는 핵심 연구팀과 병행해 전담 안전 및 거버넌스 기능을 구축했습니다:
이들 그룹은 GPT‑4, DALL·E 같은 모델의 출시 결정, 접근 계층, 사용 정책에 영향을 미칩니다.
대표적인 기술적 접근법은 **인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)**입니다. 인간 라벨러가 모델 출력을 검토하고 순위를 매기며 보상 모델을 학습시킵니다. 그런 다음 메인 모델을 보상 모델에 더 부합하는 응답을 내도록 최적화합니다. 이는 유해하거나 편향된 출력을 줄이는 데 도움이 됩니다.
시간이 지나며 OpenAI는 RLHF에 시스템 수준의 안전 정책, 콘텐츠 필터, 도메인별 파인튜닝, 플래그·제한 기능 같은 추가 기법을 겹쳐 적용해 왔습니다.
OpenAI는 정부와의 자발적 약속, 모델 보고 관행, 프론티어 모델 안전 표준과 같은 공개 안전 프레임워크에 참여해 왔습니다. 또한 학계, 시민사회 단체, 보안 연구자들과 평가·레드팀·감사에서 협력해 왔습니다.
이러한 협력과 헌장, 진화하는 사용 정책 문서들은 점점 강력해지는 AI 시스템을 거버넌스하는 OpenAI 접근법의 기반을 이룹니다.
OpenAI의 급부상은 원래의 광범위하고 안전한 혜택이라는 미션에 대한 충실성에 관한 비판과 내부 갈등의 그림자를 동반했습니다.
초기에는 OpenAI가 개방적 출판과 공유를 강조했습니다. 그러나 GPT-2, GPT-3, GPT-4처럼 모델이 강력해지면서 회사는 제한적 릴리스, API 전용 접근, 기술 세부정보의 축소로 방향을 선회했습니다.
비평가들은 이 변화가 "OpenAI"라는 이름과 초창기 비영리 메시지가 암시한 약속과 상충한다고 주장했습니다. 조직 내부 지지자들은 전체 모델 가중치나 훈련 세부사항을 공개하지 않는 것이 오용·보안 위험을 관리하기 위한 불가피한 선택이라고 반박했습니다.
OpenAI는 안전 평가, 시스템 카드, 정책 문서를 공개하며 균형을 주장하지만 핵심 모델 가중치는 여전히 독점적으로 유지하고 있습니다.
OpenAI가 마이크로소프트와의 파트너십을 심화하고 Azure 및 Copilot 같은 제품에 모델을 통합하면서 계산 자원, 데이터, 의사결정 권력이 집중된다는 우려가 제기되었습니다.
비평가들은 최전선 모델과 이를 뒷받침하는 방대한 인프라를 소수의 기업이 통제하게 되었다고 걱정합니다. 또한 ChatGPT Plus, 엔터프라이즈 제공, 독점 라이선스 같은 상업화 전략이 원래의 광범위한 혜택이라는 미션에서 벗어났다고 보는 견해도 있습니다.
OpenAI 경영진은 수익이 고비용 연구를 지속 가능하게 하는 데 필요하며 수익상한 구조와 헌장이 주주 수익보다 인류 이익을 우선한다고 주장합니다. 동시에 무료 접근, 연구 파트너십, 일부 오픈소스 도구 제공 등 공익을 위한 프로그램도 제시합니다.
속도, 개방성, 안전 우선순위에 대한 내부적 의견 차이는 여러 차례 표출되었습니다.
다리오 아모데이(Dario Amodei) 등은 2020년에 Anthropic을 설립하며 이탈했고, 2024년에는 Jan Leike 같은 주요 안전 연구자의 사임이 단기 제품 목표가 장기 안전 연구보다 우선한다는 공개적 우려를 드러냈습니다.
가장 눈에 띄는 사건은 2023년 11월 이사회가 CEO 샘 알트만을 신뢰 상실을 이유로 잠시 해임했다가 직원들의 강한 반발과 마이크로소프트를 포함한 이해관계자들의 개입으로 알트만이 복귀하고 이사회가 재구성된 일입니다. OpenAI는 이에 대한 거버넌스 개혁 약속(새로운 안전·보안 위원회 등)을 제시했습니다.
이 사건들은 조직이 빠른 배포, 상업적 성공, 안전과 광범위한 혜택이라는 책임을 어떻게 조화시킬지 여전히 고심하고 있음을 보여줍니다.
OpenAI는 작은 연구 중심의 비영리에서 AI의 핵심 인프라 제공자로 이동하며 새로운 도구들이 어떻게 구축·규제·이해되는지에 영향을 미치고 있습니다.
모델을 출판하는 것뿐만 아니라 OpenAI는 GPT‑4, DALL·E 같은 모델의 API를 통해 스타트업, 기업, 개인 개발자가 활용하는 전체 플랫폼을 운영합니다. 이를 통해 OpenAI는:
이 플랫폼 역할은 OpenAI가 단순한 연구 진흥을 넘어 수백만 명이 강력한 AI를 처음 경험하는 방식을 설정하는 영향을 미칩니다.
OpenAI의 작업은 경쟁사와 오픈소스 커뮤니티가 새로운 모델, 학습 방법, 안전 접근법으로 대응하도록 촉진합니다. 이러한 경쟁은 진전을 가속화하는 동시에 개방성, 중앙화, 상업화에 관한 논쟁을 심화시킵니다.
정부와 규제기관은 AI 배포, 안전성 평가, 책임 있는 사용을 위한 규칙을 작성할 때 점점 더 OpenAI의 관행, 투명성 보고서, 정렬 연구를 참조하게 됩니다. ChatGPT, GPT‑4, 차세대 시스템에 관한 공개 논의는 사회가 AI의 위험과 혜택을 상상하는 방식에 큰 영향을 미칩니다.
모델이 더 강력해짐에 따라 OpenAI의 역할에 관한 미해결 문제들이 더 중요해집니다:
이 질문들은 미래의 AI 시스템이 기존의 불평등을 확대할지 혹은 줄이는 데 기여할지를 결정할 것입니다.
개발자와 기업은:
개인은:
OpenAI의 미래 영향력은 내부 결정뿐 아니라 정부, 경쟁자, 시민사회, 일반 사용자가 어떻게 참여하고 비판하며 시스템에 책임을 요구하는지에 달려 있습니다.
OpenAI는 2015년에 인류 전체에 이익이 되는 범용 인공지능(AGI)을 보장하려는 사명을 가진 비영리 연구소로 설립되었습니다.
설립 배경에는 몇 가지 요인이 있었습니다:
이러한 기원이 오늘날 OpenAI의 조직 구조, 파트너십, 공개 약속에 계속 영향을 미치고 있습니다.
AGI(인공 일반 지능)는 단일 작업에 최적화된 좁은 도구가 아니라 인간 수준에 가깝게 다양한 인지적 과제를 수행할 수 있는 AI 시스템을 가리킵니다.
OpenAI의 사명은 다음과 같습니다:
이 사명은 OpenAI 헌장에 명문화되어 있으며 연구 방향과 배포 결정에 큰 영향을 줍니다.
OpenAI는 최첨단 AI 연구에 필요한 대규모 자본을 유치하면서도 미션을 우선시하기 위해 순수 비영리에서 ‘수익상한(capped‑profit)’ 유한책임조합(OpenAI LP)으로 구조를 바꿨습니다.
핵심 내용은 다음과 같습니다:
이 구조의 실효성은 여전히 논쟁의 대상입니다.
마이크로소프트는 OpenAI에 대규모 클라우드 컴퓨팅(Azure)과 수십억 달러 규모의 투자(현금 및 Azure 크레딧)를 제공했습니다.
파트너십의 주요 내용:
대가로 마이크로소프트는 자사 제품과 클라우드 차별화를 얻고, OpenAI는 글로벌 규모의 훈련·배포 자원을 확보했습니다.
GPT 계열은 규모, 성능, 배포 전략에서 연속적인 변화를 보여주며 OpenAI의 궤적을 바꿨습니다:
각 단계는 기술적 한계를 확장하는 동시에 안전, 접근성, 상업화에 관한 새로운 결정을 불러왔습니다.
초기에는 논문, 코드, OpenAI Gym 같은 도구를 광범위하게 공개하는 ‘기본적으로 개방적(opn by default)’ 접근을 취했습니다. 모델이 강력해지자 다음과 같이 방향을 바꿨습니다:
OpenAI는 이런 조치가 오용 위험과 보안 문제를 줄이기 위한 불가피한 선택이라고 주장합니다. 반면 비평가들은 ‘OpenAI’라는 이름이 암시한 약속을 훼손하고 권력이 한 회사에 집중된다고 비판합니다.
OpenAI는 조직적·기술적 수단을 혼합해 안전성과 오용 대응을 관리하려고 합니다:
이 조치들은 위험을 줄이지만, 환각(hallucination), 편향, 오용 가능성 같은 문제를 완전히 제거하지는 못하며 계속 연구·거버넌스 과제로 남아 있습니다.
ChatGPT(2022년 말 출시)는 단순한 채팅 인터페이스로 대중이 대형 언어 모델을 직접 경험하게 만든 전환점이었습니다.
변화의 핵심:
이로 인해 OpenAI의 거버넌스, 비즈니스 모델, 안전 관행에 대한 집중적인 논의가 촉발되었습니다.
OpenAI의 모델, 특히 Codex와 GPT‑4는 지식·창작 노동의 일부를 이미 변화시키고 있습니다:
잠재적 이점:
위험 및 우려:
OpenAI 생태계에 책임감 있게 참여하는 방법은 다음과 같습니다:
어떤 경우든 모델 훈련과 거버넌스 방식에 대해 계속 정보를 얻고 투명성·책임·공평한 접근을 요구하는 것이 중요합니다.
순효과는 정책, 조직적 선택, 개인·기업의 통합 방식에 크게 좌우될 것입니다.