오픈AI, GPT-5 전환 논란 후 ‘모델 사전 예고·선택권’ 명문화

GPT-4o 제거 반발 이후, 기존 모델 제거 전 사전 고지 약속
GPT-5에 ‘Auto·Fast·Thinking’ 모드 도입으로 예측가능성 강화

 

sam altman x캡처

 

OpenAI는 GPT-5 전환 과정에서 발생한 이용자 반발을 반영해, 향후 기존 모델 제거 시 ‘사전 예고’와 ‘선택권’을 제공하겠다고 밝혔다. GPT-5에는 ‘Auto·Fast·Thinking’ 모드가 도입돼 응답 속도·추론 강도 선택이 가능하다.

 

OpenAI는 GPT-5 출시와 함께 모델 라인업 단순화를 시도하며 기본 모델을 통합 운용하는 전략을 전개했다. 이 과정에서 일부 이용자들이 꾸준히 사용해온 GPT-4o 등 레거시 모델의 접근성이 축소되자, 개발자·기업 사용자 커뮤니티에서 작업 중단 위험, 품질·개성 변화에 대한 피드백이 급증했다.

 

논란 이후 OpenAI는 모델 선택 UI(일명 ‘모델 피커’)를 개선하고, ‘Auto’(라우팅), ‘Fast’(속도 우선), ‘Thinking’(심층 추론) 모드를 제공하겠다고 공표했다. 이는 내부 라우터가 자동으로 모델을 선택하는 단순화 전략과, 사용자가 상황에 맞춰 직접 선택하는 통제력 간 균형을 취하려는 시도다.

 

더불어 유료 이용자를 중심으로 일부 레거시 모델 접근을 부분적으로 복원하여, 기존 워크플로·프롬프트 체인을 유지할 수 있는 현실적 여지를 열었다.

 

 

닉 털리(ChatGPT 총괄)는 인터뷰에서 “중대한 변경 시 이용자에게 예측 가능성을 제공해야 한다”는 원칙을 강조했다. 이는 모델 폐기·변경·기능 축소가 단순 제품 업데이트를 넘어 수많은 팀의 운영·품질·컴플라이언스에 직접 영향을 준다는 점을 전제로 한다.

 

샘 올트먼 CEO는 공개 발언을 통해 GPT-5의 ‘성격(personality)’을 개선하고, 사용자별로 모델 성격을 맞춤화할 수 있는 방향을 확대하겠다고 밝혔다. 또한 모델 선택 단순화라는 제품 철학은 유지하되, 커뮤니티가 요구하는 과도기적 공존과 선택권을 병행하겠다는 입장을 시사했다.

 

회사는 단일 모델 지향성(‘하나로 충분한 기본 모델’)과 사용자의 실제 요구(‘작업별 최적 모델·모드’) 사이에서, 공지·로드맵 투명성 강화와 모델 전환 가이드 제공을 통해 신뢰를 회복하겠다는 기조다.

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생성형 AI 서비스는 모델이 바뀔 때 톤·사실성·추론 스타일이 달라지며, 동일 프롬프트에서도 결과가 변동한다. 연구·엔터프라이즈 환경에서는 이는 재현성·감사 추적·위험 평가의 문제로 직결된다. 특히 규제 산업(금융·의료·공공)에서는 변경 이력과 영향 분석을 전제하지 않은 강제 전환이 거버넌스 리스크를 키울 수 있다.

 

많은 팀이 프롬프트를 자산화하고 A/B 실험, 평가 벤치, 장애 대비 절차를 운영한다. 모델 단종·교체가 예고 없이 발생하면, 프롬프트 튜닝·체인 재설계·가드레일 재검증 등 숨은 비용이 급증한다. 버전 고정(pin), 전환 기간, 샌드박스 비교 환경은 그래서 필수적이다.

 

반대로 제품 측면에선 모델 옵션 난립이 사용자 경험을 해칠 수 있다. OpenAI가 ‘Auto’ 라우팅을 통해 복잡성을 낮추려는 이유다. 이번 조정은 ‘단순함’과 ‘통제성’ 간 실무적 타협을 보여준다.

 

 

참고 출처

• The Verge ‘ChatGPT won’t remove old models without warning after GPT-5 backlash’