ChatGPT의 o3 모델과 o4-mini 모델의 주요 문제점 정리

현재까지 지적된 ChatGPT의 o3 모델과 o4-mini 모델의 주요 문제점 정리

최근 OpenAI가 발표한 최신 AI 모델인 o3와 o4-mini는 기술적 진보로 많은 기대를 받고 있습니다. 하지만 두 모델이 아직 실험적인 단계에 가깝다 보니, 사용자 커뮤니티에서는 다양한 피드백과 문제점들이 활발히 제기되고 있죠.

이번 글에서는 사용자들이 직접 겪고 지적한 o3 모델과 o4-mini 모델의 구체적인 문제점을 정리해 보겠습니다.

o3 모델의 주요 문제점

1. 문맥 지속성 부족

o3 모델은 뛰어난 추론 능력과 멀티모달 기능을 갖추고 있음에도 불구하고, 긴 대화나 복잡한 작업을 수행할 때 문맥을 지속적으로 유지하는 데 어려움이 있습니다.

실제 사례:

• 사용자가 이미 제공한 정보를 잊고 다시 물어보거나, 일관성 없는 답변을 반복적으로 제공하는 경우가 자주 보고되었습니다.

2. 정확도 편차

또한 o3 모델은 GPT-4 모델과 비교했을 때 정보의 정확도가 일정하지 않다는 문제도 지적됩니다.

실제 사례:

• 특히 전문 분야의 질문에서 근거가 부족한 정보를 제공하거나, 심지어 잘못된 정보를 높은 확신을 가지고 답변하는 사례가 종종 나타나고 있습니다.

3. 과도한 '안전 필터링'

o3 모델의 지나치게 민감한 안전 필터링은 사용자의 정상적인 질문까지도 불필요하게 차단하고 있습니다.

실제 사례:

• 일반적인 질문이나 중립적인 표현에도 민감하게 반응하며, "죄송하지만 답변할 수 없습니다"와 같은 회피적인 답변이 늘어나 사용자 경험이 저하된다는 피드백이 많습니다.

o4-mini 모델의 주요 문제점

1. 성능 저하 (경량 모델의 한계)

o4-mini는 성능과 효율성을 위한 경량화 모델로 설계되었습니다. 하지만 이런 경량화는 복잡한 추론이나 깊이 있는 질문 처리에는 뚜렷한 한계를 나타내고 있습니다.

실제 사례:

• 간단한 문답은 빠르게 처리하지만, 다단계 논리적 흐름이나 심도 있는 분석에는 취약합니다. 이로 인해 사용자들은 자주 답답함을 느끼고 있습니다.

2. 창의적 생성 능력 저하

창의성 측면에서도 o4-mini는 눈에 띄게 약한 결과물을 제공합니다.

실제 사례:

• 스토리텔링이나 마케팅 문구, 블로그 작성 같은 창의적이고 풍부한 표현이 필요한 작업에서 매우 단조롭고 평범한 결과만을 생성하여 사용자들은 "GPT-3.5 수준"으로 평가하기도 합니다.

3. 이미지 및 코드 처리 기능 제한

o4-mini 모델은 특히 이미지 처리와 코드 생성 같은 전문적이고 복잡한 작업에서 제한적입니다.

실제 사례:

• 복잡한 JSON 구조 생성이나 이미지 분석 요청 시 높은 오류율을 보이며, 정교한 코드 디버깅이나 고급 이미지 작업에 실질적으로 사용하기 어렵다는 평가가 많습니다.

언제 어떤 모델을 써야 할까요?

두 모델의 장단점과 한계를 고려할 때, 사용자의 목적에 따라 다음과 같은 추천 용도를 제안합니다.

모델 주요 장점 문제점과 제약 추천 용도

o3 모델	GPT-4급의 성능,이미지 분석 및 멀티모달 지원	문맥 유지 불안정, 전문 지식 정확도 부족	일반 대화, 중간 난이도의 업무 처리
o4-mini 모델	빠르고 가벼운 응답, 높은 접근성	추론력 부족, 창의적 작업 및 복잡한 업무 처리 불가	간단한 메모, 빠른 답변, 일상적 업무 자동화

마무리하며

이처럼 OpenAI의 새로운 모델 o3와 o4-mini는 각각 뚜렷한 장점과 함께 명확한 한계점도 가지고 있습니다. 사용자 입장에서는 이들의 장단점을 명확히 이해하고 목적에 맞게 적절히 선택해 사용하는 것이 중요합니다.

또한 OpenAI가 이러한 사용자 피드백을 수렴하여 앞으로 두 모델을 어떻게 개선해 나갈지 주의 깊게 지켜봐야 할 것입니다.