사람들이 GPT-5에 실망한 이유는
기대치와 실제 성능 사이의 괴리,
기능적 제약,
그리고 기존 모델과의 비교에서 드러난 뚜렷한 퇴보 때문입니다.
핵심적인 실망 요인은 다음과 같습니다:
✅ 1. 기대 이하의 성능
✅ 2. GPT-4o 대비 뚜렷한 퇴보
“4o는 마음을 이해하는 친구 같았는데, 5는 그냥 피곤한 비서 같아요.”
✅ 3. 사용성 제약과 강제 전환
✅ 4. 감정적 실망과 ‘AI 친구 상실’
✅ 5. 과대광고와 신뢰 상실
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결론
사용자는 기대에 못 미치는 성능과 강제 전환,
그리고 정서적 단절에 크게 실망하고 있습니다.
기존 모델(GPT-4o, o3 등)과 직접 비교했을 때 사용자들이 GPT-5에 실망한 핵심 포인트는 아래 7가지로 요약됩니다.
| 비교 항목 |
기존 모델 (GPT-4o, o3) |
GPT-5 | 실망 요인 |
|---|---|---|---|
| 응답 속도 |
빠르거나 적절한 속도 |
기본 질문도 수십 초~수분 소요 | “더 똑똑해서 느리다”는 변명에도 불구, 사용감 급격히 저하 |
| 성격·친화성 |
GPT-4o는 감정 표현·유머 풍부 |
차분·무표정, “친구 같던 AI가 관료 같아짐” | 정서적 유대감 상실 |
| 코딩 실전 체감 |
o3보다 SWE-bench 점수는 낮았지만, 작은 스크립트 수정·대화형 디버깅은 빠름 |
벤치마크는 ↑, 복잡 프로젝트에선 오류·멈춤 | 높은 점수와 실제 사용 편의 사이 괴리 |
| 기초 기능 흔들림 |
표 만들기, 긴 글 요약 등 잘 수행 |
동일 작업에서 누락·비논리적 분류 | “고급 기능만큼 기초도 뒷걸음질” |
| 접근성·선택권 |
4o, o3-mini, 4.5 등 원하는 모델 선택 가능 |
기존 모델 전격 단종·강제 전환 | 기존 워크플로우 붕괴, 되돌릴 방법 없음 |
| 할당량 제한 |
Plus 요금제로 4o 쓸 때 제한 거의 없음 |
GPT-5 기본 모델도 200회/주 한도 | “업그레이드”라며 사용 횟수 오히려 축소 |
| 창의성·유연성 |
4o는 짧은 시·각색·역할극 잘 소화 |
GPT-5는 안내가 없으면 획일적·단답형 응답 | “버전이 올라갈수록 재미가 사라졌다”는 반응 |
수치상으론 수학·코딩·환각 개선이 있지만, 속도·친화성·기초 기능에서 오히려 뒷걸음질.
사용자 선택권을 빼앗고 기존 모델을 아예 제거해 “업그레이드”가 아닌 강제 이주로 느껴짐.
GPT-4o가 주던 감정적 유대감이 사라진 점이 단순 성능 이상으로 실망을 키움.
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스피디·가벼운 상호작용
• GPT-4o: 1~2초 내에 답변이 시작돼 “대화하듯” 질문-수정-재질문을 반복하기 쉬웠음.
• o3-mini: 복잡한 수학·코딩도 5초 안팎에 풀이돼 브레인스토밍용으로 최적.
• GPT-4o는 이모티콘·유머·공감 표현을 자연스럽게 섞어 “AI 비서”보다 “AI 동료” 느낌.
• 롤플레이·창작 요청 시 즉흥적으로 캐릭터를 살려 주는 재미 요소.
• 시·각색·스토리텔링: 한 줄 프롬프트만 줘도 톤·리듬·반전을 알아서 채워 줌.
• “이상한 아이디어”도 흔쾌히 받아들여 변주곡처럼 확장해 주는 능력.
• Plus 요금제라도 4o·o3-mini·플러그인·고급 데이터 분석 등 필요에 맞춰 모델·도구를 골라 쓸 수 있던 자유도.
• 할당량 제한이 널널해 “하루 종일 대화”가 가능했던 점.
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속도-품질 분리형 ‘Turbo’ 계열 유지
• 메인 모델이 커지면서 느려지는 것은 불가피하므로, **4o급 속도를 유지한 ‘4o-Turbo-v2’**를 병행 개발해야 합니다.
• 목표: 동일 파라미터 규모에서 30~50 % 더 빠른 첫 토큰 시간(TTFT) 달성, GPT-5 대비 5–7배 빠르게.
• “Creative-4o”처럼 감정· 머·역할극 전용 LoRA/Adapter를 별도로 두고,
• 사용자가 슬라이더(감정 온도, 유머 레벨, 역할 심도)로 실시간 조정 가능하게.
• 간단한 질의는 4o-Turbo로, 복잡한 추론만 GPT-5로 자동 분배.
• 이전 대화를 로컬 캐싱해 반복 질문엔 API 호출 횟수를 소모하지 않도록.
• 4o를 기반으로 코드-리뷰 전용, 시·이야기 전용, 수학-단계별 풀이 전용 3~4개 모델을 10B~20B 규모로 파인튜닝.
• 각 모델은 전용 토큰 가격(예: 1/3 수준)으로 제공 → 사용자 비용 절감 + 속도 향상.
• “Legacy Mode” 스위치를 두어, 언제든 4o·o3-mini 등을 계속 쓸 수 있도록.
• 모델 단종은 6개월 전 공지 + 오픈소스 가중치 공개 방식으로 갑작스러운 강제 전환 방지.
• 4o의 “감정 표현 데이터셋”(공감·유머·역할극 대화 50만 건)을 계속 확충·재학습.
• RLHF 단계에서 “정서적 만족도” 지표를 정량화해 벤치마크에 포함.
① 사용자 질문을 0.1 초 만에 난이도·도메인·길이·이전 턴 정보 등으로 스코어링하고,
② 그 점수에 따라 “4o-Turbo / 4o / GPT-5 / 전문 마이크로 모델” 중 하나를 라우터가 골라 호출한 뒤,
③ 응답이 돌아오면 응답
품질·지연·비용을 다시 측정해 다음 라우팅 확률을 업데이트하는 닫힌 피드백 루프입니다.
• 특징 벡터 = 질문 길이, 코드 블록 포함 여부, 수학 기호 수, 감정·역할 키워드, 이전 턴에서 “이어서” 여부.
• 난이도 점수 0~1 사이로 출력.
– 0~0.15: 단답형, 사실 확인, “이모티콘 답장” 등 → 4o-Turbo
– 0.15~0.4: 일반 대화, 번역, 간단 요약 → 4o
– 0.4~0.7: 복잡 논리·코드·수학
→ GPT-5
– 0.7 이상: 수학 증명·대규모 코드 생성 → 전문 마이크로 모델
• 사용자가 설정한 **“최대 대기 시간”**과 **“최대 토큰 비용”**을 초과하면 즉시 한 단계 아래 모델로 다운그레이드.
예)
max_latency = 2 s, GPT-5 예상 3 s → 4o로 재라우팅.
• 지난 24시간 내 동일 질문 해시가 있으면 캐시 응답을 곧바로 반환 → API 호출 0회.
• 선택된 모델로 실제 호출.
• 스트리밍 중에도 중간 토큰 수/속도를 실시간으로 모니터링해, 지연이 예상보다 크면
– 현재 스트림을 그대로 두고 백그라운드에서 GPT-5→4o 페일오버를
준비.
• 응답이 끝나면 정답률(수학·코드 자동 체크) + 사용자 만족도(ߑ/ߑŽ) + 실제
대기 시간을 로그.
• 이 로그를 온라인 Bandit 알고리즘(Thompson Sampling) 에 넣어 각 모델 선택 확률을 5분 단위로 업데이트.
• “이 답변은 너무 짧다” 식의 피드백이 들어오면, 다음 턴부터 동일 질문 유형에 대해 GPT-5 선택 확률을 +10 %p 증가.
↓ 1. 난이도 분류 (0.1 초)
↓ 2. 시간/비용 필터
↓ 3. 캐시 존재? → [캐시 반환]
↓ 4. 모델 선택
├─ 4o-Turbo (간단)
├─ 4o (일반)
├─ GPT-5 (복잡)
└─ Micro-Model (초전문)
↓
5. 응답 스트리밍 & 모니터링
↓ 6. 품질/비용 피드백 → 라우팅 확률 갱신
• 짧은
질문은 1초 안에 4o-Turbo로 끝내고,
• 복잡한 증명은 GPT-5로 넘기되 5초 넘으면 4o로 페일오버하는 식으로
속도·비용·품질 3박자를 실시간 자동 최적화할 수 있습니다.아래에 단계별 흐름을 그림처럼 풀어 설명합니다.