#Diogo Almeida
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글자를 포기한 모델 — TypeSafe의 Jev와 '시스템 원' 완전 해부
2026년 9월 15일, ChatGPT를 만든 사람이 2년 스텔스 끝에 내놓은 모델은 글을 쓰지 않는다. 상태와 타입이 정해진 질문을 받아 확률이 붙은 결정만 돌려준다. 해커뉴스 1,924점, API가 수요를 감당 못 해 잠시 멈췄다. 이 글은 그 모델의 구조(Choice·Score·Noul), 실제 API 모양, 회사가 공개한 워크플로 평가 데이터 전량, 그리고 커뮤니티가 제기한 반론까지 한자리에 놓는다. 흥미로운 사실 하나 — 평가 데이터를 뜯어 보면 Jev는 정확도 1등이 아니고, 정작 가장 유용한 발견은 Jev와 무관하다. 인터랙티브 위젯 7종과 삽화 12장. 한국어 사용자를 위한 경고도 포함.
AI는 왜 미해결 수학은 풀면서 환불 처리는 못 맡기나 — RLHF 다음은 무엇인가
InstructGPT를 만든 사람이 18분 동안 무대에서 한 이야기는 이것이다. 'AI가 벤치마크를 다 부수는데 왜 고객센터는 아직 사람이 결정하나?' 그의 답은 난이도가 아니라 목표에 있다 — 오늘의 AI는 전부 사람의 선호를 최적화하도록 만들어졌고, 그래서 사람 옆에서는 경이롭지만 사람 없이는 못 미덥다. 이 글은 그 논리를 처음부터 끝까지 따라가고, GPT-4 기술 보고서가 남긴 결정적 증거(후학습이 보정을 10배 망가뜨렸다)를 실측 수치로 다시 그린다. 인터랙티브 위젯 7종과 삽화 12장. 그리고 과장하면 안 되는 지점도 함께 짚는다.
가장 쓴 교훈 — 계산량보다 데이터, 데이터보다 '올바른 과제'
2026년 9월 10일, ChatGPT를 만든 사람 중 하나가 900단어짜리 글을 올렸다. 리치 서튼의 '쓴 교훈'(계산 > 알고리즘)은 빙산의 일각이며, 진짜 위계는 '올바른 과제 > 데이터 > 계산 > 알고리즘'이라는 주장이다. 그리고 그 증거로 자기가 만든 InstructGPT의 논문 그림 한 장을 내놓았다 — 100배 작은 모델이 100배 큰 모델 위에 통째로 올라앉은 그림. 이 글은 왜 이 개념이 나왔는지를 1997년 딥블루부터 2026년의 에이전트 시대까지 따라가며, 과제를 잘못 고른 여덟 건의 값비싼 실패와 잘 고른 다섯 건의 성공을 함께 본다. 인터랙티브 위젯 8종과 삽화 14장.