AI 기술을 마케팅에 활용하고자 할 때 자주 마주치는 질문이 있습니다. ‘기존 모델을 특정 목적에 맞게 세밀하게 조정해야 할까, 아니면 더 강력한 범용 모델을 기다려야 할까?’ 이 질문에 대한 답은 OpenAI가 최근 진행한 흥미로운 실험에서 얻을 수 있습니다.

OpenAI의 경쟁 프로그래밍 실험: 무엇을 알아냈을까?

OpenAI는 4가지 다른 모델(GPT-4O, O1, O1-IOI, O3)을 이용해 경쟁 프로그래밍 플랫폼인 CodeForces에서 성능을 테스트했습니다. 이 실험은 단순한 AI vs 인간의 대결이 아니라, 특화된 AI와 일반적인 AI 간의 효율성을 비교하는 시도였습니다.

실험 결과는 마케팅 전략 수립에도 중요한 인사이트를 제공합니다. 비즈니스에서 AI 도구를 구현할 때 파인튜닝에 투자할지, 아니면 새로운 모델의 등장을 기다릴지 결정하는 데 도움이 되기 때문입니다.

언어 모델 vs 추론 모델: 첫 번째 라운드

첫 대결은 전통적인 언어 모델인 GPT-4O와 추론 모델인 O1 사이에서 이루어졌습니다. 여기서 중요한 차이점은 추론 모델의 작동 방식입니다.

대규모 추론 모델(LRM)은 ‘사고’와 ‘추론’을 통해 복잡한 문제를 단계별로 해결하도록 강화학습을 받은 모델입니다. 이는 마치 인간이 복잡한 문제를 체계적으로 해결해 나가는 과정과 유사합니다.

추론 모델의 성능 향상을 보여주는 차트

결과는 놀라웠습니다:

• GPT-4O: 11번째 백분위수 (등급: 808)
• O1-preview: 62번째 백분위수 (등급: 1258)
• O1 (추가 훈련 후): 89번째 백분위수 (등급: 1673)

이 결과는 마케팅 측면에서도 중요한 시사점을 갖습니다. 단순히 정보를 제공하는 챗봇을 넘어, 고객 행동 분석, 마케팅 전략 수립, 콘텐츠 최적화 등 복잡한 추론이 필요한 작업에서는 추론 능력이 강화된 모델이 훨씬 더 나은 성과를 낼 수 있다는 점을 보여줍니다.

범용 AI vs 특화된 AI: 두 번째 라운드

O1-IOI는 2024년 국제정보학올림피아드(IOI)에 특화되어 개발된 모델입니다. 이 모델의 특별한 점은 두 가지 접근법을 결합했다는 것입니다:

1. 코딩 작업에 특화된 추가 강화학습 훈련 (코딩 RL)
2. 경쟁 프로그래밍을 위해 특별히 설계된 테스트 타임 추론 전략

O1-IOI 모델의 테스트 시간 전략 다이어그램

O1-IOI는 문제를 부분 작업으로 나누고, 각 부분 작업에 대해 10,000개의 솔루션을 생성한 다음, 복잡한 클러스터링, 재순위화, 제출 전략을 통해 최적의 솔루션을 선택했습니다.

결과적으로 O1-IOI는 다음과 같은 성과를 달성했습니다:

• CodeForces 등급: 1807 (93번째 백분위수)
• 간단한 공개 테스트 필터링 적용 시: 2092 (96번째 백분위수)
• 완전한 테스트 타임 전략 적용 시: 2214 (98번째 백분위수)

마케팅 인사이트: 이는 특정 산업이나 비즈니스 영역에 맞춰 AI 모델을 파인튜닝하는 전략이 단기적으로 큰 성과를 낼 수 있음을 시사합니다. 예를 들어, 특정 고객 세그먼트나 제품 카테고리에 맞춰 마케팅 AI를 훈련시키면 일반적인 AI 도구보다 더 정확한 타겟팅과 예측이 가능할 수 있습니다.

파인튜닝된 모델 vs 더 강력한 범용 모델: 세 번째 라운드

이제 가장 흥미로운 질문에 도달합니다: “모든 특수 파인튜닝과 전략 대신, 그냥 더 강력한 모델을 사용하면 어떨까?”

O3 모델은 복잡한 클러스터링, 재순위화, 특화된 전략 없이 순수한 모델 능력만으로 경쟁에 참여했습니다.

결과는 놀라웠습니다:

• O1-IOI: 2214 등급 (98번째 백분위수)
• O3: 2724 등급 (99.8번째 백분위수)

특히 주목할 만한 점은 O3가 문제를 접근하는 방식입니다. 복잡한 검증이 필요한 경우, O3는 자연스럽게:

• 간단한 무차별 대입 솔루션을 작성하고
• 효율성보다 정확성을 우선시하며
• 보다 최적화된 알고리즘 구현과 출력을 교차 확인했습니다

이러한 자체 검증 메커니즘은 명시적인 프로그래밍 없이도 스스로 발현되었습니다!

IOI 2024 문제에서도 O3는 더 단순한 접근법으로 더 나은 결과를 달성했습니다:

• O1-IOI (50회 제출): 213점
• O1-IOI (10,000회 제출): 362.14점
• O3 (50회 제출): 395.64점

마케팅 관점에서의 시사점: 때로는 특정 마케팅 문제에 특화된 솔루션을 개발하는 것보다, 더 강력한 범용 AI 도구를 채택하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 특히 빠르게 발전하는 AI 기술 환경에서는 특화된 도구에 과도하게 투자하기보다 새로운 범용 모델을 유연하게 활용할 수 있는 전략이 장기적으로 더 유리할 수 있습니다.

실제 소프트웨어 엔지니어링 작업에서의 비교

이 실험은 경쟁 프로그래밍에만 국한되지 않았습니다. 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업에서도 비슷한 패턴이 관찰되었습니다:

• O1-preview는 GPT-4O보다 8.1% 향상된 성능을 보였습니다
• O1은 추가로 8.6% 향상되었습니다
• O3는 O1보다 22.8%나 향상된 성능을 보여주었습니다

마케팅 담당자를 위한 핵심 인사이트

이 실험 결과에서 얻을 수 있는 마케팅 관련 인사이트는 다음과 같습니다:

1. 추론 능력의 중요성: 복잡한 마케팅 전략 수립, 고객 행동 분석, 시장 동향 예측 등에서는 단순한 언어 모델보다 추론 능력이 강화된 모델이 훨씬 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.
2. 훈련의 중요성: AI 모델이 기대에 미치지 못하는 성능을 보인다면, 추가적인 강화학습 훈련이 큰 차이를 만들 수 있습니다. 마케팅 데이터로 지속적인.훈련을 시키는 것이 중요합니다.
3. 파인튜닝의 트레이드오프: 특정 도메인에 맞춘 파인튜닝과 테스트 타임 전략이 단기적으로는 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 이는 임시 솔루션일 수 있습니다. 더 발전된 범용 모델이 특화된 접근법을 능가할 가능성이 있기 때문입니다.
4. 규모의 이점: O3의 성공은 특화된 도메인별 기술을 개발하는 것보다 범용 강화학습을 확장하는 것이 더 효과적일 수 있음을 시사합니다.

마케팅 AI 구현 전략

이러한 연구 결과는 마케팅 AI 시스템을 구축할 때 다음과 같은 가치 있는 인사이트를 제공합니다:

• 솔루션을 개발할 때 파인튜닝을 통한 즉각적인 개선과 향후 더 강력한 모델의 잠재력을 모두 고려하세요.
• 새로운 모델이 출시될 때 유연하게 활용할 수 있도록 시스템을 설계하세요.
• 때로는 현재 모델을 광범위하게 파인튜닝하는 것보다 더 발전된 모델을 기다리는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

결국 AI 기술을 마케팅에 적용할 때 가장 중요한 것은 단기적인 성과와 장기적인 유연성 사이의 균형을 찾는 것입니다. 특화된 모델이 지금 당장 더 나은 결과를 제공할 수 있지만, 빠르게 발전하는 AI 환경에서는 새로운 범용 모델이 곧 그 격차를 뛰어넘을 수 있기 때문입니다.

현명한 마케팅 담당자라면 특정 니즈에 맞춘 파인튜닝의 즉각적인 이점과 더 강력한 일반 모델의 장기적 가능성을 모두 고려한 균형 잡힌 접근법을 취해야 할 것입니다.

참고자료:

• Fine Tune or Scale Up? OpenAI’s Overlooked Experiments Say a Lot