LLM AI 수능 특정 과목 만점 달성! 구유겸 학생 분석으로 본 AI 발전 속도와 미래!

아니, 진짜 깜짝 놀랐어요. 불과 몇 달 만에 수능 특정 과목 만점을 기록한 AI 모델이 나왔다는 소식 들으셨어요? 구글의 제미나이 1.0 프로에 이어, 오픈AI의 GPT-4까지 뛰어난 성적을 보였다고 하거든요. 이게 진짜 현실인가 싶을 정도로 AI 발전 속도가 어마어마하잖아요.

 

📌 "GPT-4, 제미나이 등 LLM, 수능 특정 과목 만점 달성! AI의 무서운 발전 속도, 이제는 현실이 됐어요."

 

이 글에서 알 수 있는 것:

• LLM 수능 테스트의 놀라운 결과와 AI 발전 속도
• GPT-4와 제미나이 1.0 프로 등 LLM 모델이 어떻게 수능 특정 과목에서 만점을 달성했는지
• 미래 AI 시대에 우리가 준비해야 할 것들
• 구유겸 학생의 깊이 있는 분석과 인사이트

 

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📊 핵심 요약

• 초기 AI 수능 점수: GPT-4, 450점 만점에 435.5점 기록 (지난해 11월 첫 테스트)
• 주요 과목 만점 달성 AI: 제미나이 1.0 프로 (하이), 테스트 시작 3개월 만인 지난 2월 20일 국어, 영어, 수학, 한국사, 화학1, 생명1 과목에서 만점 달성
• 과목별 만점 결과: 제미나이 1.0 프로는 물리1, 사회문화에서 만점 실패. GPT-4는 물리1, 사회문화 과목에서 만점을 기록하며 강점 드러냄.

 

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🔥 1. 불과 3개월, GPT-4와 제미나이가 수능 특정 과목 만점을 찍었다고?

진짜 이게 가능한가 싶죠? 순천향대 구유겸 학생이 진행한 LLM 수능 테스트 결과가 세상에 공개되면서 많은 사람이 놀랐어요. 처음에는 단순한 호기심으로 시작했대요. "AI가 수능 문제를 풀면 만점에 도달할 수 있을까?" 하는 궁금증에서 말이죠.

 

지난해 11월 18일, 첫 테스트에서 GPT-4가 450점 만점에 435.5점을 기록했거든요. 근데 하루 뒤 출시된 제미나이 1.0 프로는 바로 440.2점으로 점수를 확 끌어올렸어요. AI 발전 속도가 이때부터 심상치 않았던 거죠.

 

그리고 테스트를 시작한 지 겨우 3개월여 만인 지난 2월 20일, 드디어 주요 과목에서 만점을 기록한 모델이 등장했어요. 구글의 제미나이 1.0 프로(하이)가 국어, 영어, 수학, 한국사뿐 아니라 화학1, 생명1에서까지 만점을 기록했거든요. 와, 진짜 소름 돋지 않나요?

 

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📌 2. AI 발전 속도, 구유겸 학생의 놀라움과 현실적인 고민

이런 무시무시한 속도로 AI가 발전하는 걸 보면서, 구유겸 학생은 "AI의 발전이 무섭게 빨라졌다는 것을 실감한다"고 말했어요. 솔직히 저도 이 부분 읽으면서 등골이 오싹했거든요. AI가 이렇게 똑똑해지면 우리의 미래는 어떻게 될까 싶고요.

 

구유겸 학생도 처음에는 게임 개발을 생각했대요. 근데 LLM 같은 최신 모델들이 등장하면서 진로를 AI 엔지니어, 특히 모델 연구 쪽으로 바꿨다고 하더라고요. 이게 왜 중요하냐면, AI가 단순한 도구를 넘어 우리의 삶과 직업 선택까지 영향을 미치기 시작했다는 증거거든요.

 

근데 이 친구, 마냥 기뻐하지만은 않았어요. "AI 발전 속도를 보면, 취업할 때쯤 직접 코드를 작성할 일은 없어질 것 같다"면서 "AI의 자율 연구가 가능해지는 시대가 오면 내가 설 자리가 없어지는 게 아닐까 불안하다"고 솔직히 털어놨어요. 아마 많은 분이 비슷한 고민을 하고 계실 거예요.

 

"만점이라는 건 다른 모델이 자주 틀리는 문제까지 전부 맞혔다는 의미예요. 완전한 전 과목 만점은 아니지만, 진짜 놀라운 성과라고 생각해요."

 

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💡 3. 고성능 LLM 수능 테스트, 더 정확한 미래를 향한 과제

지금까지의 LLM 수능 테스트는 대단한 성과를 보여줬지만, 아직 보완해야 할 부분도 있다고 해요. 구유겸 학생 말로는, 지금은 시간과 비용 때문에 문제를 한 번씩만 풀게 해서 점수를 냈대요. 근데 이게 '항상 맞히는지', '가끔 맞히는지'를 정확히 알려면 여러 번 반복 테스트를 해야 한다는 거죠.

 

앞으로는 문제당 3~5회 반복 테스트로 평균 점수를 내는 식으로 개선하고 싶다고 하더라고요. 또, 단순히 1문제씩 푸는 게 아니라 PDF를 통째로 주거나

 

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📎 원문 보기: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=207681