OpenAI, GPT-5.6 Sol로 6큐비트 칩 보정 측정 자동 실행 사례 공개

최근 발표를 일부러 몰아서 내는 것 같음. 앞선 나비에-스토크스 글이 논란을 불러서 그런 건가?

내 회사만 봐도 지난 2개월간 내부 기능 발표가 감당하기 어려울 만큼 늘었음. 예전엔 한 달에 하나 내도 축하했는데 지금은 매주 여러 개고, 작은 개선과 버그 수정은 공지조차 안 하게 됐음.

IPO 거품이 꺼지기 전에 급하게 상장하려는 거라고 봄.

이건 대형 발표가 아니라 블로그 글임. 페르마의 마지막 정리 증명 쪽이 더 큰 발표에 가까웠음.

2011년에 이미 파이썬으로 큐비트 기동과 보정을 전부 자동화했음. 스펙트럼, 수명, 라비·램지, 단일·2큐비트 게이트, 공정 토모그래피까지 했고 병목은 칩과 큐비트 수명이었지 AI가 10배 늘려줄 문제는 아니었음.

AI를 써도 분석 문서 지시를 따라가기보다 파이썬 스크립트를 작성하게 하는 편이 낫다고 봄.

그 논문은 양자컴퓨터로 큰 수를 인수분해하는 척한 사례 이야기라 여기와는 관계없음. 이 글은 LLM이 양자 칩 보정을 맡는 이야기고, 기존 파이썬 스크립트는 1980년대식 전문가 시스템에 더 가까움. 지금은 스크립트가 더 나아 보여도 LLM이 빠르게 따라올 거라 봄.

LLM은 똑똑해서 위험한 게 아니라 멍청한데 힘이 세서 위험하다고 느낌. 사람들이 산꼭대기에서 바위를 굴려 놓고 아래에서 박수치는 모습 같음.

도구를 잘못 쓰면 유지보수 못 할 코드 더미가 나오겠지만, 잘 쓰면 실력 있는 프로그래머의 잡일을 줄여 생산성을 크게 높임. LLM 이전의 도구도 다 그랬음.

남는 연산 자원으로 특허가 될 과학 성과와 아직 남이 못 가진 모델을 만들 수 있을 만큼 컴퓨트를 확보하는 게 새 사업 모델 같음. 투자 자본으로 사람을 고용하고 성과를 상품과 특허로 바꾸는 방식 자체는 오래된 모델이기도 함.

AI가 사람을 다른 일에 집중하게 해준다는 표현이 웃김. AI가 가능한 모든 일을 할 수 있다는 전망에 대비해야 하는데, 이런 표현은 사람을 안심시키는 효과가 있음.

OpenAI는 한쪽에선 모델이 얼마나 유용한지 말하고, 다른 쪽에선 자기들도 얼마나 무서운지 말하는 이중 전략을 쓰는 듯함.

남이 돌린 프롬프트 결과는 별로 관심 없음. 각자 가진 결과물은 본인에게만 의미 있는 방귀 같은 거임.