Video: GPT6 Astra, 난리인 이유가 보이네요 | 진짜 좋아진 능력과 기술적 차이 | OpenAI만의 기술적 해자일까?
Channel: 안될공학 - IT 테크 신기술
Duration: 8m 2s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
네, 여러분 안녕하세요. 패치입니다. 여러분, 지금 보시는 건 자동차 안쪽이에요. 이렇게 펼치면 안에 있던 부품들이 쭉 나오죠. 이번에는 사람 몸인데요. 근육을 하나 골라서 꺼내보고 안쪽에 가려져 있던 뼈도 볼 수 있습니다. 네. 이게 바로 요즘 GPT6 에스트라로 만들었다면서 올라오는 영상들입니다. >> 입체 모형을 만드는가 싶더니 게임의 전자위로까지 나오고 맥에서 끊기던 게임을 고쳤다는 사람도 있습니다. 오늘은 전 세계에서 화제가 되는이 영상들을 몇 갈래로 묶어 보면서요. 왜 이렇게 에스트라가 난리인지 구체적으로 어떤 일을 하고 있는지 한번 알아보겠습니다. 자, 여기 보시면 여기서는 낮을 밤으로 바꿀 수 있어요. 건물 사이로 돌아다니다가 다른 명소로 이동을 하고요. 방 안에는 책이랑 장난감이 놓여 있고 숲에서는 남은잎 사이로 빛이 들어옵니다. 이런 화면을 만들 때 에스트라는 물체의 모양과 위치, 조명, 버튼의 동작을 코드로 작성을 하는데요. 그 코드를 받아서 인터넷 창에 입체 화면을 그려주는 도구가 3JS입니다.

밤으로 바꾸는 버튼 하나에도 손이 꽤 가거든요. 하늘만 까맣고 건물은 대나처럼 화나면 이상하잖아요. 그러니까 주변 조명이랑 창문 불빛까지 함께 맞춰야 하죠. 숲에서는 잎에 빛이 닿는 방식이랑 그늘이 깊이감을 만들고요. 지금 나오는 애플 파크는 사진을 참고를 해서 재구성한 건데요. 여기에는 입체 모형을 만들고 재질이랑 조명을 다루는 제작 프로그램 블렌더를 썼습니다. 아스트라가 작성한 코드를 건물을 배치를 하고 재질를 입히고 그리고 조명을 잡아 가지고 완성 이미지를 뽑는 거죠. 은하가 충돌하는이 화면은 계산으로 입자를 움직입니다. 제작자 설명으로는요. 중력을 근사해 가지고 입자 22,000개를 움직였다고 하는데요. 연구형 정확도가 검증이 된 건 아니지만 계산 규칙을 넣어 가지고 시간에 따른 변화를 볼 수 있게 만든 겁니다. 자, 우리 아까 봤던 인체를 조금 더 보겠습니다. 이름으로 부위를 찾고 주변을 숨기고 펼쳤다가 다시 모을 수 있죠. 여기에 쓰인 모형은 기존 해부학 데이터인 바디파츠 3D인데요. 자동차도 기존 차량 모형을 가져왔고요.

에스트라는 여기에 검색을 하고 선택하고 펼쳐보는 기능을 붙이는데 쓰였습니다. 근육 이름을 누르면 정확한 부위가 선택이 되고요. 흩어졌던 조각은 원래 위치로 돌아가야 하죠. 화면에 나오는 2234개라는 숫자도요. 프로그램에서 다루는 형상 조각의 수입니다. 에스트라가 근육이랑 뼈를 그만큼 새로 만들었다는 뜻은 아니고요. 그런데이 열차는 모양부터 코드로 정의를 했다고 하네요. 창문을 보시면요. 같은 형태가 일정한 간격으로 반복이 되죠. 하나씩 따로 만드는 대신에 자이 크기의 창문을이 간격으로 몇 개를 배치해라라고 이렇게 정할 수가 있습니다. 이렇게 규칙으로 형태를 만드는 걸 절차적 모델링이라고 합니다.이 엔진에서는 축이 돌면서 피스톤이 오르내려요. V8 엔진의 구조랑 움직임을 보여 주는 건데요. 천천히 돌리거나 멈추면 아 이게 돌아갈 때 저게 내려가는구나 하고 이렇게 볼 수 있죠. 겉으로는 비슷한 입체 시현이어도 기존 자료의 기능을 붙인 거부터 형상이랑 움직임을 코드로 만든 것까지 작업 내용은 다릅니다. 여기에서는 직접 차를 몰고 있어요.이 차는 블렌더로 만들고 주행하는 게임은 3JS로 연결을 했다고 합니다.

모형을 가져온 뒤에는 크기와 방향을 맞추고요. 조작에 따라서 움직이게 해야겠죠. 지금 왼쪽은 목표로 삼은 이미지 그리고 오른쪽은 작업한 게임 화면인데요. 좀 더 멋있게라고 주문하는 대신에이 그림에 맞춰 달라고 한 거예요. 색감이랑 구도를 비교를 할 기준이 생기죠. 제작자도 처음에는 작은 그래픽 데모가 나왔고 거기서부터 수정을 했다고 설명을 했습니다. 다른 제작자는 게임 장면을 다시 구성을 해 가지고 소개 영상까지 만들었어요. 버튼이랑 아이콘에는 별도의 이미지 생성 모델을 썼고요. 모형을 만들고 게임에 넣고 소개 영상까지 뽑는 동안 필요한 도구를 이렇게 연결을 해서 쓰는 겁니다. 그런데 여기 보시면이 싱크대 표면 좀 울퉁불퉁해 보이죠? 오픈 AI가 공개한 별도 건축 제작 과정에서 나온 장면인데요. 표면의 방향을 알려주는 데이터가 잘못돼 가지고 빛을 계산을 할 때 엉뚱한 명함이 생긴 거예요.이 방향을 고치고 가장 자리를 다듬자 표현이 개선됐습니다. 코드는 정상적으로 실행이 됐는데 화면은 이상했던 거죠. 그래서 이미지를 뽑아보고 다시 수정을 해야 했습니다.

게임에서는 화면만 봐도 놓치는 문제가 있어요. 예를 들어서 캐릭터의 발은 땅에 닿았는데 프로그램은 아직 공중에 있다고 처리해 버릴 수가 있거든요. 오픈 AI의 게임 제작기에서는 같은 상황을 반복을 해서 시험을 하면서 화면이랑 게임 내부의 위치 상태 데이터를 함께 확인을 했습니다. 눈에 보이는 모습이랑 실제 동작이 맞는지 대조를 한 거죠. 이런 작업을 전부 마우스로 클릭을 해서 하는 것도 아니에요. 블렌드 사례에서는 파이썬이라는 프로그래밍 언어로 장면을 만들고 결과 화면을 열어 가지고 확인을 하는 그런 방식을 함께 썼습니다. 반복해서 배치할 건 코드로 처리를 하고 제대로 나왔는지는 이미지를 보고 고치는 거죠. 자, 지금 보이는 거는 드론에 들어갈 제어 기판인데요. 여기 부품 사이로 배선이 지나가죠. 키캐드라는 전자 회로랑 기판 설계 프로그램을 이용한 작업인데요. 제작자는 에스트라에 6층 기판 설계를 맡기고요. 검사 결과에 따라서 수정을 한 뒤에 제조용 파일까지 출력을 했다고 설명을 했습니다. 회로도에서는 선 하나로 연결을 하면 되지만 실제 기판에는 그 선이 지나갈 자리가 있어야 되겠죠.

옆배선이랑 너무 붙어도 안 되고요. 검사 프로그램이 간격이나 연결 문제를 지적을 하면 해당 부분을 고치고 다시 검사를 하는 거예요. 다만이 보드는 아직 제작을 하거나 실물 시험을 하진 않았다고 해요. 전원을 넣었을 때 센서에 잡음이 생기는지 그런 문제는 이제 실제 보드에서 측정을 해야겠죠.이어서 이어서 보이는 터보펜은 설계용 AI 에이전트인 애담이 에스트라랑 온셰이프를 연결해서 만든 형상입니다. 온셰이프는 부품의 치수랑 조립 구조를 다루는 설계 프로그램이고요. 이쪽도 실제 추진 성능을 검증한 단계는 아니고요. 전문 설계 프로그램 안에서 복잡한 형상을 만드는 작업까지 보여 준 겁니다. 자, 여기이 게임 화면도 한번 보시죠. 맥에서 실행을 한 브이어스 4인데요. 제작자는 초당 약 8프레임이던 게임을 아스트라랑 수정을 한 뒤에 70에서 150프레임으로 실행했다고 보고를 했어요. 독립적으로 제연된 수치는 아니라는 점은 감안하셔야 돼요. 윈도우 게임을 맥에서 실행을 하도록 연결해 주는 소프트웨어를 쓰고 있었는데요.

그래픽을 그리는 시간에 비해서 화면 한 장을 완성하는 시간이 지나치게 길었다고 해요. 그 사이에 어디에서 시간이 걸리는지를 추적해 본 거죠. 제작자는 와인이라는 호환 소프트웨어의 예외 처리 부분을 고치고요. 처리한 코드를 저장을 했다가 다시 쓰는 캐시를 추가를 했다고 설명을 했습니다. 우리 보통 게임이 끊기면 그래픽 설정부터 낮추잖아요.이 경우에는 게임을 실행을 하는 중간 과정까지 들어가서 시간을 잡아 먹는 코드를 찾아 가지고 손을 댄 거예요. 대단하죠, 여러분? 오늘 본 사례들에서 눈에 띄는 거는 보는 능력이 실제 작업으로 이어진다는 점인데요. 화면에서 이상한 부분을 찾으면 도구로 고치고 다시 실행을 해 가지고 결과를 확인을 합니다. 사람이 프로그램을 쓰면서 중간중간 하던 확인이랑 수정의 일부까지 아스트라가 맡은 거예요.이 과정은 한 번으로 끝나지도 않습니다. 제작자가 두 번째 작업에만 약 9시간이 걸렸다고 밝힌 사례도 있었죠. 그 시간 전체를 사람이 개입 없이 일했다는 뜻은 아니지만 완성 화면 뒤에는 긴 제작 과정이 있었던 겁니다.

그동안 처음 요구한 조건을 유지를 하고 앞에서 만든 결과를 이어받고 오류를 고쳐가면서 다음 단계로 넘어가야 하는 거죠. 그래서 아스트라의 변화를 비전 성능만으로만 설명을 하면 좀 빠지는 부분이 있어요. 보고 도구를 쓰고 고친 결과를 다시 확인을 하면서이를 이어가는 그 능력까지 함께 봐야 하는 거죠. 이렇게 맡길 수 있는 구간이 길어질수록 사람이 매계 옆에서 계속 지시를 할 필요도 줄어들겠죠. 한 번에 얼마나 멋진 결과를 내놓느냐 그거에 더해 가지고 완성할 때까지 얼마나 일을 계속 이어갈 수 있느냐 그것도 정말 중요해진 거죠. 그럼 오늘은 여기까지 패치였습니다.