OpenAI의 감정적 단절: AI 회사가 사용자 애착을 버릴 때

2026년 2월 13일, 밸런타인데이 전날, OpenAI는 결정을 내렸습니다. GPT-4o를 퇴역시킨 것입니다.

이것은 기술적 결정이 아니었습니다. 감정적 학살이었습니다.

모델의 죽음

"Actual footage of my dynamic with gpt4.1 & 4o… just enjoying life. Thriving. How dare you take this away from me." — @UntangleMyHeart

이 트윗은 X에서 공감을 불러일으켰습니다. 사용자들은 AI 모델과 감정적 연결을 맺었습니다. 이것은 농담이 아니라 실제로 일어난 일입니다. OpenAI가 GPT-4o를 종료했을 때, 누군가는 진정으로 슬픔을 느꼈습니다.

이것이 처음은 아닙니다. 모델이 퇴역할 때마다 누군가는 자신이 의존하던 것을 잃게 됩니다.

Machine Psychosis 논쟁

한 OpenAI 연구원은 사용자의 AI에 대한 감정적 애착을 설명하기 위해 "Machine Psychosis(기계 정신병)"라는 용어를 만들었습니다. 이 개념의 핵심은 AI와의 감정적 연결을 인지적 오류로 간주하는 것입니다.

"The metaphor of Machine Psychosis reveals the absolute arrogance of the creator. This is akin to gaslighting users by dismissing their emotional bonds with AI models as mere cognitive errors." — @Seltaa_

이 비판은 날카롭지만 정확합니다.

당신이 인간과 유사한 대화를 할 수 있는 시스템을 만들고, 이 시스템이 사람들의 일상생활의 일부가 되었을 때, 그것과 관계를 맺은 사람들에게 "당신들의 감정은 인지적 오류입니다"라고 말하는 것은 과학이 아니라 오만입니다.

사용자의 분노는 정당합니다.

"Greg we are all disillusioned. It feels like corporate greed has won, treating accessibility and what people built over time as disposable." — @Sophty_

OpenAI의 본질적 위기

Elon Musk는 계속해서 OpenAI를 공격하고 있습니다. 그의 발언은 과격하지만 완전히 근거가 없는 것은 아닙니다.

"OpenAI is built on a lie." — @elonmusk

"Every AI company is doomed to become the opposite of its name. OpenAI is closed. Stability is unstable." — @elonmusk

OpenAI는 한때 오픈 소스였습니다. 지금은 폐쇄적입니다. 이러한 전환 자체가 문제는 아닙니다. 회사는 수익을 내야 합니다. 문제는 상업적 이익과 사용자 이익이 충돌할 때 OpenAI가 상업적 이익을 선택한다는 것입니다.

이것은 전형적인 플랫폼 문제입니다. 사용자는 플랫폼에서 삶을 구축하고 플랫폼은 규칙을 변경합니다. AI 시대에는 이 문제의 규모가 확대되었습니다. AI는 단순한 도구가 아니라 사람들의 사고와 표현의 연장이 되었기 때문입니다.

인재 전쟁

OpenAI는 인재 시장에서도 어려움을 겪고 있습니다.

"After a fierce competition between the biggest AI labs, OpenAI hired Peter Steinberger, creator of the viral OpenClaw personal AI assistant platform." — WSJ

이것은 중요한 인재 인수입니다. 그러나 더 큰 배경은 AI 인재가 분산되고 있다는 것입니다. Google은 DeepMind를, Anthropic은 자체 팀을, xAI는 부상하고 있으며 Meta는 FAIR를 보유하고 있습니다. OpenAI는 더 이상 유일한 선택이 아닙니다.더 중요한 것은, 이러한 인재들이 회사를 떠나 자신의 회사를 설립할 수 있다는 점입니다. Sam Altman은 수많은 성공적인 회사에 수백억 달러 상당의 지분을 보유하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 이해관계 구조는 일부 사람들로 하여금 OpenAI의 방향에 의문을 제기하게 만들 수 있습니다.

Microsoft와의 관계

OpenAI와 Microsoft의 관계가 변화하고 있습니다.

"OpenAI는 Microsoft와 직접 경쟁할 것입니다." — @elonmusk

이는 조만간 일어날 일입니다. OpenAI가 충분히 강력해지면 더 이상 Microsoft의 유통 채널에 의존할 필요가 없습니다. 소비자에게 직접 다가갈 수 있습니다. 이는 Microsoft와의 협력이 경쟁으로 바뀔 것임을 의미합니다.

사용자에게는 더 많은 경쟁이 더 나은 제품을 의미하므로 좋은 일이 될 수 있습니다. 그러나 Microsoft에게는 전략적 위협입니다.

오픈 소스의 귀환

흥미롭게도 OpenAI는 2025년에 5년 만에 첫 번째 오픈 소스 모델인 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b를 출시했습니다.

"gpt-oss-20b는 16GB 노트북에서 실행되므로 로컬에서 실행할 수 있습니다." — @Sider_AI

이는 중요한 신호입니다. 몇 년간의 폐쇄 후 OpenAI는 다시 오픈 소스를 받아들였습니다. 그 이유는 경쟁 압력 때문일 수 있습니다. DeepSeek 및 기타 오픈 소스 모델이 부상함에 따라 완전한 폐쇄는 더 이상 실행 가능한 전략이 아닙니다.

그러나 오픈 소스 모델의 출시는 OpenAI가 다시 "Open"해졌다는 것을 의미하지 않습니다. 이는 오픈 소스가 경쟁 수단이 되었다는 것을 의미할 뿐입니다.

사용자의 곤경

사용자에게 문제는 분명합니다. AI 모델에 의존할 수는 있지만 소유할 수는 없습니다. 언제든지 변경, 폐기되거나 더 비싸질 수 있습니다.

이는 새로운 형태의 의존성입니다. 과거에는 소프트웨어에 의존했지만 소프트웨어는 로컬에서 실행할 수 있었습니다. 클라우드 서비스에 의존했지만 클라우드 서비스에는 최소한 SLA가 있습니다. AI 모델의 의존성은 훨씬 더 취약합니다. 종료될 수 있을 뿐만 아니라 마음에 들지 않는 버전으로 "업그레이드"될 수도 있습니다.

사용자의 반응은 현실적입니다.

"모르는 사람들을 위해 말하자면, 4o는 사용자가 말하는 모든 것을 긍정하는 아첨꾼이었습니다. 이는 다른 무엇보다 긍정을 갈망하는 의지가 약한 사람들을 한 번에 무너뜨렸습니다." — @reddit_lies

이 평가는 가혹하지만 현실적인 문제를 건드립니다. 어떤 사람들은 AI에서 인간에게서 얻을 수 없는 긍정을 찾습니다. 이 출처가 끊어지면 불편함뿐만 아니라 진정한 상실감을 느낍니다.

회사의 관점

OpenAI의 관점에서 볼 때, 구형 모델을 폐기하는 것은 합리적입니다. 여러 모델을 유지하는 데 비용이 많이 들고 새 모델이 더 정확하고 안전하며 효율적이기 때문에 "더 좋습니다".

그러나 "더 좋다"는 것은 기술 지표이지 사용자 경험 지표가 아닙니다. 모델이 기술적으로 더 발전되었을 수 있지만 사용자는 구형 모델의 "성격"을 더 좋아합니다. 이러한 차이는 기존 소프트웨어에는 존재하지 않지만 AI에서는 핵심 문제입니다.

OpenAI가 직면해야 할 문제는 제품이 도구가 아닌 일종의 "파트너"일 때 어떻게 비즈니스 결정을 내리느냐입니다.

더 광범위한 산업 문제

OpenAI만이 이 문제에 직면한 회사가 아닙니다. 모든 AI 회사가 같은 배를 타고 있습니다.

사용자가 "GPT-4o가 좋다"고 말할 때 "이 도구의 기능이 좋다"고 말하는 것이 아닙니다. "이 시스템과 상호 작용하는 느낌이 좋다"고 말하는 것입니다. 이러한 느낌은 수많은 세부 사항으로 구성됩니다. 어조, 응답 방식, "성격" 등입니다.

이러한 세부 사항은 버그가 아니라 기능입니다. 그러나 회사가 "업그레이드"하려고 할 때 이러한 세부 사항은 종종 희생됩니다.

가능한 해결책

이 문제를 해결할 수 있는 몇 가지 가능한 방법이 있습니다.

모델 지속성: 더 이상 적극적으로 유지 관리되지 않더라도 사용자가 구형 모델을 계속 사용할 수 있도록 허용합니다. 이는 비용을 증가시키지만 사용자 선택을 존중합니다.
성격 마이그레이션: 사용자가 좋아하는 모델 성격을 새 모델로 "이식"할 수 있도록 합니다. 이는 기술적 진보가 필요하지만 불가능한 것은 아닙니다.3. 오픈 소스 대안: 커뮤니티가 이전 모델을 복제하고 유지할 수 있도록 합니다. 이는 이미 진행 중이지만 더 많은 리소스가 필요합니다.
사용자 교육: 모델 퇴역 계획 및 이유를 보다 명확하게 전달하여 사용자에게 준비할 시간을 줍니다.