챗GPT, 아직 끝나지 않았다 — '기본기가 튼튼한 AI'의 저력과 새로운 이미지 생성 이야기

클로드·제미나이에 밀리는 듯했던 챗GPT, 왜 여전히 한 자리를 차지해야 할까? 번역·글쓰기·Codex, 그리고 어제 발표된 Images 2.0까지 취업 준비 관점에서 풀어봅니다.

2026-04-22·10분 읽기

챗GPT, 아직 끝나지 않았다 — '기본기가 튼튼한 AI'의 저력과 새로운 이미지 생성 이야기

안녕하세요, 다루하루TV입니다!

저번 포스팅에서는 요즘 제가 가장 많이 쓰고 있는 AI인 클로드(Claude)에 대해 풀어봤는데요. 오늘은 한때 "AI = 이것"이라는 공식을 만들어냈던 원조, 챗GPT(ChatGPT) 이야기를 해보려고 합니다.

최근 분위기만 보면 챗GPT는 좀 조용해진 느낌이에요. 커뮤니티에서는 "요즘은 클로드지", "코딩은 클로드 코드지", "리서치는 제미나이지" 하는 말들이 자주 들리죠. 실제로 저도 올해 초부터 클로드로 메인 도구를 바꾼 사람이고요.

하지만 솔직히 말씀드리면, 챗GPT는 지금도 기본기가 가장 튼튼한 AI 중 하나라고 생각합니다. 특히 번역, 글쓰기, 그리고 요즘 개발자들 사이에서 조용히 입지를 키우고 있는 Codex까지. 그리고 무엇보다, 바로 어제(2026년 4월 21일) 발표된 새로운 이미지 생성 모델 "ChatGPT Images 2.0"은 정말이지 "와" 소리가 절로 나오는 결과물을 보여주고 있어요.

오늘은 취업 준비와 실무 관점에서, 왜 챗GPT가 여전히 한 자리를 차지해야 하는지를 차근차근 풀어보겠습니다.

1. '유행 지난 AI'가 아니라 '검증된 기본기'를 가진 AI입니다

먼저 분위기부터 정리하고 갈게요. 2022년 말 챗GPT가 처음 나왔을 때의 그 폭발력을 기억하시나요? 일주일 만에 사용자 100만 명, 두 달 만에 1억 명. 인류 역사상 가장 빠르게 확산된 소비자 제품 중 하나였어요.

그 이후 3년 남짓한 시간 동안 AI 판은 정말 많이 바뀌었습니다. 클로드 Opus 4.7이 나왔고, 구글의 제미나이 3.1이 쫓아왔고, 오픈소스 모델들도 놀라운 속도로 발전했죠. 그러다 보니 챗GPT가 상대적으로 "익숙해진" 느낌이 있는 게 사실이에요.

하지만 제가 볼 때 이건 챗GPT가 못해서가 아닙니다. 이미 너무 잘하니까, 새로움이 덜 느껴지는 것에 가까워요. 야구로 치면, 150km 빠른 공 던지는 투수가 처음 나왔을 땐 충격이었지만 지금은 "그 정도는 기본이지" 하는 느낌? 그런데 정작 그 150km를 꾸준히 던질 수 있는 투수는 여전히 에이스죠.

현재 챗GPT의 메인 모델 라인업을 간단히 정리하면 이렇습니다.

GPT-5.3 Instant — 일상적인 질문, 이메일 초안, 요약, 번역, 일반 글쓰기에 기본으로 쓰이는 빠른 모델
GPT-5.4 Thinking — 2026년 3월 5일에 출시된 플래그십 추론 모델. 복잡한 분석, 문서 작업, 에이전트 워크플로우에 최적화
GPT-5.4 Pro — 가장 어려운 작업에서 최대 성능이 필요한 유료 사용자용 모델
Codex 계열 — 코딩에 특화된 에이전트형 도구. 2025년부터 급성장 중이고, 이제는 Mac 앱으로도 정식 출시되어 개발자 사이에서 입지를 키우고 있어요

핵심은, 챗GPT는 "하나를 튼튼하게 여러 가지 잘하는" 모델로 포지셔닝을 계속 다져가고 있다는 점입니다. 반면 클로드는 코딩과 글쓰기 깊이에, 제미나이는 멀티모달과 검색에 방점을 찍고 있어요. 취준생·직장인 입장에서는 이 차이가 중요합니다. "하나만 쓴다면 뭐가 제일 두루 잘하냐" 물으면, 저는 지금도 챗GPT를 후보에서 뺄 수 없다고 말씀드리겠습니다.

2. 번역 — 챗GPT의 가장 저평가된 강점

저는 요즘 일상적으로 한국어-일본어-영어를 오가는 일이 많은 편인데요. 여러 AI로 번역을 돌려본 결과, 챗GPT는 '자연스러움'이라는 측면에서 여전히 상위권입니다.

단순히 문장 하나하나의 뜻을 옮기는 게 번역이 아니잖아요. 문맥, 톤, 대상 독자에 맞게 다듬어야 진짜 번역이죠. 이 부분에서 챗GPT는 특히 강해요.

제가 자주 쓰는 번역 프롬프트 패턴

다음 문장을 [언어]로 번역해줘.
- 독자: [20-30대 한국인 직장인 / 일본 B2B 담당자 등]
- 톤: [정중하지만 친근하게 / 딱딱하게 공식 문서로 등]
- 용도: [이메일 / 블로그 포스팅 / 계약서 초안 등]
- 한국식 관용 표현은 현지에서 어색하지 않게 바꿔줘.

이렇게 맥락을 같이 던져주면, 단순 구글 번역과는 비교가 안 되는 결과물이 나옵니다. 특히 비즈니스 이메일을 영어나 일본어로 쓸 일이 있는 분들은 이 기능 하나만으로도 챗GPT를 켜둘 가치가 있어요.

취업 준비에 바로 써먹을 수 있는 번역 활용법

외국계 기업 영문 자소서·커버레터 작성 — 한국어로 초안 쓴 뒤 챗GPT에게 "미국 HR 담당자가 어색하지 않게 느낄 톤으로 영어 커버레터로 바꿔줘. 내 경력을 과장하지 말고, 현지 비즈니스 라이팅 관습을 따라줘"라고 요청하세요.
해외 취업 공고 해석 — LinkedIn에 영문·일문으로 올라오는 공고를 그대로 복붙해서 "이 공고의 핵심 요구 역량, 숨겨진 요구사항, 지원 시 강조해야 할 포인트를 정리해줘"라고 하면 고급 정보가 나옵니다.
글로벌 기업 IR 자료 분석 — 애플, 엔비디아, 소니 같은 회사의 영문 IR을 한 번에 번역+요약해서 면접 준비에 써먹을 수 있어요.
외국어 면접 준비 — 예상 질문을 한국어로 먼저 준비한 뒤, 챗GPT에게 "이 답변을 영어로 자연스럽게 바꿔주고, 현지 면접관이 들었을 때 어색할 수 있는 부분은 지적해줘"라고 요청하면 실전 대비가 됩니다.

한 가지 덧붙이자면, 챗GPT의 음성 대화 기능(Advanced Voice)은 외국어 회화 연습 파트너로도 정말 훌륭해요. 취업 면접이 외국어로 진행된다면, 출근 전 10분씩 챗GPT랑 가상 면접 롤플레이를 해보시는 걸 강력 추천합니다.

3. 글쓰기 — "수준급 이상"의 안정감

챗GPT의 또 하나 확실한 강점은 글쓰기입니다. 최근 리뷰들에서 "클로드가 더 사람처럼 쓴다"는 평가가 자주 나오는 건 사실이에요. 어떤 개발자는 "클로드는 사람이 쓴 것처럼 들리고, 챗GPT는 아주 유능한 기계가 쓴 것처럼 들린다"고 표현하기도 했죠.

하지만 저는 이걸 뒤집어 말하고 싶어요. 챗GPT는 "안정적으로 실수 없이 쓴다"는 점에서 오히려 실무에 강합니다.

감정적 뉘앙스가 중요한 블로그, 에세이 → 클로드가 유리할 수 있음
깔끔한 보고서, 이메일, 공식 문서, 제안서 → 챗GPT의 기계적 깔끔함이 오히려 장점

특히 취업 준비 과정에서는 "튀는 글"보다 "군더더기 없이 읽히는 글"이 더 안전할 때가 많아요. 자소서 수백 개를 읽는 채용 담당자에게는, 잘 구조화되고 오타 없고 논리 흐름이 명확한 글이 진짜 가산점이거든요.

2026년 3월에 나온 GPT-5.4의 진짜 변화

솔직히 말씀드리면, 3월에 나온 GPT-5.4는 이전 버전 대비 사실 오류가 18% 줄어들었다고 OpenAI가 직접 밝혔어요. 한 법률 AI 회사는 BigLaw Bench라는 법무 평가에서 91점을 기록했다고 발표했고요. 문서 기반 업무에서의 정확도는 확실히 올라갔다는 얘기입니다.

취업 준비 관점에서 이게 왜 중요하냐면,

회사명, 제품명, 대표자 이름 같은 고유명사 정확도가 올라갔다는 뜻
수치 기반 분석에서 헛소리(할루시네이션)가 줄었다는 뜻
긴 문서(계약서, 공고문, 약관) 분석 시 빠뜨리는 내용이 덜하다는 뜻

자소서에 회사 정보를 잘못 쓰면 탈락입니다. 면접에서 엉뚱한 수치를 인용하면 끝이에요. 이 부분에서 GPT-5.4는 분명히 한 단계 올라왔습니다.

4. Codex — 조용히 강해지고 있는 개발자 도구

개발 쪽에 관심 있는 분들을 위한 섹션이에요.

Codex는 OpenAI의 코딩 전문 에이전트입니다. 처음엔 그저 "ChatGPT의 개발자용 버전" 정도로 여겨졌는데, 최근 몇 달 사이 정말 무섭게 업그레이드되고 있어요.

특히 최근 OpenAI는 Codex for Mac을 "AI 슈퍼앱"으로 만들겠다는 방향을 잡고 있어요. 컴퓨터 사용(Computer Use) 기능이 내장되어서, 에이전트가 직접 Mac 화면을 보고 클릭하고 입력하면서 작업을 수행합니다. 에이전트가 브라우저를 열어서 검색하고, 그 결과를 코드에 반영하고, 테스트를 돌리고, 커밋까지 하는 시나리오가 이미 가능해졌어요.

한 개발자는 자기 작업 흐름을 이렇게 묘사했어요. 과거에는 "Claude Code 하나에 몰빵"했는데, 최근에 Codex with GPT-5.4를 써보고 "dual-wielding(양손잡이)"으로 전환했다고요. 한 쪽으로 계획을 짜고, 다른 쪽에 비평을 시키면 두 모델의 약점을 서로 보완해준다는 거죠. 이게 요즘 개발자들 사이에서 점점 퍼지고 있는 흐름입니다.

비개발자에게도 기회가 있습니다

"저는 개발자가 아닌데요?"라고 하실 수도 있어요. 하지만 2026년의 AI 코딩 도구는 비개발자가 자기만의 도구를 만드는 문턱을 급격히 낮춰놓았습니다. 엑셀 매크로, 간단한 데이터 분석 스크립트, 개인용 웹페이지 정도는 Codex나 클로드 코드로 충분히 만들 수 있어요.

취업 면접에서 "AI 활용 경험이 있습니까?"라는 질문에, "네, 간단한 업무 자동화 스크립트를 제가 직접 Codex로 만들어봤습니다"라고 답할 수 있는 사람은 생각보다 많지 않아요. 그 자체로 차별화됩니다.

학생을 위한 혜택도 있어요

덧붙이자면, OpenAI는 최근 Codex 학생 크레딧 프로그램을 시작했어요. 대학 이메일로 SheerID 인증을 거치면 개인 워크스페이스에 크레딧이 자동으로 쌓입니다. 취업 준비 기간에 AI 코딩 도구를 경험해보고 싶은 대학생·대학원생이라면 꼭 확인해보세요. 부담 없이 시작해볼 수 있습니다.

그리고 한 가지 더 말씀드리면, 요즘 개발자 커뮤니티에서 자주 나오는 표현이 "양손잡이(dual-wielding)"인데요. 클로드 코드로 계획을 짜서 Codex로 실행하거나, 혹은 반대로 Codex가 짠 계획을 클로드에게 비평시키는 식의 교차 사용이 꽤 효과적이라는 거예요. 한 쪽 모델이 놓친 아키텍처 이슈를 다른 쪽이 잡아내고, 반대로 한 쪽의 과도한 엔지니어링을 다른 쪽이 단순화시켜주는 효과가 있어요. 이런 식의 "AI 2개 운영 감각"을 미리 익혀두면, 실무에서 큰 자산이 됩니다.

5. 오늘의 하이라이트 — ChatGPT Images 2.0, 정말 '와' 소리가 나옵니다

자, 이제 오늘 이 포스팅을 급하게 쓰게 된 진짜 이유입니다.

2026년 4월 21일, 바로 어제 OpenAI가 새로운 이미지 생성 모델 ChatGPT Images 2.0을 발표했어요. API 모델명은 gpt-image-2입니다. 이전 세대(gpt-image-1)를 대체하는 2세대 이미지 엔진이에요.

저는 어제 공개되자마자 바로 테스트해봤는데요, 솔직히 말씀드리면 기존 이미지 AI에서 가장 짜증났던 문제들이 한 번에 해결된 느낌이었습니다.

무엇이 달라졌는가

첫째, 텍스트 렌더링이 진짜 깔끔해졌어요.

이전까지 AI 이미지 생성의 가장 큰 약점이 뭐였나요? 이미지 안에 글자를 넣으면 철자가 깨지고, 한글이나 일본어는 거의 쓸모없는 수준으로 뭉개졌죠. 그런데 Images 2.0은 일본어, 한국어, 힌디어, 벵골어 같은 비(非)라틴 문자에 대한 렌더링이 크게 개선됐어요. 블로그 썸네일, 포스터, 인포그래픽, 실제로 쓸 수 있는 수준의 결과물이 나옵니다.

둘째, "생각하는" 이미지 생성이라는 게 붙었어요.

"Thinking 모드"라는 게 추가됐는데, 이미지를 만들기 전에 웹을 검색하고, 구도를 계획하고, 제약 조건을 검증한 뒤에 그립니다. 무슨 말이냐면, "인물 3명이 회의하는 장면" 같은 프롬프트에 4명을 그리거나, "다이어그램의 화살표를 A에서 B로" 요청했는데 엉뚱한 방향으로 그리는 실수가 훨씬 줄었다는 거예요.

셋째, 배치 생성(batch generation)이 가능해졌습니다.

프롬프트 하나로 최대 8~10개의 일관성 있는 이미지를 한 번에 뽑아줘요. 같은 브랜드 색상, 같은 캐릭터, 같은 구도 톤으로요. 블로그 연재 콘텐츠용 썸네일을 통일성 있게 만들거나, 포트폴리오 사이트의 섹션 이미지를 한 번에 디자인할 때 엄청 유용합니다.

넷째, 다양한 종횡비와 포맷을 지원합니다.

세로 인스타 피드, 가로 유튜브 썸네일, 정사각형 카드뉴스, A4 인쇄용 포스터 등 다양한 비율에서 망가지지 않는 구도를 유지해줍니다.

다섯째, 편집 기능이 강력해졌어요.

이미지를 한 번 만들고 끝이 아니라, "여기 이 부분만 톤을 좀 더 밝게 해줘", "글자 크기를 1.5배로 키워줘", "배경을 지하철 풍경에서 사무실로 바꿔줘" 같은 후속 수정이 자연스럽게 이어집니다. 마치 디자이너랑 옆에서 대화하면서 시안을 다듬어가는 느낌이에요. 이게 생각보다 엄청나게 편합니다.

제가 직접 써본 첫 인상

어제 출시 소식을 듣자마자 저도 블로그 썸네일 몇 개를 테스트해봤는데요. 한국어로 "취업 준비 완전정복"이라고 적힌 썸네일을 만들어달라고 했더니, 정말 놀랍게도 글자가 깨지지 않고, 한국 디자인 관습에 맞는 자간과 장평으로 깔끔하게 나왔어요. 과거 DALL-E 시절에는 "취업" 글자가 "귀엄"이 되고 "준비"가 "순니"가 되는 참사가 흔했는데, 그 문제가 상당히 해결된 느낌이었습니다.

취업 준비에서 이걸 어떻게 써먹을까

이력서·포트폴리오 디자인 — 특히 디자인, 마케팅, 콘텐츠 관련 직무 지원자라면 포트폴리오에 들어갈 비주얼 자료를 직접 만들 수 있어요.
개인 브랜딩 자료 — LinkedIn 배너, 노션 이력서 상단 이미지, 개인 블로그 썸네일. 디자이너 외주 비용 없이 전문가급 결과물이 나옵니다.
발표 자료 이미지 — 면접에서 "이런 프로젝트를 해봤습니다" 하며 보여주는 자료에 쓸 일러스트, 다이어그램, 목업을 즉석에서 만들 수 있어요.
연습용 자기 PR 영상 썸네일 — 요즘 영상 자기소개서도 많이 쓰잖아요. 여기 들어갈 썸네일도 깔끔하게.

한 가지 주의할 점은, 이미지 생성이 기존 채팅보다 좀 오래 걸린다는 거예요. 복잡한 요청의 경우 최대 2분까지 걸릴 수 있습니다. 그래서 카페에서 시간 있을 때 여러 장을 한꺼번에 뽑아두는 식으로 쓰는 걸 추천해요.

그리고 무료 사용자는 Standard 모드만, Plus·Pro·Business 구독자는 Thinking 모드까지 쓸 수 있어요. 진지하게 쓰려면 월 구독은 고려해보셔야 합니다.

6. 그래서 챗GPT를 언제, 어떻게 써야 하나

여기까지 읽으셨으면 아시겠지만, 저는 "챗GPT vs 클로드 vs 제미나이" 중에 하나만 골라야 한다는 발상 자체가 시대에 안 맞다고 생각해요. 각각 잘하는 게 다르고, 가격도 다릅니다. 2개 정도를 번갈아 쓰면서 감각을 쌓는 게 최고의 전략이에요.

제 개인적인 운영 방식을 공유드리면,

일상적인 빠른 질문, 번역, 일반 글쓰기 → 챗GPT (무료 플랜으로도 충분)
깊이 있는 분석, 자소서 퇴고, 장문의 초안 → 클로드
코딩 프로젝트, 나만의 앱 개발 → 클로드 코드(메인) + Codex(서브로 교차 비평)
이미지, 썸네일, 포스터, 프레젠테이션 비주얼 → 오늘부터는 챗GPT Images 2.0이 1순위
최신 정보 리서치, 멀티모달 검색 → 제미나이 또는 챗GPT의 검색 기능

이렇게 쓰면 AI 한 가지에 의존할 때보다 훨씬 풍부하게, 그리고 각각의 약점을 보완하면서 작업할 수 있어요.

마치며 — '기본기'의 가치를 다시 생각합니다

솔직히 고백하자면, 저도 올해 초엔 "이제 챗GPT는 한물 갔나?" 하는 생각을 잠깐 했어요. 클로드의 글쓰기가 너무 좋고, 클로드 코드가 너무 강력하다 보니 자연스럽게 관심이 한쪽으로 쏠린 거죠.

그런데 GPT-5.4를 꾸준히 써보고, 어제 Images 2.0을 만져보면서 생각이 바뀌었습니다. 챗GPT는 여전히, 그리고 앞으로도 한동안, 가장 안정적이고 두루 잘하는 AI라는 거요. 화려한 개별 성능보다 일관성과 완성도를 중시하는 사람에게는 여전히 1순위 후보입니다.

취업을 준비하시는 분들, 이제 막 커리어를 시작하시는 분들께 드리고 싶은 말씀은 이겁니다. AI 하나에 올인하지 마세요. 유행은 빠르게 바뀌지만, 기본기는 오래 갑니다. 여러 AI를 써보면서 각각의 성격과 강점을 익혀두는 경험 자체가, 결국 입사 후 "AI를 잘 쓰는 사람"이 되는 가장 빠른 길입니다.

오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.