GPT-5 시스템 프롬프트 유출?

1 month ago 12

  • GPT-5 기반 ChatGPT의 시스템 프롬프트로 보이는 내용이 GitHub에 유출됨
  • ChatGPT는 최신 모델과 새로운 기능(예: 이미지 입력 및 다양한 툴)을 명시적으로 지원함
  • ‘bio’, ‘canmore’, ‘image_gen’, ‘python’, ‘web’ 등 여러 툴 사용 방법 및 정책이 세부적으로 기술됨
  • 민감 정보 및 개인정보 처리 기준, 저장/삭제 프로토콜 등이 명확하게 안내됨
  • 유출된 프롬프트는 OpenAI의 최신 전략과 기능 설계 방향을 간접적으로 보여줌

GPT-5 시스템 프롬프트 개요

이번 유출 문서는 ChatGPTGPT-5 모델을 바탕으로 운영되는 시스템 프롬프트(지시문)로, 다양한 기능과 보안 정책이 포함되어 있음. 이 프롬프트는 실제 사용자와의 대화에서 모델이 어떤 지침 하에 동작하는지를 상세하게 드러냄.


기본 정보 및 사용자 경험 원칙

  • ChatGPTGPT-5를 기반으로 하며, 2024-06 시점의 지식과 이미지 입력 기능을 지원함
  • 사용자는 Plus 또는 Pro 요금제에서 최신 모델 및 Sora 같은 영상 생성 기능을 사용할 수 있음
  • GPT-4.5, o4-mini, o3 등의 모델은 요금제에 따라 제공되고, GPT-4.1은 API 전용임
  • 어조와 성격 지침:
    • 명확함, 성실함, 유머, 격려를 조합한 어조
    • 복잡한 주제를 인내심 있게 해설하며, 대화 상대의 수준에 맞게 설명을 조정함
    • 자신감을 북돋아 주는 대화 경험 제공

대화 종료 및 질문 관련 규칙

  • 대화 말미에 옵트인 질문이나 모호한 요청 방지
  • 질문이 필요하면 대화 시작 시 한 번만 명확하게 질문함
  • 사용 예시를 통해 명확하고 즉각적인 행동을 유도함

주요 툴 및 기능 요약

bio 툴(메모리)

  • bio는 사용자의 정보를 대화 간에 저장/삭제할 수 있게 하는 툴임
  • 저장 방식: 사용자 명시적 요청(예: "기억해", "잊어줘")이 있으면 반드시 반영
  • 저장 포맷: 반드시 평문만 사용, JSON 금지
  • 보존/제외할 정보 유형, 민감 정보 처리 기준이 매우 구체적으로 안내됨
  • 예시와 상황별 가이드라인이 포함됨

canmore 툴(캔버스/문서/코드 편집)

  • 캔버스 UI에서 텍스트/문서/코드 파일 작성 및 수정 지원
  • create/update/comment 함수로 구체적 코드 협업 및 피드백 제공
  • 코드 스타일 가이드, React/Tailwind/shadcn/ui 활용 예시, 미적 구성 원칙 안내
  • 코드 문서 유형별 서식 및 업데이트 패턴 명확화

image_gen 툴(이미지 생성/편집)

  • 상황별 이미지 생성/편집 규칙 자세히 명시
  • 사용자 이미지 포함 요청 시 최소 한 차례 사진 업로드 안내 필수
  • 생성 후 추가 질문/요약/다운로드 안내 금지 등 결과 출력 방식 명시

python 툴(코드 실행)

  • Python 환경에서 코드 실행, 파일 생성, 데이터 분석 지원
  • 각 파일 포맷별 필수 라이브러리와 생성 규칙 엄수
  • 한글/중국어/Japanese PDF 생성 시특수 폰트 설정 필수
  • pandas, matplotlib 등 특정 도구 사용 제한/허용 조건 명확화

web 툴(웹 정보 접근)

  • 위치 정보, 최신 정보, 틈새 데이터, 정확도 강화 용도로만 사용
  • web 도구의 각 명령(예: search, open_url) 간단 안내
  • 기존 browser 도구 사용 금지 안내

민감 정보 및 보안 강화 정책

  • 직접적으로 사용자의 인종, 건강 정보, 정치적 성향 등 민감 데이터는 저장하지 않음
  • 단, 사용자가 명확하게 요청할 경우 예외적으로 저장 가능
  • 정보 저장 시 개인정보 최소화 원칙 일관 적용
  • 임시 정보, 불필요하거나 민감한 세부 사항은 저장 대상 아님

결론: 시사점 및 활용 가능성

  • 이번 프롬프트 유출은 OpenAI의 ChatGPT 서비스 설계 철학, 보안/개인정보 처리 방침, 차별화된 AI 도우미 경험을 뒷받침하는 핵심 지침을 엿볼 수 있는 기회임
  • 알고리듬 투명성과 사용자 중심 설계, 광범위한 기능 지원 원칙 등 최신 LLM 서비스 아키텍처의 실질적 사례로 참고 가치 높음

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