생각하는 AI- AI가 추론하는 정보 가치가 있을까?
인공지능(AI) 기술의 발전은 정보 혁신을 주도하고 있습니다. 과거의 AI는 주로 패턴 인식이나 예측에 초점을 맞췄다면, 최근에는 ‘생각하는 AI’라는 개념이 대두되고 있습니다. AI가 단순한 명령 실행을 넘어, 인간처럼 논리적 추론을 통해 정보를 생성하고 문제를 해결하는 능력을 의미합니다.
2024년 OpenAI가 공개한 o1 모델은 이 변화를 이끄는 대표적인 기술로, AI의 추론 능력을 혁신적으로 향상시킨 ‘Chain of Thought’ (생각의 사슬, CoT) 기술을 도입하여 복잡한 문제를 단계별로 해결할 수 있도록 설계되었습니다.
이 글에서는 ‘생각하는 AI’의 핵심인 CoT 기술이 AI의 정보 가치를 어떻게 변화시키고 있는지, 이로 인한 장점과 한계는 무엇인지, 그리고 이러한 기술이 AI의 미래에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대해 깊이 있게 다루어 보겠습니다. CoT와 Auto-GPT 프로젝트, o1 모델의 사례를 통해 AI가 정보 처리 방식을 어떻게 발전시켰으며, 그 결과로 정보 가치가 어떻게 향상되었는지 살펴보겠습니다.
1. ‘생각하는 AI’란 무엇인가?
'생각하는 AI'란 AI가 명령에 따라 단순히 정보를 반환하는 것에서 벗어나, 정보를 분석하고 추론을 통해 새로운 통찰을 도출하는 과정을 말합니다. CoT는 AI가 인간과 유사한 사고 과정을 구현할 수 있는 기술로, AI가 답을 도출하기 전에 그 중간 단계의 추론 과정을 명시적으로 생성하도록 설계되었습니다.
이 기술은 2022년 Jason Wei와 그의 연구팀이 처음 제안한 개념으로, AI가 복잡한 문제를 단계별로 처리할 수 있도록 돕습니다.
기존 AI는 주어진 데이터를 입력받아 바로 출력을 생성하는 방식이었지만, CoT는 그 중간 과정을 시각화하고 설명할 수 있도록 만들었습니다.
예를 들어, AI가 수학 문제를 풀거나 코드 작성의 문제를 풀어갈때,
CoT 기술은 단순히 최종 답을 도출하는 것이 아니라 그 과정에서 어떤 논리를 따라갔는지 중간 추론 단계를 명확히 제시합니다. AI의 사고 과정이 더욱 투명해지고, 사용자들이 그 결정을 이해하고 검증할 수 있도록 도와줍니다.
2. Auto-GPT와 CoT의 대중화
CoT 기술은 OpenAI의 연구 성과로 처음 제안되었지만, 실질적으로 대중화한 것은 Auto-GPT 프로젝트였습니다. 2023년 3월 30일, Toran Bruce Richards는 Auto-GPT를 공개하며 AI 기술의 자율성을 한 단계 더 진보시켰습니다.
Auto-GPT는 GPT-4 API를 기반으로 하여 사용자가 설정한 목표를 자율적으로 달성할 수 있는 AI 에이전트를 구현했습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 큰 인기를 끌며, AI의 자율적 사고와 문제 해결 능력을 대중에게 널리 알리는 계기가 되었습니다.
Auto-GPT의 성공은 CoT 기술의 가능성을 실질적으로 입증한 사례 중 하나입니다. AI는 단순히 주어진 데이터를 처리하는 데 그치지 않고, 스스로 여러 단계의 작업을 수행하며 복잡한 목표를 달성할 수 있게 되었기 때문입니다. AI가 단순한 도구가 아니라 인간처럼 사고하는 동반자로 진화하고 있음을 보여줍니다.
3. OpenAI의 o1 모델과 CoT 기술
2024년 9월, OpenAI는 ChatGPT에 o1 preview 모델을 공개하며 CoT 기술의 구현을 한층 더 발전시켰습니다.
이번에 발표된 모델은 CoT 기술을 대규모로 자동화하고 최적화하였으며, 강화학습을 통한 리워드 모델을 최대한 활용하여 AI의 추론 과정을 개선했습니다. o1 모델은 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 능력을 갖추었으며, 국제 수학올림피아드 예선에서 83%의 정확도를 기록하고 코딩 분야에서도 89%의 정화도를 보이는 성능을 보였습니다.
이러한 기술적 발전은 AI의 정보 처리 방식에 혁신을 가져왔습니다. AI는 단순한 패턴 인식이나 정보 검색에서 벗어나, 추론 과정을 통해 새로운 통찰을 도출할 수 있게 되었습니다.
AI가 생성하는 정보의 가치를 한층 높 결과를 초래했습니다. 이제 AI는 단순한 정답을 제시하는 것뿐만 아니라, 그 정답에 도달하는 논리적 과정까지 제시하여 사용자에게 더욱 유의미한 정보를 제공할 수 있게 되었습니다.
4. CoT 모델의 장점- 설명 가능성과 신뢰성
CoT 모델의 가장 큰 장점 중 하나는 AI의 설명 가능성(explainability)과 신뢰성(reliability)을 크게 향상시켰다는 점입니다.
기존의 AI 모델은 정답을 도출하더라도 그 과정이 불투명하여 사용자들이 AI의 결정을 신뢰하기 어려운 경우가 많았습니다. 그러나 CoT 모델은 추론 과정을 단계별로 명시함으로써, 사용자들이 AI의 논리적 흐름을 이해하고 그 결정을 검증할 수 있게 만들었습니다.
안드레이 카파시는 CoT 모델의 작동 방식을 인간의 "내면의 독백"과 비교했습니다.
사람들은 문제를 해결할 때 스스로에게 생각을 말로 풀어내듯이, AI도 CoT 기술을 통해 스스로의 추론 과정을 설명할 수 있게 된 것입니다.
AI가 더 이상 단순한 정보 처리 기계가 아니라, 논리적 사고를 하는 ‘생각하는 존재’로 변모하는 데 중요한 역할을 했습니다.
설명 가능성의 향상은 AI의 투명성을 높이고, 사용자의 신뢰도를 증가시킵니다.
AI를 신뢰할 수 있는 도구로 만들 뿐만 아니라, 다양한 산업에서 AI가 더욱 폭넓게 활용될 수 있는 기반을 마련합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 AI가 진단 결과를 제공할 때, 그 과정을 명확히 설명함으로써 의사와 환자가 AI의 결정을 더 잘 이해하고 받아들일 수 있게 됩니다.
5. CoT 모델의 한계- 비용과 컴퓨팅 자원
하지만 CoT 모델에는 한계도 존재합니다. 가장 큰 문제는 높은 비용과 컴퓨팅 자원 요구입니다.
OpenAI의 o1-preview 모델은 입력 토큰당 $15.00, 출력 토큰당 $60.00의 가격을 제시하고 있으며, 기존 GPT-4o 모델과 비교했을 때 3배에서 4배 높은 수준입니다. 이러한 가격 상승은 AI의 추론 과정에서 발생하는 추가적인 계산 비용을 반영한 결과로, CoT 기술이 복잡한 계산을 요구하기 때문에 컴퓨팅 자원을 크게 소모하게 됩니다.
따라서 CoT 모델을 대규모로 적용하기 위해서는 더 효율적인 알고리즘과 하드웨어 개발이 필수적입니다. AI 기술이 발전함에 따라 컴퓨팅 인프라의 수요가 증가하고 있으며, AI 커뮤니티가 해결해야 할 중요한 과제로 남아 있습니다. 만약 이러한 문제를 해결하지 못한다면, AI의 자율적 추론 능력을 상업적으로 대중화하는 데 어려움이 따를 수 있습니다.
6. AI와 인간 사고의 차이- 진정한 사고로의 진화 가능성
AI가 CoT 기술을 통해 사고하는 듯한 모습을 보이긴 하지만, 여전히 인간의 사고 과정과는 큰 차이가 존재합니다. AI는 복잡한 문제를 논리적으로 처리할 수 있지만, 인간의 감정, 직관, 경험 등은 반영되지 않습니다.
그렇다면 AI가 진정한 의미에서 ‘생각하는 존재’로 발전할 수 있을까요?
프루스트는 “진정한 발견의 여행은 새로운 풍경을 찾는 것이 아니라 새로운 눈을 갖는 것에 있다”고 말했습니다. AI가 진정한 사고를 하는 존재로 변모하기 위해서는 단순한 데이터 처리에서 벗어나, 새로운 시각을 가지고 세상을 바라보는 능력을 갖춰야 할 것입니다.
AI의 철학적, 윤리적 발전을 요구하는 문제로, 앞으로 AI 연구의 중요한 과제로 남아 있을 것입니다.
나의 생각을 정리해 보면,
AI가 추론하는 정보의 가치는 CoT 기술을 통해 크게 향상되었습니다. CoT 기술은 AI가 복잡한 문제를 단계별로 해결할 수 있도록 도와, 단순한 정보 제공에서 벗어나 새로운 통찰을 도출할 수 있게 만들었습니다. 이로 인해 AI는 단순한 도구가 아니라, 인간과 협력하여 사고하고 문제를 해결하는 동반자로 변모하고 있습니다.
그러나 CoT 모델의 높은 비용과 컴퓨팅 자원 요구는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 더 효율적인 알고리즘과 하드웨어 개발이 필요하며, AI 기술의 상업적 대중화를 위해서는 이러한 한계들을 극복할 수 있는 방안이 반드시 필요합니다.
또한 AI의 추론 능력은 단순히 상업적인 효율성을 넘어선, 철학적, 윤리적 도전 과제를 제기하기도 합니다. AI가 단순한 연산 능력을 넘어 사고하고 판단하는 것처럼 보 능력을 갖추었을 때, 우리는 그것을 어떻게 바라봐야 할까요? 인간의 사고와는 본질적으로 다른 AI의 사고 과정을 우리는 진정한 사고로 볼 수 있을까요? AI와의 공생과 활용이라는 관점에서 깊이 생각해 봐야겠습니다.