AI 추론 모델, 20년 전에도 가능했을지도

AI 기술이 최근 비약적인 발전을 이루고 있는 가운데, OpenAI의 연구 책임자 노암 브라운(Noam Brown)은 흥미로운 주장을 내놓았다. 그는 최근 한 인터뷰에서 일부 인공지능 '추론' 모델이 새로운 것이 아니며, 적절한 알고리즘과 접근 방식을 예전부터 알고 있었다면 이론상으로는 20년 전에도 등장할 수 있었을 것이라고 밝혔다.

"AI도 생각할 수 있어야 한다"

브라운은 인간의 사고과정이 AI 설계에 있어 매우 중요한 힌트가 된다고 강조했다. 그는 “인간은 복잡한 문제에 직면했을 때 되풀이해 생각하고 판단한다. AI도 단순 계산이 아닌 사고하는 메커니즘을 갖춘다면 보다 정교한 판단을 할 수 있다”고 설명했다.

이와 관련해 그는 카네기 멜론 대학에서 진행했던 게임 AI 연구를 언급했다. 특히, 그가 참여한 ‘플루리버스(Pluribus)’라는 AI는 추론을 기반으로 문제에 접근해 세계 수준의 포커 플레이어들을 이긴 성과를 낸 바 있다. 브라운은 해당 AI가 일반적으로 사용하는 대규모 계산 방식이 아닌, '생각하는' 방식을 채택했다는 점에서 주목할 필요가 있다고 설명했다.

OpenAI 모델 ‘O1’, 응답 전 '생각'하는 방식 도입

브라운은 OpenAI에서 개발한 AI 모델 ‘O1’의 설계에도 직접 참여했다. 이 모델은 일반적인 딥러닝 응답 방식과 달리, 질문이 주어진 이후 일정 시간 동안 스스로 생각하는 ‘테스트 타임 인퍼런스(test-time inference)’ 기술을 활용한다. 그는 이러한 추론 기반 시스템이 특히 수학, 과학 등의 분야에서 기존 AI보다 훨씬 더 정확하고 신뢰도 있는 결과를 낼 수 있다고 주장했다.

학계 역할 강조, 컴퓨팅 자원 부족 문제도 제기

그는 AI 발전에 있어 학계의 역할도 강조했다. 상업적으로 막대한 컴퓨팅 자원을 투입하는 방식이 아닌, 상대적으로 적은 자원으로 높은 효율을 낼 수 있는 모델 구조 설계가 가능하다는 것이다. 브라운은 “학계는 AI 벤치마크 개선과 설계 최적화 등에서 큰 기여를 할 수 있다”며 이러한 분야에 더 많은 연구가 필요하다고 밝혔다.

특히, 현재 사용 중인 AI 벤치마크 평가 기준이 충분히 신뢰할 수 없다는 점을 지적하며 개선의 필요성을 역설했다.

과학 연구 지원금 삭감에 대한 우려

브라운의 발언은 마침 미국 트럼프 행정부가 과학 기술 분야의 예산을 대폭 삭감하는 가운데 이뤄졌다. 이에 따라 수많은 AI 전문가들은 이러한 조치가 미국 내 AI 기술 경쟁력을 약화시킬 뿐 아니라, 국제사회에서의 기술 주도권 확보에도 부정적인 영향을 줄 것이라고 경고하고 있다.

개인 의견:

AI가 '생각하는' 구조로 진화하고 있다는 점에서 매우 흥미롭다. 기존의 단순한 입력-출력 방식에서 벗어나 인간처럼 정보를 숙고하고 판단하는 시스템은 앞으로 더욱 다양한 분야에 적용될 수 있을 것이다. 다만 이러한 기술이 공정하고 책임감 있는 방식으로 사용되도록 사회적·윤리적 가이드라인 마련도 병행되어야 할 것이다.