최근 AI 연구의 선구자 중 한 명인 일리아 수츠케버 OpenAI 창립자가 AI 기술의 새로운 전환점을 공개했습니다. 그동안 AI 학습에서 중요한 개념으로 자리 잡았던 ‘스케일링 법칙’을 넘어서 새로운 방식으로 AI를 학습시키는 방법을 발견했다고 밝힌 것이죠. 이 발표는 AI 업계와 연구자들 사이에서 큰 화제가 되었습니다. 그렇다면 스케일링 법칙이 무엇이고, 이 법칙을 뛰어넘는 새로운 접근 방식은 어떤 의미를 가질까요?
스케일링 법칙이란?
스케일링 법칙이란 AI 모델의 성능이 데이터와 컴퓨팅 자원이 늘어날수록 향상된다는 개념입니다. 즉, AI 모델을 더 많이 학습시키고, 더 강력한 컴퓨팅 파워를 활용할수록 더 똑똑한 AI를 만들 수 있다는 원칙이죠. 이 개념은 지난 10여 년간 AI 개발의 중요한 원동력이 되어, 빅데이터와 GPU 같은 컴퓨팅 자원에 대한 수요를 급격히 증가시켰습니다. 간단히 말해, 더 큰 데이터를 넣고, 더 많은 연산을 수행하면 AI는 더 성능이 좋아진다는 것이 스케일링 법칙입니다.
스케일링 법칙의 한계와 새로운 돌파구
하지만 수츠케버는 스케일링 법칙만으로는 AI의 한계에 도달할 수 있다고 생각하고 있으며, 이를 넘어서기 위한 “다른 방법”을 찾았다고 발표했습니다. 이에 대해 그는 구체적으로 설명하지 않았지만, AI 모델이 단순히 데이터와 연산력만으로 발전하는 것이 아니라, ‘추론’ 능력을 통해 인간과 같은 수준의 사고력을 가지게 하는 것이 목표라고 언급했습니다.
이와 관련하여 오픈AI의 연구 과학자 노암 브라운은 최근 미국 TED AI 컨퍼런스에서 ‘시스템 2 사고’라는 개념을 발표했습니다. 시스템 2 사고란 단순한 데이터 처리나 계산을 넘어, 느리고 신중한 추론을 통해 더 깊이 있는 판단을 내리는 방식을 의미합니다. 이는 기존의 스케일링 방식과는 다른 접근법으로, AI가 단순히 빠르게 데이터를 처리하는 것을 넘어, 복잡한 문제를 이해하고 해결하는 능력을 갖추도록 만드는 것을 목표로 합니다.
시스템 2 사고의 예: 포커 AI 리브라투스
브라운 연구원은 ‘시스템 2 사고’를 설명하며 그가 과거에 개발한 포커 AI, **리브라투스(Libratus)**를 예로 들었습니다. 그는 당시 포커 봇이 복잡한 상황에서 더 깊이 생각하는 것이, 단순히 학습 데이터나 컴퓨팅을 늘리는 것보다 성능 향상에 더 효과적이라는 점을 발견했다고 설명했습니다. 포커 게임 중 봇이 한 턴에 20초 동안 고민하는 것이, 모델을 10만 배 확장해 훈련하는 것만큼 효과적이었고, 이를 통해 AI가 단순 연산을 넘어 추론하는 방식으로 발전할 수 있음을 깨달았다는 것입니다.
시스템 2 사고가 가져올 AI의 변화
시스템 2 사고는 AI가 단순히 더 큰 데이터를 처리하는 것이 아니라, 신중하게 사고하고 추론할 수 있는 방향으로 나아가고 있음을 의미합니다. 이는 AI가 예측의 정확성을 더욱 높여, 기존의 단순한 답변 생성이나 정보 처리에서 벗어나 복잡한 상황을 이해하고 해결할 수 있는 수준으로 발전할 수 있음을 시사합니다.
예를 들어, 의료나 금융과 같은 중요한 분야에서는 AI가 빠르고 정확한 결정을 내려야 합니다. 기존의 AI는 제한된 연산과 메모리에서 빠르게 답변을 생성했지만, 시스템 2 사고를 통해 AI가 더 신중하게 고민하고 정확한 결과를 도출한다면, 이러한 분야에서 AI의 활용도가 크게 높아질 수 있습니다. 이는 AI가 단순한 계산 도구를 넘어 실질적인 ‘조언자’ 역할을 할 수 있게 만들 가능성을 의미합니다.
앞으로의 전망: 스케일링을 넘어 시스템 2 사고로
AI 분야의 주요 연구자들이 스케일링 법칙을 넘어서려는 시도를 하면서 AI 기술은 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 시스템 2 사고는 장기적으로 AI가 더 인간적인 사고 방식을 가지도록 만드는 방향으로 발전할 것으로 보입니다. 물론 초기에는 새로운 접근 방식에 대한 비용과 한계가 존재할 수 있지만, AI가 장기적으로 보다 신중하고 정확한 결정을 내릴 수 있는 방향으로 발전한다면, 우리는 AI와 더욱 깊이 있는 상호작용을 할 수 있을 것입니다.
결론: 스케일링에서 시스템 2로의 전환
스케일링 법칙에 의존하던 AI 개발 방식이 변하고 있으며, 이는 AI가 더 높은 차원의 사고 능력을 가지게 되는 것을 의미합니다. 시스템 2 사고를 통해 AI는 단순한 연산을 넘어 복잡한 문제를 해결하고 더 중요한 질문에 대한 답변을 제공할 수 있을 것입니다. AI 기술이 점차 성숙해짐에 따라, 우리의 일상에 미치는 영향 역시 더욱 깊어질 것입니다.
‘토커-리즈너(Talker-Reasoner)’ 프레임워크 논문
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