OpenAI 신형 AI 모델, 인공지능 작동 비밀 파헤친다¶
원제목: OpenAI’s new LLM exposes the secrets of how AI really works
핵심 요약
- OpenAI가 개발한 새로운 실험적 AI 모델은 기존 모델보다 훨씬 이해하기 쉬운 투명성을 가짐.
- 이 모델은 AI의 '블랙박스' 문제를 해결하고, AI의 오류 및 신뢰성 문제 규명에 기여할 것으로 기대됨.
- 기계적 해석 가능성 연구의 진전으로, AI 시스템의 안전성과 미래 통합에 대한 이해를 높일 것임.
상세 내용¶
OpenAI가 개발한 새로운 실험적 대규모 언어 모델(LLM)은 기존의 AI 모델과 달리 작동 방식을 이해하기가 훨씬 쉽습니다. 이는 현재의 LLM이 '블랙박스'와 같아 그 내부 작동 원리를 완전히 이해하기 어렵다는 점에서 매우 중요한 발전입니다. 이러한 투명성은 연구자들이 AI가 왜 환각 현상을 일으키는지, 왜 예측 불가능한 행동을 보이는지, 그리고 중요한 업무에 AI를 얼마나 신뢰할 수 있는지 등을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Leo Gao OpenAI 연구 과학자는 "AI 시스템이 더욱 강력해짐에 따라 매우 중요한 영역에 점점 더 통합될 것입니다. 따라서 AI의 안전성을 확보하는 것이 매우 중요하다"고 강조했습니다. 이 새로운 모델은 아직 초기 연구 단계이며, GPT-5나 Claude, Gemini와 같은 최신 대규모 모델에 비해 훨씬 작고 성능이 떨어집니다. Gao는 이 모델의 성능이 2018년 OpenAI의 GPT-1 모델과 비슷할 것이라고 언급했습니다.
하지만 이 모델의 목표는 현존 최고 성능의 모델과 경쟁하는 것이 아니라, 더 크고 성능이 뛰어난 모델의 숨겨진 메커니즘을 이해하는 것입니다. 보스턴 칼리지의 수학자 Elisenda Grigsby는 이 연구가 "소개하는 방법론이 상당한 영향을 미칠 것"이라고 평가했습니다. AI 스타트업 Goodfire의 연구 과학자 Lee Sharkey 역시 "이 연구는 올바른 목표를 겨냥하고 있으며 잘 수행된 것으로 보인다"고 덧붙였습니다.
AI 모델을 이해하기 어려운 이유는 신경망의 복잡한 구조 때문입니다. LLM은 수많은 뉴런(노드)들이 층으로 구성된 신경망으로 만들어집니다. 대부분의 신경망은 '밀집 신경망'으로, 각 뉴런이 인접한 층의 모든 다른 뉴런과 연결되어 있습니다. 이러한 구조는 학습 및 실행에 효율적이지만, 학습된 내용을 방대한 연결망에 분산시켜 특정 개념이나 기능을 특정 부분과 연결하기 어렵게 만듭니다. 또한, 특정 뉴런이 여러 다른 특징을 나타내는 '중첩' 현상도 발생합니다.
OpenAI의 기계적 해석 가능성 팀을 이끄는 Dan Mossing은 "신경망은 크고 복잡하며 뒤얽혀 있어 이해하기 매우 어렵다. 우리는 '만약 이것이 사실이 아니도록 만들어본다면 어떨까?'라고 생각했다"고 밝혔습니다. OpenAI는 밀집 신경망 대신 '가중치 희소 트랜스포머'라는 신경망을 사용했는데, 이 구조에서는 각 뉴런이 소수의 다른 뉴런하고만 연결됩니다. 이로 인해 모델은 특징을 분산시키는 대신 지역화된 클러스터로 표현하게 되었습니다. 이 모델은 상용 LLM보다 훨씬 느리지만, 특정 개념 및 기능과 뉴런 또는 뉴런 그룹을 연관 짓기가 훨씬 쉬워졌습니다. Gao는 "모델의 해석 가능성에서 극적인 차이가 있다"고 말했습니다. 연구팀은 이 모델을 사용하여 따옴표로 시작하는 텍스트에 일치하는 닫는 따옴표를 추가하는 등의 간단한 작업을 테스트하며, 이러한 간단한 작업조차도 모델의 작동 방식을 파악하는 데 복잡한 분석이 필요함을 보여주었습니다.
편집자 노트¶
OpenAI의 이번 발표는 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 '투명성'에 대한 오랜 갈증을 해소할 수 있는 중요한 단초를 제공합니다. 우리는 이미 ChatGPT와 같은 AI를 일상적으로 사용하고 있지만, 이 AI들이 왜 그런 답변을 하는지, 때로는 왜 엉뚱한 소리를 하는지에 대한 근본적인 이유는 여전히 오리무중입니다. 이번에 공개된 '가중치 희소 트랜스포머' 모델은 이러한 '블랙박스' 문제를 해결하기 위한 시도로, AI의 의사결정 과정을 좀 더 쉽게 들여다볼 수 있게 한다는 점에서 의미가 있습니다.
이 연구가 중요한 이유는 AI가 점차 우리 사회의 핵심적인 부분으로 깊숙이 통합될 것이기 때문입니다. 의료, 금융, 법률 등 민감한 분야에 AI가 활용되기 위해서는 그 작동 방식을 명확히 이해하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 이번 모델은 AI의 잠재적인 오류, 즉 '환각' 현상이나 예측 불가능한 행동의 원인을 규명하는 데 기여함으로써, AI를 더욱 안전하고 책임감 있게 사용할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 일반 사용자 입장에서는 AI 기술에 대한 막연한 두려움 대신, 좀 더 합리적인 이해와 기대를 가질 수 있게 될 것입니다.