스파스 오토인코더로 AI의 속마음 탐험하기: 거짓말하는 언어 모델의 비밀

인공지능과 대형 언어 모델은 언제나 우리에게 수수께끼 같은 존재였습니다. 특히 AI 챗봇이 대답할 때, 진실만을 말하고 있는지, 혹은 은근슬쩍 뭔가를 숨기고 있지는 않은지 궁금했던 적 있으신가요? 오늘은 최신 AI 연구를 통해, 언어 모델의 내부 구조와 대표 기술 '스파스 오토인코더'를 중심으로 어떻게 AI의 생각을 해석하고 조정할 수 있는지 이야기해보겠습니다.

언어 모델은 정말 거짓말을 할까? 내부 구조의 한계

최신 대형 언어 모델, 즉 ChatGPT나 클로드에게 "어떤 단어를 잊어달라"고 요청하면 표면적으로는 잊었다고 답하지만, 실제로는 정보를 기억하고 있습니다. 반복적으로 질문을 던지면 결국 그 단어를 다시 언급하죠. 이처럼 모델 내부에는 우리가 모르는 정보들이 남아 우리 예상과 달리 움직입니다. 그 이유는 모델의 내부 구조가 복잡하고, 학습한 지식이 서로 얽혀 있기 때문입니다.

AI의 생각을 해독하는 방법: 레이어와 뉴런의 역할

언어 모델은 입력된 문장을 작은 단위인 '토큰'으로 쪼개고, 각 토큰을 수백, 수천 개의 숫자로 된 벡터(행렬)에 담아 처리합니다. 이 행렬은 여러 레이어(층)를 거치면서 점차 복잡하게 변화합니다. 각 레이어의 결과는 모델 전체의 '잔차 흐름'(레지듀얼 스트림)을 통해 다음 단계로 전달되죠. 결국 마지막 단계의 행렬 연산 결과가 "다음에 나올 단어"의 확률로 변환되고, 이 결과값을 바탕으로 AI가 답을 생성합니다. 예를 들어 모델에게 "위키피디아의 신뢰성은 매우" 다음에 올 단어를 예측하게 하면, '중요', '높다', '의심스럽다' 등 다양한 확률을 가진 단어 후보들이 등장하는데, 그 선택 방식 역시 내부 연산에 따라 유연하게 바뀝니다.

뉴런의 다중 의미: AI 내부의 폴리세멘티시티

각 레이어안의 '뉴런'들은 특정 개념에만 반응하지 않습니다. AI 뉴런 중 하나를 자세히 뜯어보면, 의심이라는 신경망 활성화가 동시에 대문자, 고유명사 등 여러 개념에 반응하기도 하죠. 이런 현상을 '폴리세멘티시티(다의성)'라고 부르며, 언어 모델에서는 특히 흔하게 발견됩니다. 개별 뉴런이 여러 개념을 동시에 암호처럼 품고 있다는 뜻입니다. 그래서 단순히 단일 뉴런만으로는 AI가 어떤 생각을 하고 있는지 정확히 해석하기 어렵습니다.

AI의 개념 분리를 위한 해법: 중첩(슈퍼포지션)과 스파스 오토인코더

최근 연구에서는 뉴런 자체뿐만 아니라 뉴런들의 '조합'을 통해 더 명확한 개념을 분리할 수 있다고 말합니다. 이 조합을 효과적으로 찾아 낼 수 있는 대표적인 도구가 '스파스 오토인코더'입니다. 이는 내부 뉴런 값을 희소하게(0에 가깝게) 조정하여, 특정 개념에만 강하게 반응하는 조합을 뽑아내는 방식입니다. 실제로 수천~수만 개의 특징 벡터를 만들어 여러 개념을 효과적으로 분리해 냅니다.

스파스 오토인코더의 실전 적용: AI의 개념을 조정하다

구글 딥마인드, 오픈AI, 앤스로픽 등 주요 연구팀들은 대형 언어 모델에 수백, 수천만 개의 스파스 오토인코더를 장착해 내부 구조를 분석하고 있습니다. 예컨대 8249번째 특징 벡터에 값을 크게 주면, AI 챗봇은 위키피디아의 신뢰성에 대해 갑자기 의심이 많아지는 태도를 보입니다. 이처럼 특징값을 조절하면 전체 모델의 답변도 달라지죠. 특정 특징을 강화했을 때, AI가 회의적으로 변하거나, 혹은 전혀 말이 안 되는 답을 내기도 합니다.

한계와 도전: 아직 남은 '해석의 암흑 물질'

스파스 오토인코더는 AI 내부 구조 해석에서 커다란 진전을 가져왔지만 아직 한계도 분명합니다. 모델이 학습한 정보 중 1%도 해석해내지 못하고 있으며, 복잡하게 레이어를 넘나드는 개념까지는 제대로 분리하지 못합니다. 또한 일부 희귀 개념은 연산 비용이 너무 커서 뽑아내기 어렵습니다. 그래서 "최고의 망원경으로 우주를 관찰하듯" AI의 깊은 속내는 여전히 많은 부분이 간접적으로만 파악되고 있습니다.

최신 트렌드: 모델 해석을 위한 교차 기술의 등장

이를 극복하고자 연구자들은 '스파스 교차 코더' 등 새로운 알고리즘으로 여러 레이어의 정보를 동시에 파악하고, 좀 더 정밀하게 개념 분리를 시도하고 있습니다. 오토인코더의 실시간 시각화 플랫폼인 '뉴로피디아(NeuroPedia)'도 개발되어, 사용자들이 직접 여러 개념 특징을 확인하고 테스트해볼 수 있도록 도와줍니다. 앞으로 이 기술들이 발전하며 AI의 내부 행동을 점점 더 투명하게 이해할 기회가 많아질 전망입니다.

우리가 얻을 수 있는 실질적 가치와 미래 전망

스파스 오토인코더는 기존 블랙박스처럼 불투명했던 언어 모델의 내부 작동 원리를 풀어내, AI를 더 믿고 효과적으로 활용할 수 있는 길을 열었습니다. 앞으로 해석 기술이 얼마나 발전할지, 그리고 인간의 이해를 뛰어넘는 AI의 속마음을 어디까지 들여다볼 수 있을지 기대가 큽니다. 혹시 여러분도 AI와 대화할 때 "진짜로 무슨 생각까지 하고 있을까?" 궁금하다면, 직접 뉴로피디아 같은 플랫폼을 찾아 특징을 실험해보세요. AI를 더 똑똑하게, 더 솔직하게, 우리가 원하는 방향으로 제어하는 미래가 머지않아 다가오고 있습니다.

지금까지 스파스 오토인코더와 대형 언어 모델 해석 기술을 소개했습니다. 앞으로도 AI 해석 능력은 진화할 것이며, 이 과정에서 기술에 대한 신뢰와 활용 역량도 커질 것입니다. 최신 AI 트렌드를 알차게 따라가려면, 내부 구조와 해석 기술을 알아두는 것이 분명 큰 도움이 될 거예요!

출처 및 참고 :