AI의 속마음 엿보기: OpenAI의 새로운 인공지능, 내부 구조와 비밀을 밝히다

우리에게 친숙한 ChatGPT나 구글의 Gemini, 그리고 최신 AI들이 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 하지만 이들의 결정 과정은 여전히 '블랙박스'처럼 불투명합니다. OpenAI가 최근 공개한 새로운 대형 언어 모델(LLM)은 바로 이 문제를 해결하고자 한 실험적 프로젝트입니다. 오늘은 OpenAI의 'Weight-Sparse Transformer'가 어떻게 AI의 속 workings를 드러내고, AI의 미래에 어떤 변화를 예고하는지 쉽고 재미있게 파헤쳐 봅니다.

지금까지 AI는 왜 ‘블랙박스’로 불려왔나?

인공지능의 성능은 날이 갈수록 높아지지만, 내부 작동 방식은 전문가들도 "어떻게 이런 결과가 나오지?"라며 고개를 갸웃하게 만들 정도로 불투명합니다. 그 이유는 대부분의 최신 AI 모델들이 ‘딥러닝’ 방식의 거대한 신경망으로 만들어져 있기 때문입니다. 일례로, 대규모 신경망은 각 뉴런이 인접한 모든 뉴런과 연결되어 정보를 주고받는 ‘밀집 네트워크(dense network)’ 구조로 설계됩니다.

이런 구조는 학습과 연산엔 효율적이지만, 무엇을 어떻게 배웠는지 알아내기는 어렵습니다. 즉, 뉴런 하나가 여러 개념을 동시에 표현하거나, 하나의 개념이 여러 뉴런에 나눠져 숨어 버립니다. 결과적으로, ‘이 뉴런이 이 개념을 표현한다!’는 식의 명확한 연결 고리가 방해받는 현상—바로 ‘슈퍼포지션(superposition)’ 때문에 연구자들도 인공지능의 생각을 추적하기가 극도로 어려워진 것이죠.

‘Weight-Sparse Transformer’가 뭘 바꿨나?

OpenAI의 새 모델은 과감하게 '기존과 다르게' 접근했습니다. 바로 'Weight-Sparse Transformer'라는 실험적 신경망 구조를 도입한 것이 특징입니다. 이 시스템에서는 뉴런 하나가 아주 소수의 다른 뉴런과만 연결됩니다. 다시 말해, 개념이나 기능들이 웅크려 모여 있게 만들어, 특정 뉴런 그룹이 특정 기능—이를테면 "따옴표를 잘 닫아주는 법"—을 책임진다는 식으로 설계된 거죠.

이 방식의 장점은 뚜렷합니다. 모델의 속을 들여다볼 때, 무작정 연결고리를 따라가다가 길을 잃는 대신, "이 뉴런이 바로 이 기능을 수행하는구나!" 하고 한눈에 알 수 있습니다. 실제로 연구진은 따옴표 닫기 같은 아주 간단한 작업을 시키고 뉴런의 계산 흐름을 하나하나 추적하는 데 성공했습니다. 마치 사람이 손으로 직접 짜 넣은 알고리즘을 AI가 스스로 학습해 만들어 내는 모습이 재현된 셈이죠.

내부 해석이 쉬우면 뭐가 좋을까: 안전성과 신뢰성

이 모델의 핵심 가치는 ‘알기 쉬움'과 ‘투명성’에 있습니다. AI가 미래에 의료, 법률, 금융 등 우리 삶의 중요한 분야에 들어오게 되면, “이 AI가 왜 이런 판단을 했는지”를 사람에게 설명할 수 있어야 신뢰가 갑니다. 흑막에 가려진 ‘블랙박스’가 아니라, 속을 훤히 보여주는 ‘해석 가능한 AI(mechanistic interpretability)’ 연구는 그래서 최근 AI 분야의 가장 주목받는 트렌드가 되었죠.

투명한 AI는 단순히 결과만 알려주는 게 아니라, 내부적인 결정을 어떻게 내렸는지—즉 ‘근거’를 설명하며, 안전성과 책임성을 높입니다. 잘못된 판단이나, 편향된 결과가 나왔을 때도 어디서 문제가 생겼는지 정확하게 추적할 수 있어 사회적으로도 훨씬 도입이 유리합니다.

한계와 앞으로의 발전 전망

아쉽게도 이번 Weight-Sparse Transformer는 상업적으로 쓰이는 거대 AI에 비하면 성능이 크게 떨어집니다. 예를 들어, OpenAI의 최신 GPT-5나 파트너사인 Anthropic의 Claude, 구글 DeepMind의 Gemini 등과 비교하면, 이번 실험 모델은 2018년의 GPT-1 정도 수준입니다. 처리 속도도 확실히 느립니다.

하지만 이것은 '성능 경쟁'을 위한 모델이 아닙니다. 연구진은 "이 방식이 현재보다 더 크고 강력한 모델로 확장하는 건 쉽지 않다"고 인정하지만, GPT-3 정도의 능력을 가진 완전 해석 가능한 AI까지는 몇 년 내에 가능할 것으로 내다봅니다. 이후, 모델의 내부를 낱낱이 들여다볼 수 있게 된다면, AI가 점점 더 중요한 분야에 들어갈 때 우리의 안전망이 되어줄 수 있습니다.

실제 응용: 다양한 과학·산업 분야에서 해석 가능한 AI

이런 투명성과 해석 능력이 실제 현장에서는 어떻게 쓰이고 있을까요? 최근 연구에 따르면, 해석이 쉬운 AI(Explainable AI)는 식품 품질 검사, 바이오 진단, 환경 모니터링, 신약 개발 등 다양한 분야에 이미 도입되고 있습니다. 예를 들어, 식품 농산물의 진짜와 가짜를 구분하거나, 신약 후보의 분자 구조를 분명히 해석해야 할 때 투명하고 해석 가능한 AI가 강력한 도구로 활용됩니다. 그만큼 AI의 결과가 인간 전문가에게 명확히 설명될 수 있어야, 실질적인 신뢰와 적용이 가능하다는 점입니다.

AI의 미래: 똑똑하면서도 속이 훤히 보이는 모델을 향해

오늘 살펴본 OpenAI의 실험은 ‘AI의 모든 비밀을 공개하자!’는 진지한 첫걸음입니다. 물론 실전에서 바로 상용화되긴 어렵겠지만, 해석 가능성과 안전성을 높이는 AI 연구는 우리 사회가 AI와 더 똑똑하게, 더 안전하게 공존하는 데 필수적입니다.

앞으로 AI가 어디까지 속마음을 보여줄 수 있을지—더 똑똑한 해석 가능한 모델이 나올 때마다 우리 사회의 신뢰와 활용도는 한층 더 올라갈 것입니다. 여러분도 최신 AI의 멀티 능력만큼 ‘투명성’의 가치를 꼭 기억해 두시길 추천합니다!

참고

[1] OpenAI’s new LLM exposes the secrets of how AI really works - MIT Technology Review

[2] OpenAI prova a rendere l’IA finalmente trasparente - Tom's Hardware

[3] Explainable artificial intelligence - Wikipedia

[4] Recent Research in Chemometrics and AI for Spectroscopy, Part II: Emerging Applications, Explainable AI, and Future Trends - Spectroscopy Online