AI, 인공지능 그리고 '생각': 최신 연구에서 드러난 AI 추론의 한계와 가능성

AI(인공지능)가 정말로 '생각'을 할까? 최근 대규모 분석을 통한 연구가 AI 모델의 사고 구조와 추론 과정이 어디서 성공하고 어디서 무너지는지 밝혀내며, 인간의 사고와 AI의 차이는 무엇이고, 이를 어떻게 극복할 수 있을지 한층 현실적인 답을 제시하고 있습니다. 오늘 글에서는 최신 연구와 다양한 기술적 배경을 바탕으로, 왜 AI의 추론이 인간에 비해 '단순'한지, 그리고 앞으로 우리가 기대할 수 있는 발전 방향까지 쉽고 재미있게 풀어봅니다.

AI 추론, 정답만 맞추는 시험에서는 알 수 없다

AI의 추론 능력을 평가하는 기존 방법의 큰 맹점은 대부분 "정답을 맞췄는가"만 본다는 점입니다. 실제로, 최근 연구에서는 AI가 복잡한 문제를 풀 때 단순한 전략에 의존하는 경향을 보이며, 진짜 '생각'보다는 익숙한 패턴의 반복이나 표면적인 문제 해결 방식을 주로 사용한다는 사실이 드러났습니다.

즉, AI가 문제를 맞힌다고 해서 그 과정이 실제로 논리적이고 인간다운 사고 흐름을 따른다 보긴 어렵습니다. 많은 모델이 다양한 단계별 설명이나 문제 분해에는 능숙하지만 자기 인식이나 전략 변경, 모호한 상황에서의 융통성은 크게 떨어집니다.

28가지 사고의 '퍼즐 조각': AI와 인간을 똑같이 비교하다

이번 연구팀은 총 17종의 AI 모델, 17만 개가 넘는 추론 과정을 인간의 54개 솔루션 경로와 직접 비교하며, 사고의 '구성 요소'를 28개로 분류해 매핑했습니다. 이 구성 요소는 일관성 유지, 간단함과 복합성의 결합, 목표 설정, 불확실성 인식, 정보의 트리(계층) 구조화 등 인간이 추론할 때 쓰는 다양한 인지적 전략을 포함합니다.

AI 모델들은 명확하게 구조화된 과제에서는 이 사고 조각들을 적절히 조합하고 활용하지만, 문제가 더 복잡하거나 애매해지면 대부분 단순한 일치성 검사와 직선적(순차적) 문제 해결 방식으로 후퇴해버립니다.

실제 비교 예를 보면, 인간은 문제를 접할 때 전체적으로 구조를 잡고 목표에서 역추론하는 반면, AI는 주어진 정보만 가지고 앞에서 뒤로 쭉쭉 진행하는 경향이 훨씬 두드러집니다.

인간의 사고: 계층적, 유연함 그리고 '스스로 돌아보기'

사실 인간의 추론은 AI와 달리 훨씬 계층적이며, 필요하면 전략을 바꾸거나 자기를 점검하는 '메타인지'를 자주 활용합니다. 여러 해결 방식을 한 번에 고려하고, 중간 결과를 평가하며, 때론 목표에서 역으로 문제를 재구성합니다.

연구진이 이렇게 계층화와 자기 점검, 인과관계 네트워크 구축 등 다양한 인간만의 추론 전략을 자세히 분류하자, AI가 잘 사용하지 않는 영역(특히 자기 인식, 상황의 재구성, 여러 정보를 동시에 다루는 능력)에 엄청난 격차가 있음을 확인할 수 있었습니다. 실제로 1,600여 편의 논문 분석 결과, AI 추론 연구가 '측정하기 쉬운' 순차적 설명에만 집중하고, 메타인지나 구조적 사고는 거의 다뤄지지 않는 것으로 나타났습니다.

AI 모델의 한계: 복잡해질수록 자동운전 모드로

재미있는 점은, 문제의 구조가 복잡해지면 AI는 오히려 더 단순하게 행동한다는 겁니다. 예를 들어 도덕적 딜레마, 정치적 혹은 의료 분야의 복잡한 과제에서는 AI가 신속하게 '정답 찾기'에 몰두하다가, 새로운 정보나 전략을 도입하지 못하고 반복적이고 선형적으로만 추론합니다.

이러한 경향은 OpenAI의 o1이나 DeepSeek-R1 같은 최신 '추론 특화' 모델에서도 나타난다고 합니다. 높은 성능의 대형 모델조차 구조가 모호한 문제에서는 인간의 사고 다양성을 거의 따라가지 못합니다. 작은/약한 모델의 경우, 복잡한 작업에서는 정보 저장과 작업 기억력 한계 때문에 더 크게 정확도가 떨어지기도 합니다.

'사고 가이드라인', 제대로 쓰면 강한 AI는 똑똑해진다!

연구팀은 인간의 성공적인 사고 구조(예: 정보 선별 → 구조화 → 결론 도출)를 그대로 모델에게 '프롬프트' 형태로 지시해봤습니다. 놀랍게도, Qwen이나 DeepSeek 등 충분히 '강한' 모델들은 정확도가 최대 60%까지 크게 올랐습니다. 반면 작은 모델들은 오히려 성능이 떨어지거나 일관성 없는 결과를 보였습니다.

이 때문에 연구자들은 "생각의 틀을 활용할 수 있는 역치(capability threshold)"가 존재한다고 봅니다. 즉, 어느 정도 추론력과 명령 이해력이 있는 모델만이 구조적 사고의 힌트를 제대로 활용합니다.

하지만 이런 훈련법이 '잠재적 능력을 깨우는지', 아니면 단순히 기존 패턴을 더 잘 끌어내게 해주는 것인지는 아직 명확하지 않습니다.

AI 추론 연구: '측정하기 쉬운 것만 보지 말자'

AI와 인간의 추론 차이는 단순히 데이터 양이나 모델 크기만으로는 설명되지 않습니다. 고품질 데이터와 다양한 사고의 훈련이 필수라는 점도 강조되고 있죠.

실제로, AI 연구 커뮤니티는 단계별 설명이나 문제 분해처럼 쉽게 수치로 측정할 수 있는 행동에 집중해왔지만, 인간적이고 복합적인 메타인지·자기 검토·시점 변화·유연성 등은 거의 연구되지 않는 현실입니다. 앞으로 진짜 '생각하는 AI'를 원한다면, 이런 구조적이고 자기 점검적인 사고 훈련을 강화하는 방안이 더 주목받아야 합니다.

다음 세대 AI를 위한 실용적 조언: 구조화, 자기 점검, 다양한 사고 학습!

결국, 이번 연구는 AI가 복잡한 문제에서 인간처럼 사고할 수 있으려면, 체계적이고 계층적인 사고 구조, 자기 점검(메타인지), 다양한 전략 활용 등 '사고의 근본'을 다루는 훈련과 평가가 필요함을 보여줍니다. 강화학습(RL)도 단순 검증이 아니라 전략 변화와 자기 모니터링을 목표로 설계해야 한다는 제안도 흥미롭습니다.

또한, 충분히 강한 모델에게만 사고의 구조적 지도(prompt)를 제공하는 것이 효과적이라는 점, 그리고 데이터의 양보다 질이 더 중요하다는 점은 모든 실무 AI 적용자에게도 시사하는 바가 큽니다.

앞으로 AI가 더 인간다운 추론을 하려면, 모델의 크기만 키우는 게 아니라 인간의 사고 구조를 모델에 '가르치는' 연구와 실험, 그리고 그 결과를 평가하는 새로운 기준이 필요하다는 것. 이것이 바로 최신 AI 연구의 핵심 메시지입니다.

참고

[1] New study maps how AI models think and where their reasoning breaks down - THE DECODER

[2] Cognitive Foundations For Reasoning In LLMs: Analysis Of 170K Traces Reveals 55% Structural Differences From Human Thought - Quantum Zeitgeist

[3] Reasoning model - Wikipedia - Wikipedia

[4] DeepSeek's reasoning AI shows power of small models, efficiently trained | IBM - IBM

[5] Olmo 3: America’s truly open reasoning models - Interconnects AI