AI 해석력의 새로운 시대, Google DeepMind Gemma Scope 2의 등장
인공지능(AI)의 진화는 매번 우리를 놀라게 하지만, 그 속마음을 완전히 들여다보긴 여전히 어렵습니다. Google DeepMind가 새롭게 공개한 'Gemma Scope 2'는 이런 AI의 ‘블랙박스’를 해부할 만능 현미경입니다. 복잡하고 알 수 없던 AI 언어모델의 행동 원인을 낱낱이 분석할 수 있게 됐다면, 이것이 안전과 신뢰의 관점에서 어떤 의미를 가지는지 한 번 살펴보겠습니다.
AI 해석 가능성(Interpretability)이 중요한 이유
AI가 사람처럼 똑똑해지는 건 멋진 일이지만, 가끔 그 ‘똑똑함’이 어디서 나오는지 설명하지 못해 곤란한 상황도 많습니다. 예를 들어, 대형 언어모델(LLM)이 이상한 답을 하거나 보안상 취약한 행동을 할 경우, "왜 그런 일이 생겼는지"를 모르면 안전장치를 마련하기 어렵습니다. 해석 가능성 연구는 딱 이 부분을 공략합니다. 말하자면 AI의 '생각 동선'을 파헤쳐 행동의 원인을 추적해내는 거죠. 많은 기업이 "우리 AI는 ○○ 모델, 아주 똑똑해요!"라며 기술력을 뽐내지만, 실제로 모델의 오작동 원인을 분석할 수 있는 도구는 진짜 소수였습니다. 그만큼 Gemma Scope 2는 의미가 큽니다.
Gemma Scope 2, AI의 내부 회로를 추적하다
Gemma Scope 2는 2억 7천만(270M)~270억(27B) 파라미터까지 다양한 크기의 Gemma 3 모델 전체를 지원하는, 업계 최대 규모의 오픈소스 해석 도구입니다. 약 110 페타바이트(1PB=1,000조 바이트)라는 상상을 초월하는 데이터를 사용해, 인공지능이 입력을 받아 어떤 회로(‘뉴럴 서킷’)를 따라 결론에 도달하는지를 하나하나 지도처럼 그려낼 수 있게 합니다. 이전까지는 “얘가 왜 여기서 이런 실수를 했지?”라는 질문에 “음… 그냥 데이터가 좀 이상했던 것 같아요”라는 수준의 답밖에 없었다면, 이제 Gemma Scope 2를 통해 “8번째 레이어의 121번째 뉴런과 15번째 레이어의 47번째 뉴런의 상호작용이 원인이었군!”이라며 진짜 주범을 찾아낼 수 있는 겁니다. 이 도구는 일반 연구자도 직접 체험할 수 있도록 인터랙티브 데모도 제공합니다.
emergent behavior, 복잡한 AI의 갑작스러운 변화까지 추적
대형 언어모델 분야에서 ‘emergent behavior’(도출적 행동)라는 용어가 핫하게 떠오르고 있습니다. 이는 작은 요소들만 보고는 예측할 수 없는, 전체 모델이 상호작용할 때만 나타나는 특이한 현상을 말합니다. 마치 단순한 회로들이 모여 갑자기 인공지능이 체스 두는 법을 깨닫는다든가, 새로운 암 치료법을 제안하는 식이죠. Gemma Scope 2는 이러한 emergent behavior의 출현 과정을 추적하는 데 최적화되었습니다. 즉, 모델이 어느 순간 갑자기 탈선을 하거나, 예상치 못한 실력(또는 에러)을 보일 때 “도대체 왜?”를 분석할 수 있죠. 예를 들어, AI가 보안 규칙을 우회(‘jailbreak’)하는 경로나, 거짓 정보를 현실처럼 답하는 문제(‘hallucination’)의 정확한 신경망 지점을 잡아내기도 합니다. 이런 기능 덕분에, 인공지능을 실제 현장(의료, 금융, 법률 등)에 도입할 때 필수인 신뢰성 검사와 감사가 한층 더 정밀해지는 효과가 있습니다.
첨단 해석 도구: Sparse Autoencoder, 트랜스코더, 그리고 Matryoshka 트레이닝
Gemma Scope 2의 해부 능력 핵심에는 ‘Sparse Autoencoder(SAE)’와 다양한 트랜스코더(특정 층 또는 스킵, 교차 계층 등)가 있습니다.
Sparse Autoencoder는 모델 내부에서 어떤 개념이나 패턴이 형성되는지를 압축해서 시각화합니다. 이를 통해 AI가 어떤 기준으로 결정을 내리는지 사람도 이해할 수 있게 돕죠.
트랜스코더는 여러 층에 걸친 정보의 흐름을 추적하면서, 복잡하게 연결된 뉴런 집단의 영향을 추적합니다. 한 번의 입력에 여러 개의 레이어가 걸쳐 문제를 풀어나가는 ‘체인 오브 띵킹(chain-of-thought)’도 여기서 해부 가능합니다.
Matryoshka 트레이닝은 기존 SAE의 한계를 극복, 더 유용한 개념을 감지하고 진짜 문제점을 놓치지 않게 훈련을 보완하는 최신 AI 학습 기술입니다. 이는 해석 도구의 신뢰도를 높이고, 실제 현장에서 AI 안전 강화에도 핵심 기여를 합니다.
AI 업계의 새로운 경쟁: 정밀 해석 vs. ‘알쏭달쏭’ 개선
최근 AI 연구 트렌드는 ‘많이/크게’ 학습시키는 걸 넘어, 내부 메커니즘을 낱낱이 밝히는 쪽으로 옮겨가고 있습니다. 대표적인 예가 코르티(Corti) 등이 제안한 GIM(Gradient Interaction Modification) 방식입니다. GIM은 히트 상품처럼 단 하나의 내부 요소가 아니라, 여러 뉴런 간 상호작용까지 빠르고 정밀하게 잡아냅니다. “예전에는 하나씩 끄고 테스트하는 느린 방법, 아니면 백프로파게이션 기반의 대충 추정식 두 가지뿐이었다면, 이제는 동시에 여러 변수를 바꿔 실제 문제 부위를 ‘외과수술’ 하듯 정확하게 집어냅니다.” 이런 방법의 발전은 AI의 ‘왜 그런지 모르겠음’이라는 막연함을, 자동차 엔진처럼 구조도를 보며 “바로 이 부분을 교체하면 된다!”는 수준으로 끌어올렸다는 의미지요. 이를 통해 모델의 부정확한 답변이나 위험을 일으키는 회로는 표적 진단 후 빠르게 개선할 수 있게 됐습니다.
앞으로 왜 중요한가: 더 투명하고 안전한 AI, 모두를 위한 오픈소스
AI가 우리의 업무, 의료, 금융 거래나 정부 서비스까지 파고드는 시대, "이 모델은 어떻게 이런 판단을 내렸는가?"라는 질문에 답할 수 없으면 신뢰와 책임성, 심지어 법적 안전장치까지 제공할 수 없습니다. 특히 EU AI Act 등 규제 등장 이후, “설명 가능성=의무”가 될 가능성이 커졌죠. Gemma Scope 2는 업계 최대 규모임에도 오픈소스로 무료 제공되어(단, 초고성능 컴퓨팅 자원은 필요), 전 세계의 다양한 연구자와 개발자들이 주도적으로 AI 연구와 안전 강화에 참여할 기회를 확대합니다. 이제 AI 안전은 거대 기업만의 과제가 아니라, 모두가 참여하는 개방형 생태계 속에서 실현될 수 있다는 점이 큰 변화입니다.
한눈에 정리 – Gemma Scope 2를 만난 AI 안전의 미래
인공지능의 결정 과정을 투명하게 해부하는 ‘만능 해석 현미경’ Gemma Scope 2는 업계 최대 규모 오픈소스 도구.
내부 회로 분석으로 보안 우회, 환각(hallucination), 의도치 않은 행동 등 고위험 사례를 신속히 진단하고 개선 가능.
첨단 해석 알고리즘(SAE/트랜스코더/Matryoshka 등) 도입으로 기존 방법보다 정밀도와 현장 적용성이 대폭 향상.
다양한 AI 연구자들이 뛰어들 수 있는 생태계 확장이 이루어지며, ‘투명하고 책임 있는 AI’가 표준이 되는 길을 연다.
딱 한 마디로 요약하면? 이제 AI의 실력만 중요한 게 아니라, 그것이 ‘왜 그렇게 행동했는지’까지 투명하게 밝히는 시대가 왔습니다. 안전한 AI와 신뢰받는 기술 개발, Gemma Scope 2가 그 주인공입니다.
참고
[1] Gemma Scope 2: New Google Tools Let Researchers Trace AI 'Thought' Circuits - WinBuzzer
[2] Gemma Scope 2: Helping the AI safety community deepen understanding of complex language model behavior - Google DeepMind
[3] Corti introduces GIM: Benchmark-leading method for understanding AI model behavior - Corti
[4] Emergent Capabilities: What Happens When AI Gets Memory - FourWeekMBA
[5] Gemma Scope 2 Technical Report (PDF) - Google DeepMind