2025년 말, 인공지능의 현재와 미래: AI와 LLM은 어디로 가고 있나?
2025년, 인공지능(AI)은 상상 속의 먼 미래가 아니라 우리 일상과 산업, 그리고 생각의 방식까지 바꾸고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 체인 오브 소트(Chain of Thought, CoT) 등 기술의 발전은 AI가 진짜 ‘사고’하는 것처럼 느껴질 정도로 빠르게 진화하고 있습니다. 이 글에서는 2025년 시점에서 인공지능과 LLM의 진짜 변화, 최신 논의, 그리고 앞으로 해결해야 할 과제들을 쉽고 재미있게 살펴봅니다.
대규모 언어 모델(LLM), 단순 복사 기계에서 탈피하다
몇 년 전만 해도 일부 연구자들은 LLM, 즉 대형 언어 모델을 ‘확률적 앵무새’라고 불렀습니다. 즉 단순히 패턴을 따라 말만 따라할 뿐 진짜 의미나 의도를 이해하지 못한다는 비판이었죠. 하지만 2025년 현재, 이런 주장은 거의 자취를 감추었습니다. LLM들은 이제 ‘사고 과정’을 스스로 설명하는 단계에 도달했으며, 인간과 유사한 복잡한 추론 능력까지 뽐내고 있습니다.
이는 구글 브레인의 연구 등 여러 논문에서도 명확히 드러납니다. 체인 오브 소트(Chain of Thought) 기법 등을 도입하면서, LLM은 단순한 답변이 아니라 중간 과정까지 조리 있게 ‘설명’하는 능력이 강화되었습니다. 그 결과, LLM을 단순한 확률 생성기로 보는 관점에서, 실제로 ‘의미 있는 사고’를 하는 존재로 바라보는 시각으로 변화한 것입니다.
체인 오브 소트(CoT): AI의 사고는 어떻게 발전하고 있나?
Chain of Thought(사고의 연쇄)란 무엇일까요? 쉽게 말해, AI가 복잡한 질문에 한 번에 툭 답하지 않고, 마치 사람처럼 논리 과정을 나열하여 하나하나 해결해나가는 방법입니다. 예를 들어, ‘사과가 23개 있었고 20개를 사용했다가 6개를 샀을 때, 몇 개가 남았나요?’라는 질문에, AI는 ‘처음에 23개, 20개를 써서 3개 남음, 6개 샀으니 총 9개’처럼 과정을 단계별로 밝힙니다.
이 방식은 LLM의 출력 품질을 획기적으로 높였고, 복잡한 산술이나 추론 문제에서도 인간에 필적하는 성과를 내고 있습니다. 연구에 따르면, CoT를 적극 활용한 모델은 심층적인 문제 해결과 ‘왜 그런지’까지 설명하는 데 강점을 보이죠.
또한 최근에는 이러한 체인 오브 소트가 내부 설계(아키텍처)를 크게 바꾸지 않아도 됨이 밝혀졌습니다. 본질은 같으나, 더 체계적이고 디버깅 가능한(모니터링 및 해석이 가능한) 방식으로 AI의 ‘사고흐름’을 생산하게 된 것입니다.
강화학습(RL), LLM의 한계를 돌파하는 핵심 전략
‘LLM의 한계는 토큰(단어 조각)과 계산량’이라는 이야기도 있었지만, 2025년 현재 강화학습(Reinforcement Learning, RL)이 이 제약을 뛰어넘고 있습니다. RL은 AI가 ‘보상’을 통해 점진적으로 더 나은 결과를 찾도록 유도하는 방식입니다.
특히 검증 가능한 보상(예를 들어, 프로그램 속도 개선, 문제 정답률 향상 등)이 존재하는 분야에서는, LLM에 RL을 접목할 때 지속적이고 명확한 성과 향상이 관찰되고 있습니다. 실험적으로도, RL은 단순히 LLM의 규모를 키우는 것만으로는 해결할 수 없는 ‘성능 한계’를 뛰어넘는 열쇠가 되고 있습니다. 최근 여러 논문에서는, 새로운 방법론(예: 정책 안정화 알고리즘, 자가감시형 학습 등)으로 RL+LLM 조합의 성능이 더욱 탄탄해지고 있음을 보여줍니다.
코딩 분야에 불어온 AI 활용의 새로운 바람
몇 년 전만 해도 ‘코딩 보조 AI’를 경계하던 개발자들이 많았습니다. 코드의 오류, 잘못된 힌트, 그리고 신뢰 부족 등이 원인이었습니다. 그러나 2025년, AI를 활용한 프로그래밍은 ‘있으면 편한 옵션’이 아니라 점점 ‘없으면 뒤처지는 무기’가 되고 있습니다.
LLM은 코드 자동 완성, 오류 진단, 최적화 추천 등 다양한 방식으로 개발자들의 든든한 동료가 되어가고 있습니다. 과거에는 반신반의하던 개발자들도 이제는 실제 ROI(Return on Investment)를 체감하며 AI 도구를 도입하고 있습니다. AI와 협업하는 개발자와 그렇지 않은 개발자의 생산성 차이는 점점 더 커지는 추세입니다.
Transformer 독주체제? 새로운 AI 아키텍처 탐색의 움직임
Transformer 구조가 LLM을 중심으로 AI 생태계를 이끌고 있지만, ‘혁신의 아이콘’ 자리에 계속 머물지는 장담할 수 없습니다. 실제로 2025년을 전후해 여러 AI 과학자들은 Transformer의 다음 세대를 모색하고 있습니다. 여기에는 명시적 심볼 처리, 월드 모델 등 새로운 접근 방식이 포함됩니다.
이처럼 다양한 아키텍처 실험과 대체 모델 개발은 AI의 미래가 예측보다 훨씬 다채로울 수 있음을 시사합니다. 즉, ‘진정한 범용 인공지능(AGI)’로 향하는 길이 하나뿐이 아니라는 믿음이 커지고 있습니다.
ARC-AGI: 대형 LLM의 추론 능력은 어디까지 왔을까?
AI의 지능을 잴 수 있는 척도가 필요하겠죠? ARC-AGI라는 새로운 벤치마크는 AI가 추상화, 논리적 추론, 패턴 인식 등에서 인간에 얼마나 근접해 가는지를 평가합니다. 초기에는 ‘이건 LLM이 도저히 못 풀 수준’이라는 인식이 강했으나, 2025년 최신 결과를 보면 큰 변화가 보입니다.
최적화된 소형 모델이 ARC-AGI-1에서 좋은 성적을 내고, 대형 LLM들은 ARC-AGI-2에서 90%가 넘는 점수를 자랑합니다. GPT-5.2 Pro와 같은 최신 모델이 0.905(최고점: 1.0)에 도달한 사례도 있습니다. 기존에는 ‘LLM 한계론’의 상징이던 벤치마크가, 오히려 LLM 성과의 증명장으로 역할이 바뀔 정도로 발전한 것입니다.
AI의 미래, 가장 중요한 과제는 ‘멸종’ 방지
기술이 엄청난 속도로 발전하며, AI가 우리를 도울지 혹은 위협할지에 관한 논의도 활발합니다. 이제 AI 연구의 핵심 주제 중 하나는 기능적 능력 탑재뿐 아니라, ‘인류와 AI의 공존 방안’—즉, 멸종(Extinction) 리스크를 줄이는 방법에 초점이 맞춰지고 있습니다.
이는 AI의 결정을 모니터링하고, ‘왜’ 그런 판단을 내렸는지, 혹시 위험한 의도로 오작동하는 건 아닌지 감시하는 기술(Chain of Thought Monitorability 등)의 필요성과도 이어집니다. AI의 투명성과 안전성이 그 어느 때보다도 중요한 시대가 된 것입니다.
시사점 및 앞으로의 전망
2025년, 인공지능과 LLM의 발전은 ‘할 수 있는 일’의 경계를 계속 확장하고 있습니다. 이제 LLM은 단순 답변자에서, 생각의 흐름을 드러내는 추론자 역할을 넘어, 인간과 적극적으로 협업하는 파트너가 되어가고 있습니다.
한편으로는, 어떤 구조로 ‘진정한 AGI’에 다가갈지, 윤리와 안전의 문제를 어떻게 해결할지가 남은 과제입니다.
앞으로는 강화학습 결합, 사고흐름의 모니터링(Chain of Thought Monitorability), 다양한 아키텍처의 실험 등 계속 변화하는 AI 환경에 주목해야 합니다. 그리고 중요한 건, 이 기술들이 인간 사회에 긍정적으로 기여할 수 있도록 모두가 함께 고민하는 일일 것입니다.
참고
[1] Prompt engineering - Wikipedia - Wikipedia
[2] Chain Of Thought Monitorability: 7 Hard Truths, 1 Power Rule - Binary Verse AI
[4] Large language model - Wikipedia - Wikipedia
[5] ARC-AGI Leaderboard - llm-stats