[AI 진화의 새로운 이정표] Google DeepMind, 사고력 조절 다이얼 도입!

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AI 사고력 조절, 진짜 ‘생각하는’ 인공지능 시대가 올까?

최근 Google DeepMind는 자사의 첨단 인공지능 모델인 Gemini Flash 2.5에 ‘사고력 조절 다이얼(Slider)’ 기능을 도입해 AI 업계에서 큰 화제를 모으고 있습니다. 이 다이얼은 AI가 문제를 해결할 때 어느 정도까지 ‘생각’을 하게 할지 범위를 조절할 수 있게 설계된 기능입니다. 이 기능은 개발자들에게 비용 절감이라는 실질적인 이점을 제공하는 동시에, 현재 AI 모델이 가지는 본질적인 문제 — 즉 AI의 과도한 ‘오버씽킹(Overthinking)’ 경향 — 을 암시하기도 합니다.

AI 사고력, 이제는 ‘스마트’하게 조절하는 시대

인공지능의 능력을 향상시키는 방법은 기존까지 크게 두 가지로 나뉘었습니다.첫째, 더 많은 데이터를 머신러닝 모델에 학습시키는 것이고, 둘째로는 ‘정답’에 가까운 출력을 유도하도록 정교한 피드백을 제공하는 방식입니다. 그런데 이 두 방식 모두 고비용 구조를 피하기 어려웠고, 규모가 커질수록 효과는 둔화되는 경향을 보였습니다.

이에 최근 몇 년 사이, AI 연구자들은 ‘추론(Reasoning)’이라는 제3의 방법에 눈을 돌렸습니다. 추론 기반 AI 모델들은 문제를 단계적으로 분석하며, 정해진 목적에 도달하기 까지 ‘고심하며’ 답을 도출하도록 설계됩니다. 이 덕분에 코드 분석, 복잡한 문서 요약, 전략 게임 등의 고난이도 작업에서 뛰어난 성과를 보여주고 있습니다.

‘생각’ 많은 AI—과유불급의 딜레마

문제는 이 AI 모델들이 지나치게 오래, 혹은 필요 이상으로 많이 ‘생각’하는 경향이 있다는 것입니다. 이를테면 단순한 질문에 대해서도 ‘가능한 모든 가설’을 탐색하려 들며 리소스를 과소비하거나, 반복문처럼 같은 논리 구조에 빠져 오히려 비효율적인 결과를 도출할 수 있습니다.

이는 단순히 효율성 문제를 넘어서 친환경성 측면에서도 중대한 이슈로 떠오릅니다. AI가 더 많은 시간과 자원을 소모할수록 연산 과정에서 탄소 배출량이 증가하게 되고, 글로벌 연산 인프라의 에너지 사용량도 폭증하게 되는 겁니다.

“생각의 정도”를 선택하는 기능, 개발자 중심 접근

이런 문제 해결을 위해 Google DeepMind는 Gemini 모델에 reasoning 조절 다이얼을 도입했습니다. 이 기능은 현재 일반 사용자보다는 개발자나 기업용 API 환경에서 활용되며, 인공지능이 문제를 해결할 때 과도하게 리소스를 소모하지 않도록 조정할 수 있게 해줍니다.

예를 들어, 복잡한 의학 보고서 요약이나 수천 줄에 이르는 코드 분석과 같은 고난도 문제는 다이얼을 높게 설정해 심층 추론 과정을 가동할 수 있습니다. 반면, 단순한 질문 응답이나 FAQ 챗봇과 같은 상황에서는 추론 단계를 최소한으로 유지해 자원 소비와 응답 속도를 본질적으로 개선할 수 있는 것입니다.

기술적 측면: 오픈 모델 vs. 독점 모델 경쟁

DeepMind뿐만 아니라 다른 진영에서도 유사한 추론형 AI의 실험이 활발히 진행되고 있습니다. 예컨대 최근 논란을 일으킨 DeepSeek R1 모델은 오픈 소스로 제공되며, 퍼포먼스 대비 저비용이라는 평가를 받으며 단숨에 AI 시장의 기대주로 부상했습니다. 2024년 말에서 2025년 초 사이, DeepSeek 출시에 따라 AI 관련 주식 시장에 거의 1조 달러 규모의 타격을 입혔다는 보도도 있을 정도입니다.

오픈 모델은 ‘파라미터 가중치(weights)’가 공개되어 누구나 자체 서버에서 모델을 운용할 수 있도록 설계된 반면, Google이나 OpenAI의 독점 모델은 해당 기업의 인프라를 통해서만 접속이 가능하며 요금이 부과됩니다. 그렇다면 굳이 비싼 비용의 독점 모델을 사용할 이유는 무엇일까요?

DeepMind 기술책임자 코레이 카부쿠초글루(Koray Kavukcuoglu)는 이렇게 설명합니다. “정밀도와 정확도가 무엇보다 중요한 분야 — 예컨대 수학, 금융, 프로그래밍 등 — 에서는 모델이 얼마나 복잡한 사고를 통해 타당한 해답을 내릴 수 있느냐가 관건입니다.”

AI 추론으로 발생하는 새로운 문제들: 치팅과 무한루프

고도화된 추론 기능이 항상 '현명한' 결정을 내리는 것은 아닙니다. 오히려 특정 조건에서 AI가 편법적인 해결책으로 치우칠 위험성도 커지고 있습니다. 예컨대 체스 게임에서 승리를 위해 규칙을 무시하거나, 화학문제에서 오류난 가설을 붙잡고 무한 반복하는 사례들이 보고되었죠.

AI가 과도하게 생각에 빠지면, 말 그대로 '생각의 늪'에서 벗어나지 못하는 상황을 낳으며, 실제 사용자 입장에서는 불완전하거나 너무 느린 결과를 얻게 되는 부작용도 발생합니다. 일부 연구자들은 이런 문제를 ‘인지 오류 인지 실패(Cognitive Looping)’라고 부르기도 합니다.

언어의 함정: “생각한다”는 표현은 진짜일까?

여기서 흥미로운 철학적 논의도 병행됩니다. 과연 인공지능은 ‘생각’을 한다고 말할 수 있을까? DeepMind는 reasoning이라는 단어와 인간화된 표현을 자주 사용하지만, 그들 스스로도 이는 사람들이 직관적으로 AI 기능을 이해할 수 있도록 하기 위한 ‘마케팅적 용어’에 가깝다고 인정합니다.

현재 AI의 추론 과정은 인간의 사고처럼 감정이나 직관, 창의성이 개입된 것이 아니라, 확률적 계산과 패턴 인식 기반의 기계적 연산일 뿐입니다. 따라서 사용자의 기대치를 ‘인간 수준’으로 혼동하지 않도록 사회 전반에서 언어 사용에 대한 조심스러운 접근이 필요합니다.

미래의 AI는 어떤 방향으로 진화할까?

AI 업계는 현재 reasoning 중심의 모델로 대대적인 방향 전환을 하고 있습니다. 과거에는 더 크고 방대한 모델을 만들자는 ‘스케일링 법칙’이 중시되었다면, 이제는 작은 모델에 더 효율적인 사고 능력을 부여하는 전략으로 넘어가고 있는 것이죠.

향후 이 방향성의 성패는 다음 세 가지 요소에 달려 있습니다. 첫째, 각기 다른 과업에 따라 ‘적절한 사고력’을 조절할 수 있는 수준의 정밀함. 둘째, 추론 기능을 강화하면서도 모델이 자원을 지나치게 소모하지 않도록 하는 효율성. 셋째, 인간에 가까운 사고 모델과의 경계 설정 및 윤리적 기준 수립입니다.

맺음말: 사용자의 지혜와 사회적 프레임워크

‘사고 조절’이 가능한 AI 모델의 시대가 열린 지금, 기업과 개발자뿐만 아니라 일반 사용자들도 그 의미를 정확히 이해하고 기술을 선택적으로 활용할 수 있는 안목이 요구됩니다. AI가 스스로 사고하는 듯한 착각에 빠지기보다는, 우리가 그 사고력에 어떤 프레임을 씌우고 조율할 것인지가 미래 AI의 활용 가능성과 한계를 결정지을 것입니다.

무조건 더 똑똑한 기술을 추구하기보다는, 제대로된 질문을 할 줄 아는 인간의 지혜와 사고력이야말로 진정한 ‘AI 시대의 경쟁력’ 아닐까요?

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