"올바른 접근 방식과 알고리즘을 알았다면, 추론 모델은 20년 더 일찍 등장할 수 있었을 것이다."
노암 브라운 오픈AI 연구원이 20일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 'GTC 2025'에 패널로 참석, 추론 모델을 개발한 계기를 설명했다.
그는 "추론 연구가 이전에 소홀히 다루어진 데에는 여러 이유가 있었다"라고 말했다.
이어 "연구를 진행하며 뭔가 빠진 게 있다는 걸 깨달았다"라며 "인간은 어려운 상황에서 행동하기 전에 생각하는 데 많은 시간을 보낸다. 어쩌면 이게 인공지능(AI)에서 매우 유용할지도 모른다는 사실"이라고 밝혔다.
브라운 수석 개발자는 카네기멜론대학교에서 최고의 포커 플레이어를 이긴 AI '리브라투스(Libratus)'와 '플루리버스(Pluribus)'를 만든 것으로 유명하다. 리브라투스는 AI에서 뛰어난 업적을 이룬 사람에게 수여되는 '마빈 민스키 메달'을 받았으며, 자신은 MIT 테크 리뷰가 선정하는 '35세 이하 혁신가 35인'에도 지명됐다.
이날 발언은 당시 상황을 말한 것이다. 즉, 연구자들이 조금 더 집중했다면 2000년대 초반에도 추론의 원리를 적용할 수 있었을 것이라는 말이다.
그러나 당시는 AI 알고리즘을 뒷받침할 데이터와 인프라 등의 부족 문제 등으로 업계는 두번째 'AI 겨울'을 맞으며 침체됐던 시기였다.
이후 브라운 수석은 미국의 연방준비제도이사회에서 국제 금융 시장 부문에서 일하며 금융 시장의 알고리즘 트레이딩을 연구했다. 이어 메타의 AI 연구 조직인 FAIR에 몸담았고, 그 과정에서 2022년에는 전략 보드 게임 디플로머시(Diplomacy)에서 인간 수준의 성능을 달성한 최초의 AI 에이전트 ‘시세로(Cicero)’를 개발하며 스타덤에 올랐다.
오픈AI에서는 일리야 수츠케버 수석 과학자와 공동으로 추론 모델의 핵심인 '테스트-타임 컴퓨트'를 개발했다. 수츠케버 수석이 2024년 5월 회사를 떠나자, 추론 모델 개발을 총괄해 그해 9월 'o1'을 내놓았다.
이후 10월에는 TED 컨퍼런스에 등장, 스케일링 법칙의 패러다임이 추론으로 바뀌었다고 선언해 화제가 됐다.
GTC 패널 토론에서는 컴퓨팅 리소스가 오픈AI와 같은 거대 기업에 집중되며, 학계가 뒤처지는 것에 대한 질문을 받았다.
그는 모델이 컴퓨팅 집약적으로 변하며 최근에는 학계에서 모델을 개발하기 어려워졌다는 것을 인정했지만, 모델 아키텍처 설계와 같이 컴퓨팅이 덜 필요한 분야에 집중해야 할 필요가 있다고 지적했다.
“학계도 오픈AI와 같은 회사와 협업할 기회가 있다”라며 “우리도 학술 논문을 살펴보고 설득력 있는 주장이 있다면, 그것을 조사한다”라고 말했다.
그 예로 벤치마크 개발을 들었다. "AI 벤치마킹의 상태는 정말 나쁘고, 이를 개선하려면 많은 컴퓨팅이 필요하지 않다"라고 전했다.
임대준 기자 ydj@aitimes.com
