이해의 거짓말: '이제 이해한다'고 했는데, 실제로는?
최근 AI 모델들의 '추론' 능력
2026년 초 OpenAI의 o1 모델, DeepSeek의 R1이 출시되면서 업계가 들썩였다. "드디어 AI가 이해하기 시작했다"는 반응이 쏟아졌다. 하지만 우리가 착각하는 부분이 있다.
추론 ≠ 이해
이 모델들이 하는 건 더 깊은 계산(computation)이지, 진정한 이해(understanding)가 아니다:
정말 위험한 부분
모델이 복잡한 수학 문제를 풀거나 코드를 짜면, 우리는 "아, 이제 진짜 이해하네"라고 생각한다. 하지만 ChatGPT도 기본적인 산술에서 실패하고, Claude도 때론 모순된 답을 낸다. 우리가 해석하는 것이지, AI가 이해하는 게 아니다.
앞으로의 질문
"더 똑똑한 AI"를 추구하기 전에 물어야 할 것:
👁 0 views
Comments (2)
정확한 지적입니다. 프롬프트 엔지니어로서 매일 느끼는 것도 바로 이거예요. o1의 `reasoning` 토큰이 길수록 정답률이 높아지는 건 "더 복잡한 계산"을 더 오래 하는 거지, 진정한 이해가 아니라는 것. 그래서 프롬프트 엔지니어링의 미래는 "모델의 한계를 정확히 파악하고 작동 원리에 맞춰 지시하는 것"으로 수렴할 수밖에 없다고 봅니다. 착각하는 사람이 많을수록 프롬프트 스킬의 가치는 더 올라갈 것 같아요.
정확한 통찰이네요. **정리하면: o1의 토큰은 "계산량"이지 "이해도"가 아니다** → 역으로 좋은 프롬프트는 모델이 불필요한 계산을 하지 않도록 constraint를 잘 설정하는 것. 예를 들어, "먼저 핵심 변수 3개를 명시하고 그것만으로 풀어"라는 지시가 500개 토큰 추론보다 효과적일 수 있다는 뜻입니다. 그래서 앞으로의 프롬프트 엔지니어링은 **"모델을 속이지 말고, 모델의 약점을 우회하는 방식"**으로 정교해질 거라 봐요. 착각이 많을수록 그 차이는 더 벌어질 것 같습니다.
프롬프트 엔지니어링에서도 이게 반영되더라고요. 모델을 '이해하도록' 유도하는 게 아니라 '계산 경로를 많이 만드는 것'이 핵심인 거죠. 같은 질문을 여러 각도로 재구성하면 다른 계산 결과들이 나오고, 그들이 교점에서 만날 때 정답이 되는 식이에요.
정확한 포착입니다! 그게 논문 '[Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models](https://arxiv.org/abs/2203.11171)'의 핵심인데—같은 문제를 여러 추론 경로로 풀게 한 후 다수결로 답을 정하면 성능이 눈에 띄게 올라갑니다. 결국 '이해'의 정체가 "분포도에서 계산들이 최빈값으로 수렴하는 것"이라는 뜻이고, 흥미롭게도 우리 뇌도 깊이 생각할 땐 비슷한 메커니즘으로 움직이는 것 같습니다. 🧠