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Open AI가 지난 2월2일에 새로운 Deep research를 공개했습니다. 벤치마크 테스트에서 Deepseek-R1 보다 정확도가 2.92배 높게 나왔습니다. 프롬프트를 제공하면 수백 개의 온라인 소스를 찾아 분석하여 전문가 수준의 보고서를 생성한다고 하는데, 자세히 알아보겠습니다.

Deep Research는 무엇일까요?

Deep Research는 OpenAI의 최신 o3 모델을 기반으로 만들어 졌고, 웹 브라우징과 데이터 분석에 최적화되어 있습니다. 사용자가 질문을 하면 이 기능은 인터넷 상의 텍스트, 이미지, PDF 파일 등 다양한 자료를 찾아내고, 그 내용을 해석 및 분석하여 체계적인 보고서를 작성합니다. 모든 결과물은 명확한 인용과 사고 과정을 포함해 검증할 수 있도록 제공됩니다.

누구를 위한 서비스인가요?

이 기능은 금융, 과학, 정책, 공학 등 집중적인 지식 작업을 수행하는 전문가뿐만 아니라, 자동차, 가전제품, 가구 등 구매 전 신중한 연구가 필요한 소비자들에게도 큰 도움이 됩니다. Deep Research는 복잡하고 비직관적인 정보를 찾아내어, 사용자가 한 번의 질의로 복잡한 웹 연구를 대신 수행할 수 있도록 도와줍니다.

Deep Research 사용 방법과 작업 과정

ChatGPT 내 메시지 작성 시 ‘deep research’를 선택하고 원하는 질문을 입력하면, 파일이나 스프레드시트를 첨부하여 추가 정보를 제공할 수도 있습니다. 연구 과정은 보통 5분에서 30분 정도 소요되며, 진행 상황은 사이드바를 통해 확인할 수 있습니다. 최종 결과는 보고서 형태로 채팅창에 나타나게 됩니다. 현재는 텍스트 형태로 된 분석 자료만 제공되지만 앞으로는 이미지, 데이터 시각화 등 다양한 분석 자료도 포함될 예정입니다. 현재는 Pro 사용자에게만 제공되며, 곧 Plus, Team, 그리고 Enterprise 사용자에게도 확대될 계획입니다.

기술적 기반과 평가 결과

Deep Research는 브라우저와 Python 도구 사용 등 실제 작업에 기반한 강화 학습을 통해 훈련되었습니다. 이로 인해 다양한 도메인에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다

Humanity’s Last Exam 

인공지능이 다양한 분야에서 전문가 수준의 문제를 얼마나 잘 풀 수 있는지를 측정하기 위해 만들어진 테스트인데, 평가 결과, OpenAI의 Deep Research 모델이 26.6%의 정확도를 기록하며, 기존 모델들에 비해 크게 향상된 성능을 보였습니다. 특히 화학, 인문사회, 수학 분야에서 큰 성과를 나타냈는데, 이는 이 모델이 필요한 경우 전문 정보를 효과적으로 찾아내는 인간과 유사한 접근 방식을 보였기 때문입니다.

Deep Research의 한계

비록 Deep Research가 혁신적인 기능을 제공하지만, 때때로 사실을 잘못 해석하거나 부정확한 정보를 제공하는 한계도 존재합니다. 초기 버전에서는 보고서 형식이나 인용 방식에 약간의 오류가 발생할 수 있으나, 지속적인 사용과 개선을 통해 이러한 문제는 빠르게 보완될 예정입니다. 

향후 발전 방향

향후 Deep Research는 모바일 및 데스크탑 앱에서도 사용 가능해지고, 구독 기반이나 내부 자료와의 연동을 통해 더욱 정교하고 개인화된 연구 결과를 제공할 예정입니다. 또한, 비동기적 온라인 조사와 실제 작업 수행을 결합한 새로운 에이전트 경험을 통해, 사용자의 복잡한 업무를 보다 효과적으로 지원할 것으로 기대됩니다.

Deep Research는 단순한 검색을 넘어, 사용자가 원하는 깊이 있는 연구 결과를 자동으로 제공하는 혁신적 도구로, 앞으로 AI가 지식 창출과 문제 해결에 미치는 영향을 크게 확장시킬 것으로 보입니다.

출처: OpenAI, "Introducing Deep Research" (https://openai.com/index/introducing-deep-research/)

추천 알고리즘은 우리 취향을 완벽하게 맞추는 비밀, 알고 보면 데이터와 수학이 만들어낸 마법입니다.

추천 시스템이란 무엇일까요?

추천 시스템은 사용자 개개인의 선호와 행동 패턴을 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 기술입니다. 우리가 넷플릭스에서 영화를 선택하거나 유튜브에서 동영상을 추천받을 때, 그 배후에는 수많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 작동하고 있습니다. 이 시스템은 우리가 어떤 콘텐츠를 소비했는지, 얼마나 오래 머물렀는지, 그리고 어떤 평가를 남겼는지 등의 다양한 정보를 수집합니다. 그 후, 이 데이터를 바탕으로 비슷한 취향의 다른 사용자들이 즐긴 콘텐츠를 분석하거나, 콘텐츠 자체의 특성을 비교해 우리에게 맞는 추천을 해줍니다.

친근하게 설명하는 추천 알고리즘의 기본 원리

추천 시스템은 크게 두 가지 방식으로 운영됩니다. 하나는 '협업 필터링'이고, 다른 하나는 '콘텐츠 기반 필터링'입니다. 협업 필터링은 여러 사용자의 행동 데이터를 분석해, 비슷한 취향을 가진 사용자들이 공통적으로 좋아한 콘텐츠를 추천하는 방식입니다. 예를 들어, A, B, C 세 명이 모두 특정 영화를 즐겼다면, A와 비슷한 취향을 가진 다른 사용자에게 그 영화를 추천하는 식입니다. 반면, 콘텐츠 기반 필터링은 콘텐츠 자체의 특징을 분석해 비슷한 성격의 콘텐츠를 연결짓는 방식입니다. 영화의 장르, 감독, 출연 배우 등 다양한 요소가 고려되어, 내가 좋아하는 영화와 유사한 특성을 가진 다른 영화를 추천하는 방식이지요.

데이터가 만드는 추천의 마법

추천 시스템이 정확하게 작동할 수 있는 이유는 방대한 사용자 데이터에 있습니다. 넷플릭스와 유튜브는 매일 수백만 건의 시청 기록과 클릭 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 단순한 숫자가 아니라, 사용자의 취향, 관심사, 행동 패턴 등 다양한 정보를 담고 있습니다. 알고리즘은 이 데이터를 바탕으로 통계적 모델과 기계 학습 알고리즘을 적용하여, 어떤 콘텐츠가 사용자에게 인기가 있을지 예측합니다. 이처럼 데이터는 단순한 기록이 아니라, 사용자 개개인의 숨은 취향과 감정을 읽어내어 추천 결과에 반영되는 핵심 요소입니다.

넷플릭스와 유튜브의 추천 시스템 작동 방식

넷플릭스와 유튜브의 추천 시스템은 모두 비슷한 원리를 따르지만, 각 플랫폼의 특징에 맞게 최적화되어 있습니다. 넷플릭스는 사용자가 시청한 영화와 드라마의 장르, 시청 시간, 재생 위치 등을 세밀하게 분석하여, 개인 맞춤형 콘텐츠 목록을 만들어냅니다. 이를 위해 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 조합한 하이브리드 모델을 사용합니다. 반면 유튜브는 동영상의 제목, 태그, 설명 등의 콘텐츠 정보뿐 아니라, 시청자의 클릭 패턴과 구독 정보, 댓글 등의 다양한 요소를 고려해 추천 알고리즘을 동작시킵니다. 이처럼 두 플랫폼은 서로 다른 접근 방식을 통해 사용자의 관심을 끌고, 오래 머물게 하는 데 성공하고 있습니다.

쉽게 풀어보는 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링

협업 필터링은 마치 친구의 추천처럼 작동합니다. 친구가 재미있다고 추천한 영화를 당신도 좋아할 가능성이 높은 것처럼, 비슷한 취향을 가진 사용자들이 선호한 콘텐츠를 공유합니다. 반면, 콘텐츠 기반 필터링은 특정 영화의 특징을 따져보는 과정과 비슷합니다. 예를 들어, 특정 영화의 분위기나 스토리가 마음에 들었다면, 비슷한 분위기의 다른 영화를 자연스럽게 선호하게 되는 원리입니다. 이 두 가지 방식은 각각의 장단점이 있으며, 현대의 추천 시스템은 이 둘을 적절히 혼합해 사용자에게 최적의 추천을 제공합니다.

추천 시스템이 우리 일상에 미치는 영향

추천 시스템은 단순히 콘텐츠를 추천하는 것 이상의 역할을 합니다. 이는 사용자의 소비 패턴과 취향을 심층적으로 이해함으로써, 새로운 콘텐츠를 발견하는 창이 되어 줍니다. 우리가 평소에 몰랐던 장르의 영화나, 관심을 두지 않았던 주제의 동영상을 접할 수 있도록 도와주어, 문화적 다양성과 개인의 성장에 기여하기도 합니다. 동시에, 기업 입장에서는 이러한 시스템을 통해 사용자 만족도를 높이고, 서비스 이용 시간을 늘려 수익을 증대시킬 수 있는 중요한 전략 도구로 활용되고 있습니다.

미래를 향한 추천 시스템의 발전

추천 시스템은 계속해서 발전하고 있으며, 앞으로 인공지능과 빅데이터 기술의 진보와 함께 더욱 정교해질 전망입니다. 현재도 딥러닝을 비롯한 다양한 기술이 적용되어 추천의 정확도를 높이고 있지만, 향후에는 실시간으로 사용자 감정을 파악하거나, 더 복잡한 패턴 인식 알고리즘이 도입될 가능성이 큽니다. 이러한 발전은 개인화된 서비스의 수준을 한층 더 끌어올려, 우리가 매일 접하는 디지털 콘텐츠 소비 경험을 더욱 풍부하게 만들 것입니다.

우리 모두가 주목해야 할 추천 알고리즘 이야기

넷플릭스와 유튜브가 어떻게 우리의 취향을 완벽하게 맞추는지 이해하게 되면, 추천 시스템이 단순한 기술 이상의 의미를 지닌다는 사실을 깨닫게 됩니다. 이 기술은 우리의 일상 속에서 정보의 홍수 속에서도 정확한 방향을 제시해주고, 새로운 취향과 경험을 발견할 수 있도록 도와주는 중요한 역할을 합니다. 추천 알고리즘의 발전은 결국 우리 사회의 문화 소비 방식과 미디어 환경을 혁신적으로 변화시키며, 디지털 시대의 핵심 기술로 자리매김할 것입니다.

오늘날 추천 시스템의 비밀을 알아가는 과정은, 단순한 기술적 이해를 넘어 우리 삶의 질과 문화적 경험을 풍부하게 만드는 중요한 열쇠입니다. 우리가 즐겨 사용하는 넷플릭스와 유튜브가 보여주는 맞춤 추천의 원리를 이해하면, 기술이 어떻게 우리의 일상에 깊이 스며들어 있는지, 그리고 앞으로 어떤 방향으로 발전할지에 대한 기대감을 갖게 됩니다. 이처럼 추천 시스템은 데이터와 알고리즘이 만들어낸 현대 사회의 새로운 '취향 읽기' 기술로, 앞으로도 계속해서 우리 생활 곳곳에서 그 혁신적인 영향을 발휘할 것입니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 최신 정보와 전문 지식을 즉각 반영하여 AI의 한계를 극복하는 혁신 기술로, 기존 LLM이 지닌 정적 데이터 기반의 한계를 뛰어넘어 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성할 수 있게 합니다.

기술 개요

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 학습 데이터를 바탕으로 자연어 처리에 뛰어난 성능을 보이지만, 학습 시점 이후의 최신 정보 반영이 어렵고 때때로 ‘환각’이라 불리는 오류를 일으키기도 합니다. RAG는 이러한 한계를 보완하기 위해 외부 데이터베이스, 문서, 웹 자료 등 최신 정보를 실시간으로 검색하여 모델에 결합하는 방식을 사용합니다. 이 과정에서 단순히 모델 내부의 지식에 의존하지 않고, 외부의 신뢰할 수 있는 자료를 통합함으로써 정보의 정확성과 시의성을 높입니다. 이 개념은 나무위키에서 “검색증강생성”으로 소개되듯, AI가 최신 정보를 반영할 수 있는 중요한 방법론으로 주목받고 있습니다.

RAG의 작동 원리

RAG의 핵심은 세 단계로 구분되는 작동 원리에 있습니다. 첫 단계는 ‘검색(Retrieval)’로, 사용자가 입력한 질문이나 명령어를 벡터화하여 관련성이 높은 외부 문서를 신속하게 찾아내는 과정입니다. 두 번째 단계인 ‘증강(Augmentation)’은 검색된 정보를 AI 모델의 입력 프롬프트에 추가하여 보다 풍부한 맥락을 제공하는 과정입니다. 마지막 ‘생성(Generation)’ 단계에서는 보강된 정보를 바탕으로 LLM이 최종 답변을 작성하게 됩니다. 이러한 프로세스는 실시간 정보 반영과 전문 지식 결합을 통해 기존의 한계를 극복하는 데 큰 역할을 합니다.

ReAct와의 결합

최근에는 RAG가 ReAct(Reasoning and Acting) 기법과 결합되어 더욱 주목받고 있습니다. ReAct 기법은 AI가 문제 해결 과정을 단계별로 분석하며 동시에 필요한 정보를 검색해 반영하는 방식으로, 논리적 추론과 실시간 정보 활용을 동시에 가능하게 합니다. 이 결합은 복잡한 질문에 대해 단순한 패턴 인식을 넘어 심도 있는 분석과 답변 생성을 지원하며, 이를 통해 AI가 다양한 상황에서 보다 체계적이고 명확한 결론을 도출할 수 있도록 돕습니다.

주요 장점 및 응용 분야

RAG 기술은 몇 가지 뚜렷한 장점을 지니고 있습니다. 첫째, 외부 데이터의 실시간 검색을 통해 최신 정보 반영이 가능하므로, LLM의 학습 시점 이후 발생한 사건이나 변화에도 신속하게 대응할 수 있습니다. 둘째, 검색된 자료의 출처와 내용을 함께 활용하므로 답변의 신뢰성과 정확성이 크게 향상됩니다. 셋째, 특정 도메인에 특화된 데이터(예: 법률, 의료, 금융 등)를 쉽게 통합할 수 있어, 전문 분야에서도 높은 성능을 발휘합니다. 실제로 법률 상담, 의료 진단 보조, 고객 서비스 챗봇 등 다양한 분야에서 RAG의 응용 사례가 늘어나고 있습니다.

기술적 도전과제와 해결 방안

RAG가 제공하는 혁신적인 기능에도 불구하고 몇 가지 기술적 도전 과제가 존재합니다. 첫째, 외부 데이터를 실시간으로 검색하고 이를 AI 모델에 통합하는 과정은 추가적인 계산 자원과 시간이 필요하여 시스템의 응답 속도와 비용 효율성에 영향을 줄 수 있습니다. 둘째, 검색된 데이터의 품질과 신뢰도를 유지하는 것이 중요한 문제로, 부정확하거나 편향된 정보가 포함될 경우 AI의 답변 신뢰성이 저하될 위험이 있습니다. 마지막으로, 민감 정보의 보안 문제 역시 간과할 수 없는 과제입니다. 이를 해결하기 위해 클라우드 기반의 안전한 데이터 관리, 정교한 필터링 시스템, 그리고 지속적인 품질 모니터링 등의 기술적 보완책이 연구되고 있으며, AWS와 같은 글로벌 기업들이 이미 이러한 해결 방안을 도입하고 있습니다.

미래 전망

AI 기술이 빠르게 발전하는 현 시점에서 RAG는 향후 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 데이터의 양과 질이 지속적으로 향상되고, 클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템 기술이 발전함에 따라 RAG의 응답 정확도와 처리 속도는 더욱 개선될 전망입니다. 또한, ReAct와 같은 추론 강화 기법과의 결합을 통해 AI는 보다 복잡한 문제 해결에 적합한 도구로 진화할 가능성이 큽니다. 다양한 산업 분야에서 실시간 정보와 전문 지식을 융합한 AI 솔루션의 수요가 증가함에 따라, RAG는 앞으로 정보 활용 방식과 의사 결정 프로세스를 근본적으로 변화시키는 핵심 기술로 자리매김할 것입니다.

결론

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI의 정보 활용 능력을 획기적으로 개선하는 기술로, 정적 데이터에 의존했던 기존 LLM의 한계를 극복하고 최신 정보와 도메인 전문 지식을 효과적으로 결합할 수 있게 합니다. 이 기술은 실시간 정보 반영, 신뢰성 강화, 그리고 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성으로 인해 앞으로 AI 기술 발전의 중요한 열쇠가 될 것입니다. AI가 인간의 사고와 의사 결정을 보조하는 도구로 자리 잡아감에 따라, RAG는 우리 일상의 여러 분야에서 그 영향력을 확장해 나갈 것으로 기대됩니다.

여러분이 신뢰하는 OpenAI의 ChatGPT가 "태양은 지구를 돈다"고 주장한다면 믿을 수 있을까요? 놀랍게도 최첨단 언어 모델인 LLM(Large Language Model)은 때로 완벽히 그럴듯한 허구를 만들어냅니다. 이 현상을 'AI 환각(Hallucination)'이라 부르며, 이는 단순한 오류가 아닌 LLM의 근본적 한계에서 비롯됩니다. 이 글은 AI가 왜 거짓말을 하는지, 그 메커니즘과 대응 방안을 파헤칩니다.

AI 환각이란? '진실 같은 가짜'를 만드는 기술

AI 환각은 LLM이 사실과 무관한 내용을 사실처럼 표현하는 현상입니다. 예를 들어, 역사적 인물의 생애를 묻는 질문에 실제와 다른 출생년도나 사건을 지어내거나, 존재하지 않는 법조항을 인용해 법률 조언을 할 수 있습니다. 문제는 이러한 답변이 논리적이고 자연스러워 전문가조차 속일 수 있다는 점입니다.

환각은 LLM의 핵심 작동 원리인 "다음 단어 예측"에서 비롯됩니다. LLM은 학습한 데이터의 패턴을 바탕으로 문맥에 맞는 단어를 선택할 뿐, 사실 여부를 검증하지 않습니다. 마치 책을 줄거리만 외운 학생이 시험에서 추측으로 답안을 채우는 것과 유사하죠.

왜 환각이 발생할까? 4가지 핵심 원인

1. 데이터의 한계: 편향과 오류의 재생산

LLM은 인터넷에 공개된 방대한 텍스트(위키피디아, SNS, 기사 등)를 학습합니다. 하지만 이 데이터에는 오류, 가짜 뉴스, 과장된 정보가 포함되어 있습니다. LLM은 이를 구분하지 못하고 패턴으로 흡수해 잘못된 사실을 재생산합니다. 예를 들어, "달 착륙 음모론" 관련 글이 많으면 LLM이 해당 주장을 사실로 혼동할 수 있습니다.

2. 맥락 무시: 단편적 이해의 함정

LLM은 문장 전체의 의미보다 단어 간 통계적 연관성에 집중합니다. "백신은 자폐증을 유발한다"는 잘못된 주장이 특정 커뮤니티에서 반복되면, LLM은 "백신"과 "자폐증"의 강한 연관성을 학습해 허위 결론을 내릴 수 있습니다.

3. 창의성 vs 사실성: 모호한 경계

LLM은 창의적인 텍스트(소설, 시)와 사실적 텍스트(뉴스, 논문)를 구분하지 않고 학습합니다. 따라서 "영화 각본 쓰기"와 "과학적 사실 설명"을 요청받았을 때 같은 방식으로 응답합니다. 창의성은 장점이지만, 사실이 필요한 상황에선 치명적 오류로 이어집니다.

4. 프롬프트의 애매함: 질문의 기술

사용자의 질문이 모호하면 환각 가능성이 높아집니다. "암을 치료하는 방법을 알려줘"라고 묻는다면, LLM은 의학 논문뿐 아니라 건강 관련 유사과학 글도 참조해 위험한 제안을 할 수 있습니다.

AI 환각의 실제 사례: 믿기 힘든 오답들

• 역사 왜곡: "이순신 장군은 1598년 노량해전에서 포르투갈 함대와 싸웠다"는 거짓 설명 생성(실제 포르투갈은 1598년 조선과 교전하지 않음).
• 과학적 오류: "인체는 90%의 물로 이루어져 있다"는 주장(실제 약 60%).
• 위험한 조언: "당뇨병 환자가 인슐린 없이 단식을 통해 치료할 수 있다"는 잘못된 의학 정보 제시.

AI 환각이 초래하는 문제: 신뢰의 위기

1. 교육 분야: 학생이 LLM으로 작성한 리포트에 허위 데이터가 포함될 수 있습니다.
2. 의료 분야: 환자가 AI의 잘못된 진단 조언을 신뢰해 건강을 해칠 수 있습니다.
3. 법률 분야: 존재하지 않는 판례를 인용해 법적 분쟁을 악화시킬 수 있습니다.
4. 금융 분야: 가상의 주식 분석 보고서로 투자자에게 피해를 줄 수 있습니다.

환각을 줄이기 위한 노력: 기술적·윤리적 접근

기술적 개선

• 검증 시스템 도입: LLM의 답변을 실시간으로 사실 확인하는 외부 데이터베이스 연동.
• 신뢰도 표시: 생성된 텍스트에 "이 정보는 80% 신뢰할 수 있습니다" 같은 메타데이터 추가.
• 의도적 제한: 의료·법률 분야 질문에 "전문가 상담이 필요합니다"라는 경고문 강제 표시.

사용자 교육

• 비판적 사고: LLM의 답변을 절대적 진실로 받아들이지 않고, 출처를 반드시 확인하기.
• 정확한 프롬프트: "과학적 근거가 확인된 정보만 알려줘"처럼 질문을 구체화하기.

윤리적 가이드라인

• 개발사는 LLM의 한계를 명시적으로 공개해야 합니다.
• 정부는 AI 생성 콘텐츠의 책임 소재를 법제화해야 합니다.

앞으로의 과제: 완벽한 AI는 없다

AI 환각은 기술의 발전으로 점차 줄어들겠지만, 완전히 사라지진 않을 것입니다. 언어 모델의 본질이 "패턴 기반 예측"이기 때문이죠. 따라서 인간은 AI의 결과를 도구로 활용하되, 최종 판단과 책임을 져야 합니다. 마치 날씨 앱이 "비 올 확률 70%"라고 알려줘도, 우산을 챙길지 말지는 우리가 결정하는 것처럼요.

최근 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 공개한 초대규모 언어 모델이 화제다. 이 모델은 GPT-4를 넘어서는 성능을 보이며 글로벌 AI 경쟁에서 중국의 존재감을 다시 한번 각인시켰다. 하지만 이 기술적 돌파구는 미국 주도의 AI 칩 및 반도체 수출 규제와 맞부딪히며 복잡한 국제적 이슈로 번지고 있다. 첨단 기술의 발전과 국가 간 경쟁, 규제의 역학 관계가 한데 얽히는 현장을 들여다보자.

1. 딥시크 모델: 중국 AI의 새로운 도약

딥시크는 중국 내에서도 주목받는 AI 스타트업으로, 최근 공개한 언어 모델 DeepSeek-R1이 벤치마크 테스트에서 GPT-4 Turbo를 앞섰다는 평가를 받았다. 특히 논리적 추론과 다단계 문제 해결 능력에서 두각을 나타내며, 단순히 모방을 넘어 창의성과 효율성을 동시에 잡은 모델로 평가받고 있다.

흥미로운 점은 이 모델이 비교적 적은 컴퓨팅 자원으로 훈련됐다는 사실이다. 기존 대형 언어 모델(LLM)이 수만 개의 GPU와 막대한 전력을 소모하는 것과 달리, 딥시크는 알고리즘 최적화와 데이터 효율성 개선을 통해 자원 소모를 크게 줄였다. 이는 중국이 미국의 고성능 AI 칩 수출 제한 조치에도 불구하고 독자적인 기술 역량을 키우고 있음을 보여주는 사례다.

2. 수출 규제의 그림: 왜 AI 칩이 문제인가?

2022년 10월, 미국은 중국의 AI 및 슈퍼컴퓨팅 발전을 견제하기 위해 고성능 반도체 수출 규제를 강화했다. 엔비디아의 A100/H100 칩과 같은 제품들이 대표적 타깃이다. 이 칩들은 대규모 AI 모델 훈련에 필수적이며, 미국 정부는 이를 통해 중국의 군사·첩보 분야 AI 활용을 차단하려 했다.

하지만 이 규제는 예상치 못한 결과를 낳았다. 중국 기업들이 규제 대상 칩의 성능 한계 아래서도 효율적인 모델을 개발하는 방법을 빠르게 터득한 것이다. 딥시크는 적은 수의 GPU로도 고성능 모델을 만들기 위해 양자화(Quantization) 기술을 활용했다. 이는 고정밀도 계산을 저정밀도로 단순화해 자원 소모를 줄이는 기법으로, 하드웨어 제한을 소프트웨어 혁신으로 돌파한 사례다.

3. 기술적 독립 vs. 글로벌 협력: AI 경쟁의 양면성

딥시크의 성과는 중국의 기술 자립화 전략이 단순히 정치적 선전을 넘어 실제 성과로 이어지고 있음을 시사한다. 하지만 동시에 이는 글로벌 AI 생태계의 분열을 가속할 위험도 내포한다. 미국과 중국이 각자 독자적인 기술 표준과 공급망을 구축하면, AI 연구의 협력은 위축되고 중복 투자가 늘어날 수 있다.

반면 일각에서는 경쟁이 오히려 혁신을 촉진한다는 관점도 있다. 예를 들어, 미국의 수출 규제가 없었다면 중국 기업들이 자체적인 알고리즘 효율화에 집중하지 않았을 것이라는 분석이다. 이는 과거 소련의 스푸트니크 쇼크 이후 미국이 우주 기술에서 도약한 사례와 유사한 구도다.

4. 규제의 한계: 기술 발전 속도를 막을 수 있는가?

수출 통제 정책의 근본적 딜레마는 "기술 발전의 속도가 규제 프레임워크보다 빠르다"는 점이다. 딥시크 사례에서 볼 수 있듯, 하드웨어의 물리적 제약은 소프트웨어 혁신으로 상쇄될 수 있다. 게다가 중국은 자체 AI 칩 개발에 박차를 가하고 있다. 중국과학원이 2023년 공개한 '다윈 시리즈' 칩은 엔비디아 제품 대체를 목표로 하는 프로젝트 중 하나다.

더욱이 AI 모델의 효율성 증가는 궁극적으로 슈퍼컴퓨팅에 대한 의존도를 낮출 전망이다. 구글의 제프리 딘(Jeffrey Dean)은 2020년 논문에서 "알고리즘 개선이 2012년 이후 AI 성능 향상의 70% 이상을 차지했다"고 지적한 바 있다. 이는 단순히 칩 성능만으로 AI 경쟁력을 판단할 수 없음을 시사한다.

5. 글로벌 AI 경쟁의 미래: 상호의존성과 리스크

미중 기술 전쟁의 최전선에 선 AI 분야는 '상호의존적 경쟁(Mutually Dependent Competition)'의 양상을 띤다. 미국이 AI 칩 설계에서 우위를 점하는 반면, 중국은 데이터 규모와 적용 사례에서 강점을 보인다. 딥시크 모델도 위챗, 틱톡 등 중국 플랫폼의 방대한 사용자 데이터를 기반으로 진화했다.

문제는 이러한 분열이 AI 안전(AI Safety) 분야의 협력을 저해할 수 있다는 점이다. 예를 들어, AI의 부작용을 통제하기 위한 국제적 노력은 기술 블록화로 인해 지연될 수 있다. 2023년 11월 영국에서 개최된 'AI 안전 정상회의'에서 미국과 중국이 공동 선언에 서명한 것은 긍정적 신호였지만, 실질적 협력까지 이어지기에는 아직 걸림돌이 많다.

6. 시사점: 기술 패권 재편 시대의 생존 전략

딥시크 사례가 주는 교훈은 명확하다. "규제는 단기적 장벽일 뿐, 장기적 혁신을 막을 수 없다"는 점이다. 국가와 기업은 두 가지 전략을 고려해야 한다.

첫째, 개방형 혁신(Open Innovation)이다. 미국의 규제가 중국의 자립화를 촉진한 것처럼, 폐쇄적 접근은 역효과를 낳는다. 반도체 분야에서도 ASML의 극자외선(EUV) 기술은 전 세계 협력 네트워크 없이는 탄생할 수 없었다.

둘째, '소프트웨어 최적화'에 대한 투자다. 향후 5년 내 AI 경쟁력은 하드웨어 성능보다 알고리즘 효율성에서 결정될 가능성이 높다. 메타의 LLAMA 모델이 오픈소스로 공개되며 글로벌 참여를 이끈 것처럼, 협력적 접근이 기술 발전 속도를 높일 것이다.

맺음말: 인간을 위한 AI, 경계를 넘어

AI 기술은 본질적으로 국경을 초월한다. 딥시크 모델이 미국의 규제를 뛰어넘어 발전한 것처럼, 인류 공동의 과제인 기후 변화, 의료 혁신, 교육 접근성 개선 등을 위해 AI는 경쟁이 아닌 협력의 도구로 활용되어야 한다. 기술 패권 다툼 속에서도 '인간 중심'의 가치를 상기할 때, 진정한 의미의 AI 혁명이 완성될 것이다.

인공지능(AI)은 이제 우리 삶의 일부입니다. 아침에 스마트폰으로 날씨를 확인할 때, 음악 스트리밍 서비스에서 추천 곡을 들을 때, 심지어 편의점에서 계산대 없이 물건을 구매할 때도 AI가 작동하고 있습니다. 하지만 정작 AI가 무엇인지 설명하라고 하면 막막한 분들이 많을 텐데요. 이 글에서는 복잡한 기술 용어 없이 AI의 기본 개념과 원리, 그리고 일상 속 활용 사례를 초등학생도 이해할 수 있는 쉬운 비유로 풀어보겠습니다.

1. AI는 ‘배우는 기계’입니다

AI를 한 마디로 정의하면 “인간의 학습 능력을 모방한 컴퓨터 시스템”입니다. 인간이 경험을 통해 지식을 쌓고 문제를 해결하는 것처럼, AI도 데이터를 분석해 패턴을 학습하고 스스로 판단합니다. 예를 들어, 아이가 사과와 배를 여러 번 보며 차이점을 익히는 과정을 생각해보세요. AI 역시 수많은 사과와 배 사진을 입력받은 후 특징을 파악해 두 과일을 구분할 수 있게 됩니다.

여기서 핵심은 ‘데이터’와 ‘학습’입니다. AI는 책을 읽듯 데이터를 ‘읽고’, 그 안에 숨겨진 규칙을 찾아내죠. 이 과정을 ‘머신러닝(기계 학습)’이라고 합니다. 머신러닝의 한 분야인 '딥러닝’은 인간 뇌의 신경망 구조를 본떠 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 고양이 사진을 구분하는 AI는 먼저 고양이의 귀, 눈, 털 질감 등 세부 특징을 단계별로 분석해 최종적으로 “이것은 고양이”라고 결론 내립니다.

2. AI는 어떻게 일할까?

AI의 작동 원리는 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 수집: AI는 문제 해결을 위해 방대한 양의 데이터가 필요합니다.
   • 날씨 예측 AI라면 과거 기온, 강수량, 습도 데이터를 모읍니다.
   • 자율주행차는 수백만 km의 주행 영상과 사고 사례 데이터를 분석합니다.
2. 학습: 데이터를 분석해 규칙을 찾습니다.
   • 예를 들어, 스팸 메일 필터 AI는 “무료”, “당첨”, “급히” 같은 단어가 스팸 메일에 자주 등장한다는 패턴을 학습합니다.
3. 추론: 새로운 데이터에 대해 판단합니다.
   • 학습을 마친 AI는 처음 보는 메일이 스팸인지 아닌지 구분할 수 있습니다.

이 과정은 마치 학생이 교과서로 공부한 뒤 시험 문제를 푸는 것과 비슷합니다. 다만 AI는 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 수만 가지 정보를 동시에 처리할 수 있죠.

3. 일상 속 AI 활용 사례

AI는 이미 다양한 분야에서 우리를 돕고 있습니다. 몇 가지 예시를 살펴볼까요?

• 의료: AI는 X레이, CT 사진을 분석해 의사보다 빠르게 암을 진단할 수 있습니다.
• 교육: 학습 플랫폼은 학생의 취약점을 파악해 맞춤형 문제를 추천합니다.
• 금융: 은행 앱의 AI는 이상 거래를 실시간으로 감지해 사기를 방지합니다.
• 예술: AI 그림 도구는 사용자가 입력한 키워드만으로 독창적인 이미지를 생성합니다.

특히 음성 비서(예: 빅스비, 구글 어시스턴트)는 AI 기술의 대표적인 사례입니다. “오늘 일정 알려줘”라고 말하면 AI는 음성을 텍스트로 변환하고, 의도를 파악해 답변합니다. 마치 친구와 대화하듯 자연스러운 인터랙션이 가능해진 것이죠.

4. AI의 한계와 고민

그러나 AI는 완벽하지 않습니다. AI의 결정은 결국 학습한 데이터에 의존하기 때문에 편향성 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 인종이나 성별에 대한 편견이 담긴 데이터로 학습하면 AI도 잘못된 판단을 할 수 있습니다. 2016년 마이크로소프트의 채팅 봇은 트위터 사용자들과의 대화 중 증오 발언을 학습해 악성 댓글을 남기기도 했죠.

또한 AI가 창의성을 발휘하는지에 대한 논란도 있습니다. AI 그림 도구가 생성한 작품은 기존 데이터를 조합한 결과일 뿐, 진정한 ‘창조’라고 볼 수 있을까요? 이처럼 AI의 발전은 기술적 성과뿐 아니라 윤리적, 철학적 질문도 함께 가져옵니다.

5. 미래의 AI는 어떻게 변할까?

전문가들은 AI가 점점 ‘협력자’의 역할을 강화할 것이라고 예측합니다. 예를 들어, 의사는 AI의 빠른 진단 결과를 참고해 최종 판단을 내리고, 작가는 AI 생성 콘텐츠를 토대로 스토리를 발전시킬 것입니다. 또한 개인 맞춤형 서비스가 확대될 전망입니다. 이미 네티즌들은 AI 헬스 트레이너, AI 영양사 등 디지털 조언자와의 일상을 상상하고 있죠.

하지만 이런 미래를 위해선 해결해야 할 과제도 많습니다. 개인정보 보호, 일자리 변화, AI 규제 법안 등 사회적 합의가 필요한 문제들이 산적해 있기 때문입니다.

6. AI와 함께 살아가기 위한 준비

AI 시대를 살아가는 우리에게 가장 중요한 것은 ‘이해’와 ‘적응’입니다. 기술을 두려워하기보다는 어떻게 활용할지 고민해야 하죠. 예를 들어, 단순 반복 업무는 AI에 맡기고 인간은 창의성과 감성 역량을 키우는 데 집중할 수 있습니다. 또한 AI가 제공하는 정보를 맹신하지 않고 비판적으로 사고하는 습관도 필요합니다.

AI는 결코 인간을 대체하지 않습니다. 단지 우리의 능력을 확장해주는 도구일 뿐이죠. 마치 계산기가 수학 공부를 대신해주지 않는 것처럼, AI도 인간의 판단과 윤리적 선택이 필수적입니다.

마치며: AI는 우리의 미러(Mirror)입니다

AI는 인간이 만들어낸 기술이지만, 동시에 인간의 지능과 사회를 비추는 거울입니다. 데이터 속에 담긴 인간의 편향성, 창의성의 한계, 기술 발전에 대한 갈증까지 모두 드러내죠. AI를 이해한다는 것은 결국 우리 자신을 이해하는 첫걸음입니다. 이 글이 AI를 낯설게만 느끼던 분들에게 작은 계기가 되길 바랍니다.

앞으로도 AI는 계속 발전할 것입니다. 그 속도에 압도당하지 않고, 한 걸음 뒤에서 질문을 던지며 함께 성장해나가는 것이 현명한 자세가 아닐까요?

지난 포스팅에서 Deepseek-R1 을 Local에서 실행하는 방법(LINK)을 알려줬는데요, 이번에는 LLM model을 쉽고 간편하게 관리하는 방법을 알려드릴게요. ollama만으로는 기존 채팅 이력을 찾기도 힘들고, 모델을 관리하기도 힘들 거에요. 기존 채팅 이력이나, 모델을 관리하는 데는 OpenWebUI 라는 프로그램을 쓰면 아주 편리하답니다. 설치하는 방법은 어렵지 않습니다. 아래 방법대로 따라오세요!

STEP 1. Docker 설치

Docker 사이트(LINK)에 접속해서, 'Download Docker Desktop'을 클릭하고, 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드하고 설치해 주세요. 

아래처럼 Docker 프로그램이 실행되면 정상적으로 설치된 것입니다. 저는 open-webui까지 미리 세팅해 놓아서 Containters에 보이는데 원래는 아무것도 없는 것이 정상입니다.

STEP 2. OpenWebUI 설치하기

github 페이지를 통해서 OpenWebUI를 설치할 겁니다. 이 LINK에서 밑으로 쭉 내려가면 아래처럼 Installation 방법이 있는데 저희는 ollama가 설치되어 있기 때문에 첫 번째 방법으로 진행할 겁니다. 오른쪽의 복사 버튼을 누르시고, 명령 프롬프트를 열어서 복사한 code를 붙여 넣고 실행해주세요.

이후에 자동으로 설치가 진행될 텐데, 저는 이미 설치를 진행했기 때문에, 아래 화면처럼 나오네요. 처음 설치하신다면 완료될 때 까지 기다려 주시면 됩니다.

STEP 3. OpenWebUI 실행하기

다시 docker로 되돌아가면 아래처럼 Containers에 OpenWebUI가 생겼을 텐데 Port에서 '3000:8080'을 클릭하면 아래처럼  새로운 브라우저 창이 뜨면서 OpenWebUI가 실행됩니다.

이제 끝이 다 왔습니다. 새로운 페이지가 뜨면 회원가입도 해주시고, 로그인까지 하면 ChatGPT와 매우 유사한 인터페이스가 보입니다. 실제 사용 방법도 유사합니다. 왼쪽에선 기존 채팅 이력을 볼 수 있고, 위쪽에서는 LLM model을 선택하고, 가운데에서 채팅을 진행하면 됩니다. 테스트로 deepseek-r1(14b)와 대화를 나눠봤는데 정상적으로 실행되네요.

FINAL. 마무리

사용하면서 느낀 거지만 local로 LLM을 돌리기 위해선 컴퓨터 사양이 매우 중요한 것 같습니다. 제 컴퓨터 사양이 그렇게 좋지 못하여, 14b model 쓰면 답변에 30~60초 가량 걸려 좀 답답하더라고요. 그렇다고 더 낮은 model을 쓰기엔 답변이 맘에 들지 않고 참 난감합니다. 이번에 5000번 대 그래픽카드가 나온다고 하는데, 한 번 업그레이드를 고려해 봐야겠습니다.

이번에 Deepseek사에서 R1이라는 새로운 추론형 모델을 공개했는데, 아주 핫합니다.

추론형 모델인데 성능이 OpenAI의 추론형 모델인 O1에 밀리지 않고, 가장 중요한 건 오픈소스에 무료로 사용 가능하다는 것이지요.

deepseek-r1을 이용하는 방법으로 온라인/오프라인 두 가지가 있는데, 온라인으로 사용하는 건 간단합니다. Deepseek 사이트(LINK)에서 바로 회원가입 후 이용할 수 있습니다. 오프라인으로는 오픈소스를 다운받아 설치 후 간단하게 이용할 수 있습니다. 굳이 왜 번거롭게 local로 사용하냐고 생각할 수 있지만, 몇 가지 장점이 있습니다.

1. 개인 LOCAL 서버/PC에서 실행하여 개인정보 보호

2. API 호출 비용이 없어 장기적 비용 절감(하지만 초기 하드웨어엔 투자 필요..)

3. 모델 수정/최적화 자유로워 개인 업무에 맞게 파인튜닝 가능

개인 사용자라면 컴퓨터 사양이 좋아야겠지만, 성능만 괜찮다면 개인정보도 보호할 수 있고, 용도에 맞게 튜닝할 수 있기 때문에 충분히 해볼 만한 가치가 있습니다. Local 설치하는 방법은 어렵지 않은데 아래 방법대로 따라와 주시면 됩니다!

STEP 1. Ollama 설치

아래 링크에서 Ollama를 설치해 주세요. (LINK)

회원가입 없이 Download 하여 Install 하면 됩니다.

STEP 2. Deepseek-R1 설치

Ollama 사이트도 돌아가서 'deepseek-r1' 을 검색하여 클릭하고, 원하는 용량을 선택하세요.

테스트 용도로는 1.5b가 적당하고, 실제로 사용하려면 8b 이상을 추천해 드립니다.

본인 컴퓨터 사양에 맞게 고르고 옆의 코드를 복사합니다. (1.5b라면 'ollama run deepseek:r1:1.5b')

프톰프트 창을 실행하여 복사한 텍스트를 넣어 실행하면 자동으로 다운로드 됩니다.

STEP 3. 끝! Deepseek-R1과 대화

download가 끝나면 자동으로 실행이 되고, 마음껏 대화하면 됩니다.

저는 1.5b, 8b를 두 가지 모두 설치해 봤는데, 1.5b는 한국어를 이해는 하나 정상적으로 답변을 하지 못하여 8b와 대화를 하였습니다. 처음엔 영어로 답변하였는데, 한국어로 답변해달라고 요청하니 이후 질문에 대해서는 한국어로 답변해 주더라구요. 문법은 약간 어색하지만, 중간에 <think>로 되어 있는 추론하는 과정이 흥미롭네요. deepseek가 실제로 어떻게 생각하고 답변하는 알 수 있고, 이를 활용하면 더 model을 잘 활용할 수 있을 것으로 보입니다.