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AI, 스스로 '생각 과정' 증명한다? 믿을 수 있는 AI 훈련법 공개

댓글 0 · 저장 0 2025.04.24 16:28

기사 3줄 요약

1 RAGEN, 신뢰성 높은 AI 에이전트 훈련 위한 새 방법론 등장
2 강화학습과 연쇄적 사고 결합, AI의 설명 능력 향상시켜
3 실제 적용 위한 확장성 등 과제 남아있지만 기대감 고조

AI가 똑똑해지는 건 좋은데, 가끔 왜 그런 답을 내놓는지 알 수 없거나 황당한 실수를 해서 당황스러울 때가 있습니다. "얘가 진짜 뭘 알고 답하는 건가?" 의심이 들기도 하죠. 이런 AI의 '블랙박스' 문제를 해결하고 더 믿을 수 있는 AI를 만들기 위한 새로운 기술이 등장했습니다. 미국 UC 버클리, 스탠퍼드 대학 등의 연구자들이 개발한 'RAGEN(Reasoning Agent Generation)'이라는 훈련 방법입니다. AI가 단순히 답만 찾는 게 아니라, 어떤 과정을 거쳐 답을 찾았는지 '생각의 과정'까지 학습하도록 만드는 것이 핵심입니다. 마치 우리가 수학 문제를 풀 때 풀이 과정을 쓰는 것과 비슷하다고 생각하면 이해하기 쉽습니다.

RAGEN? 그게 뭔데?

RAGEN은 크게 세 단계로 AI를 훈련시킵니다. 첫째, AI에게 주어진 문제를 풀 수 있는 여러 가지 '생각의 길(Reasoning Traces)'을 스스로 탐색하게 합니다. 둘째, 만들어진 생각의 길 중에서 어떤 길이 가장 효과적이고 논리적인지 평가합니다. 마치 여러 갈래 길 중에서 목적지까지 가장 빠르고 안전하게 갈 수 있는 길을 찾는 것과 같습니다. 셋째, 평가 결과를 바탕으로 좋은 생각의 길은 더 잘 따르도록 격려하고, 비효율적이거나 잘못된 길은 피하도록 AI 모델을 최적화합니다. 이 과정을 반복하면서 AI는 점점 더 정확하고 논리적으로 생각하는 방법을 배우게 됩니다. 연구에는 알리바바의 'Qwen' 같은 오픈소스 모델이 사용되어 누구나 연구 결과를 확인하고 발전시킬 수 있도록 했습니다.

그래서 뭐가 좋아지는데?

RAGEN 방식으로 훈련된 AI는 몇 가지 중요한 장점을 갖습니다. 가장 큰 변화는 AI가 자신의 '생각 과정'을 설명할 수 있게 된다는 점입니다. 왜 그런 결론에 도달했는지 단계별로 보여줄 수 있어 AI의 투명성이 높아지고, 사용자는 AI의 답변을 더 신뢰할 수 있게 됩니다. 실제로 수학 문제 풀이나 코딩 같은 복잡한 추론 작업에서 RAGEN으로 훈련된 AI는 기존 방식보다 더 높은 정확도와 신뢰성을 보였습니다. 단순히 답만 맞히는 것을 넘어, 문제 해결 과정 자체가 더 논리적이고 안정적으로 변한 것입니다. 이는 AI를 의료 진단이나 금융 예측처럼 중요한 분야에 활용할 때 안전성을 높이는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

StarPO? 뭔가 특별한 기술인가?

RAGEN의 핵심 엔진 역할을 하는 것은 'StarPO(State-Thinking-Actions-Reward Policy Optimization)'라는 맞춤형 강화학습 기술입니다. 강화학습은 AI가 보상을 받으며 스스로 학습하는 방식인데, StarPO는 특히 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 상호작용에서 AI가 안정적으로 학습하도록 돕습니다. 기존 강화학습 방식은 AI가 꼼수를 부려 보상만 챙기거나(보상 해킹), 학습 과정에서 갑자기 성능이 떨어지는(정책 붕괴) 문제가 있었습니다. StarPO는 AI가 생각하는 과정(Thinking)을 명시적으로 포함하고, 전체 상호작용 과정을 평가하여 이런 문제를 줄였습니다. 더 안정적이고 예측 가능한 학습이 가능해진 것입니다.

아직 완벽하진 않다고?

물론 RAGEN도 아직 해결해야 할 과제가 있습니다. 현재까지는 주로 수학 문제처럼 규칙이 명확한 환경에서 효과가 검증되었습니다. 현실 세계의 훨씬 복잡하고 예측 불가능한 문제에 바로 적용하기에는 아직 연구가 더 필요합니다. 또한, AI에게 어떤 행동을 '좋다'고 가르치는 보상 설정이 매우 중요합니다. 만약 보상 설계를 잘못하면 AI가 엉뚱한 행동을 반복하는 '메아리 함정(Echo Trap)'에 빠질 수도 있습니다. 훈련 시간이 길어질 경우 학습이 불안정해질 가능성도 여전히 남아 있습니다. 마치 운전면허 학원에서 배운 것과 실제 도로 주행이 다른 것처럼, 실험실 성과를 현실에 적용하는 데는 어려움이 따릅니다.

주요 특징	설명	장점
강화학습 & 연쇄적 사고 결합	AI 피드백 기반 강화학습과 생각의 과정을 추적하는 연쇄적 사고를 결합합니다.	더 신뢰성 있는 AI 시스템을 만듭니다.
3단계 프로세스	생각의 길을 생성, 평가, 최적화하는 과정을 거칩니다.	AI의 추론 및 문제 해결 능력을 향상시킵니다.
설명 가능한 추론	AI가 자신의 추론 과정을 설명할 수 있습니다.	투명성과 신뢰도를 높입니다.
우수한 성능	복잡한 추론 작업에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보입니다.	더 높은 신뢰성과 설명 가능성을 달성합니다.
AI 안전성 기여	AI의 의사결정 과정을 더 잘 설명하게 하여 AI 안전성 문제를 다룹니다.	중요 분야에서 AI 활용을 용이하게 합니다.
StarPO 프레임워크	여러 단계의 상호작용을 최적화하는 맞춤형 강화학습 프레임워크입니다.	안정적이고 해석 가능한 학습 과정을 제공합니다.
StarPO-S 안정화 기술	불확실성 기반 필터링, KL 페널티 제거 등으로 학습 안정성을 높입니다.	훈련 붕괴를 지연시키거나 방지하여 성능을 개선합니다.

RAGEN은 AI가 스스로 생각하는 방식을 개선하여 더 믿을 수 있고 투명하게 만드는 중요한 진전입니다. 하지만 실제 세상에 널리 적용되기까지는 확장성과 안정성 등 넘어야 할 산이 남아 있습니다. AI가 정말 우리 삶에 안전하고 유용하게 기여하려면, 똑똑함만큼이나 신뢰성을 확보하는 것이 중요하며, RAGEN은 그 방향으로 나아가는 의미 있는 발걸음이라 할 수 있습니다.