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“챗GPT 방식은 틀렸다?” 구글 천재들이 만든 '진짜 생각하는 AI' 등장

댓글 4 · 저장 0 2025.05.13 10:44

기사 3줄 요약

1 일본 사카나 AI, 인간 뇌 닮은 새 AI 'CTM' 공개
2 스스로 생각 조절, 기존 AI 한계 넘을 가능성 제시
3 구글 출신 설립, AI 분야 새 혁신 기대 모아

생각하는 기계가 정말 나타날지도 모릅니다. 일본의 AI 스타트업 '사카나 AI'가 인간의 뇌처럼 스스로 사고 과정을 조절하는 새로운 인공지능, '연속적 사고 기계(CTM)'를 선보여 세상을 놀라게 하고 있습니다. 이 기술은 기존 챗GPT 같은 AI와는 완전히 다른 방식으로 작동한다고 합니다. 사카나 AI는 구글의 유명 AI 연구원이었던 데이비드 하와 라이언 존스가 2023년 일본 도쿄에서 세운 회사입니다. 물고기 떼처럼 여러 AI 모델을 합쳐 더 똑똑한 AI를 만드는 기술로 주목받았죠. 이번에 공개한 CTM은 AI가 정말 '생각'하는 방식에 대한 새로운 접근법을 제시합니다.

그래서 사카나 AI는 어떤 회사야?

사카나 AI는 자연 현상에서 영감을 받아 AI를 개발하는 곳입니다. 회사 이름 '사카나'도 일본어로 물고기라는 뜻이죠. 물고기 떼가 함께 움직이며 포식자를 피하고 먹이를 찾듯, 여러 AI 모델의 장점을 합쳐(진화 모델 융합) 더 효율적이고 강력한 AI를 만드는 것을 목표로 합니다. 창업자들이 구글에서 AI 분야의 핵심 연구를 이끌었던 실력자들이라 설립 초기부터 큰 기대를 모았습니다. 이들은 기존 AI 방식의 한계를 넘어서기 위해 CTM이라는 새로운 구조를 개발했습니다.

인간 뇌를 닮았다고? CTM 뭐가 다른데?

CTM은 인간 뇌가 작동하는 방식에서 아이디어를 얻었습니다. 크게 세 가지 특징이 있습니다. 첫째, '뉴런 기억력'입니다. CTM의 인공 뉴런은 마치 우리 뇌세포처럼 과거의 활동을 기억합니다. 이 기억을 바탕으로 언제 다시 활동할지 스스로 결정하죠. 복잡한 문제는 오래 생각하고, 간단한 문제는 빨리 처리하는 식입니다. 둘째, '뉴런 협력'입니다. CTM의 뉴런들은 마치 오케스트라 단원들처럼 서로 협력하며 정보를 처리합니다. 중요한 정보에는 더 많은 뉴런이 동시에 집중해서 처리 효율을 높입니다. 이미지에서 눈, 코, 입을 동시에 인식하는 것과 비슷합니다. 셋째, '스스로 생각하기'입니다. CTM은 외부의 지시 없이도 스스로 생각의 끈을 이어갈 수 있습니다. 마치 우리가 혼자서 질문하고 답을 찾아가듯, 문제 해결에 필요하다면 계속해서 더 깊이 파고드는 것이죠. 수학 문제를 풀 때처럼, 이전 단계의 결과를 바탕으로 다음 단계를 스스로 추론해 나갑니다.

CTM, 기존 AI랑 비교하면 어때?

이런 특징들 덕분에 CTM은 챗GPT 같은 기존 대규모 언어 모델(LLM)과 확연히 다릅니다. LLM은 정해진 방식으로만 정보를 처리하지만, CTM은 문제의 난이도에 따라 생각의 깊이나 시간을 스스로 조절할 수 있습니다. 훨씬 유연하고 적응력이 뛰어난 셈이죠. 또한 CTM은 왜 그런 결정을 내렸는지 그 '생각 과정'을 들여다볼 수 있습니다. LLM은 종종 왜 그런 답을 내놓는지 알기 어려운 '블랙박스' 문제가 있었는데, CTM은 이 문제를 해결할 가능성을 보여줍니다. AI의 투명성과 신뢰도를 높일 수 있는 중요한 장점입니다.


구분	CTM (Continuous Thought Machines)	LLM (Large Language Models)	CTM의 주요 장점
핵심 작동 원리	뉴런 수준의 시간적 처리, 신경망 동기화, 자기 촉진 능력	고정된 깊이의 레이어를 사용한 병렬 처리	인간 두뇌와 유사한 추론 방식
추론 방식	입력 복잡성에 따라 추론 깊이/기간 동적 조절	고정된 방식으로 한 번에 처리	상황에 따른 유연한 사고
영감	인간 두뇌의 작동 방식	대규모 데이터 학습	직관적인 문제 해결 능력
해석 가능성	높음 (내부 사고 단계 관찰 가능)	낮음 (블랙박스)	투명한 의사 결정 과정
주요 특징	유연성, 적응성, 자율성	대규모 지식, 텍스트 생성 능력	다양한 분야에 적용 가능

CTM의 미래는 밝지만 과제도 있어

사카나 AI는 CTM 기술이 자율주행, 로봇, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대합니다. 스스로 상황을 판단하고 적응하는 능력이 뛰어나기 때문입니다. 예를 들어, 자율주행차는 복잡한 도로 상황에 더 잘 대처하고, 로봇은 새로운 환경에 더 빨리 적응할 수 있게 됩니다. 하지만 아직 해결할 과제도 있습니다. CTM은 기존 AI보다 더 많은 컴퓨터 자원이 필요할 수 있고, 학습 과정을 안정적으로 만드는 것도 쉽지 않습니다. 또한 이 새로운 기술을 개발하고 문제점을 찾아 수정하는 데 필요한 도구들도 아직 부족한 상황입니다. 무엇보다 CTM처럼 인간의 사고를 닮아가는 AI가 발전할수록 윤리적인 고민도 깊어질 것입니다. AI가 인간의 지능을 넘어서는 날이 온다면, 우리는 AI와 어떤 관계를 맺어야 할까요? CTM은 AI의 놀라운 가능성을 보여주지만, 동시에 우리에게 중요한 질문을 던지고 있습니다.