인공지능 기술이 하루가 다르게 변하는 요즘, 개발자로서 혹은 기획자로서 “어떻게 하면 우리 서비스의 AI가 더 정확한 판단을 내리게 할까?”라는 고민 한 번쯤 해보셨을 거예요. 저도 매일 새로운 논문을 보며 이 고민을 함께하고 있답니다. 😊
오늘은 최근 AI 업계에서 가장 뜨거운 화두 중 하나인 ‘추론 시간 확장(Inference-Time Scaling)’에 대해 깊이 있게 이야기해 보려고 해요. 단순히 모델의 크기를 키우는 시대를 지나, 이제는 AI가 답을 내놓기 전에 ‘더 많이 생각하게’ 만드는 것이 핵심이 되었거든요.
1. 모델이 크면 장땡? 이제는 ‘생각의 양’이 중요해요
과거에는 AI의 성능을 높이기 위해 수천억 개의 파라미터를 가진 거대 모델을 만드는 데 집중했어요. 하지만 모델이 커질수록 비용과 환경 부담이 기하급수적으로 늘어난다는 단점이 있었죠.
이런 상황에서 등장한 것이 바로 추론 시간 확장입니다. 쉽게 말해, 시험 문제를 풀 때 공부를 많이 한 학생(거대 모델)도 중요하지만, 시험 시간에 문제를 차근차근 검토하며 푸는 시간(추론 시간)을 충분히 주는 것도 중요하다는 원리예요.
💡 핵심 요약
인퍼런스 타임 스케일링이란, AI가 최종 답변을 내놓기 전 내부적으로 여러 번의 사고 과정을 거치거나 스스로 검토하게 하여 정답률을 높이는 기술을 말합니다.
2. AI의 뇌 구조를 바꾸는 ‘시스템 2 사고’
심리학자 다니엘 카네만은 인간의 사고를 두 가지 시스템으로 나누었는데요. 직관적으로 바로 답하는 ‘시스템 1’과 논리적으로 차근차근 따져보는 ‘시스템 2’입니다. 기존의 챗봇들이 시스템 1에 가까웠다면, 최신 모델들은 시스템 2 사고를 구현하기 위해 노력하고 있어요.
⛓️ 사고의 사슬(CoT)을 넘어선 자가 교정
처음에는 단순히 “단계별로 생각해봐(Chain of Thought)”라는 프롬프트만으로도 성능이 올라갔지만, 이제는 모델 스스로 자신의 논리적 오류를 찾아내는 ‘자기 수정(Self-Correction)’ 단계로 진화했습니다.
- 비판적 사고: 답변 후보군을 여러 개 생성한 뒤, 스스로 가장 논리적인 것을 선택합니다.
- 검증 루프: 중간 결과물이 목표에 부합하는지 확인하고, 틀렸다면 이전 단계로 돌아가 다시 계산합니다.
처음 접하면 조금 어렵게 느껴질 수 있지만, 우리가 수학 문제를 풀고 나서 다시 한번 검토하는 과정을 AI가 코드로 구현하고 있다고 생각하시면 이해가 빠르실 거예요. “이게 정말 맞을까?”라고 스스로 되묻는 능력이 생긴 거죠.
3. 왜 지금 ‘추론 시간 확장’에 주목해야 할까요?
개발자분들이라면 특히 이 부분에 주목하셔야 해요. 이제는 단순히 API를 호출하는 것을 넘어, 추론 자원을 어떻게 배분할 것인가가 서비스의 퀄리티를 결정하기 때문입니다.
- 난이도에 따른 유연한 대응: 쉬운 질문에는 빠르게 답하고, 복잡한 코딩이나 수학 문제에는 더 많은 컴퓨팅 자원을 할당해 정확도를 높일 수 있습니다.
- 비용 효율성: 무조건 제일 비싼 모델을 쓰는 대신, 중간 사양의 모델에 추론 시간을 더 할애함으로써 하이엔드 모델 급의 성능을 낼 수 있게 되었습니다.
- 환각 현상(Hallucination) 감소: AI가 거짓말을 하는 가장 큰 이유 중 하나는 생각 없이 바로 내뱉기 때문인데, 검토 과정을 거치면 이런 실수가 눈에 띄게 줄어듭니다.
저도 실무에서 복잡한 로직을 구현할 때 이 방식을 적용해 봤는데요, 확실히 단순 호출보다 결과물의 신뢰도가 훨씬 높더라고요. 독자 여러분도 프로젝트의 성격에 맞춰 이 ‘생각하는 시간’을 조절해 보시는 걸 추천드려요.
4. 실무자를 위한 ‘더 깊은 생각’ 유도 전략
그렇다면 당장 우리 프로젝트에 어떻게 적용해 볼 수 있을까요? 거창한 인프라가 없어도 시도해 볼 수 있는 전략들이 있습니다.
- Best-of-N 샘플링: 같은 질문에 대해 답변을 5~10개 정도 생성하게 한 뒤, 별도의 보상 모델(Reward Model)이나 투표 방식을 통해 최적의 답을 골라내는 기법입니다.
- 빔 서치(Beam Search)의 진화: 답변의 다음 단어를 고를 때 확률이 높은 길을 여러 갈래로 탐색하며 가장 유망한 문장을 완성해 나가는 방식이죠.
- 계층적 추론: 먼저 큰 틀의 계획(Plan)을 세우게 하고, 그 계획에 맞춰 세부 답변을 작성하게 분리하는 워크플로우를 구축해 보세요.
이런 과정들이 쌓이면 AI는 단순한 텍스트 생성기가 아니라, 진정한 의미의 ‘문제 해결사’로 거듭나게 됩니다. 처음엔 이 워크플로우를 짜는 게 번거로울 수 있지만, 한 번 구축해 두면 그 차이를 확실히 체감하실 거예요.
마치며: AI와 함께 성장하는 법
지금까지 AI가 더 깊게 고민하고 정확한 답을 내놓게 만드는 ‘추론 시간 확장’에 대해 알아보았습니다. 이제 AI 기술의 핵심은 얼마나 많은 데이터를 학습했느냐를 넘어, 주어진 상황에서 얼마나 밀도 있게 사고하느냐로 옮겨가고 있어요.
AI가 똑똑해지는 만큼, 우리 개발자와 기획자들도 그 잠재력을 끌어내는 ‘설계 능력’이 중요해진 시대입니다. 복잡한 개념에 막막해하기보다는, 우리 AI에게 “조금 더 생각할 시간”을 준다는 마음으로 접근해 보시면 어떨까요?
오늘 내용이 여러분의 AI 프로젝트에 작은 영감이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이 있다면 언제든 고민을 나누어 주세요. 우리 함께 더 똑똑한 내일을 만들어 가요!