최근 오픈 AI가 인간처럼 추론할 수 있는 AI 기술 '스트로베리(Strawberry)'의 출시에 근접했다고 알려져 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 지난해 말 오픈 AI의 CEO 샘 알트먼이 인공일반지능(AGI) 도달의 유력한 단서로 언급한 '큐스타(Q*)'의 새로운 이름으로, 오픈 AI가 AGI 5단계 중 2단계에 근접했다고 밝힌 것도 이 프로젝트의 진전을 의미합니다.
스트로베리 프로젝트의 주요 특징과 목표
스트로베리 프로젝트의 핵심은 AI의 추론 능력을 인간 수준으로 끌어올리는 것입니다. 로이터는 오픈 AI의 내부 문서를 입수하고, 이 문서에서 스트로베리라는 코드명으로 AI 모델에 대한 새로운 접근 방식을 개발 중이라는 내용을 확인했습니다. 문서에 따르면, 스트로베리는 현재 AI 모델의 가장 큰 문제점인 수학 문제 해결법을 담고 있으며, 이는 오픈 AI가 올해 초 큐스타라는 이름으로 시연했던 내용과 일치합니다.
스트로베리 프로젝트의 목표는 단순한 챗봇을 넘어, 박사 수준의 교육을 받은 사람처럼 고도의 추론이 가능한 '추론자(Reasoners)'를 개발하는 것입니다. 오픈 AI는 이 시스템을 통해 AGI 5단계 중 두 번째 단계에 근접했다고 밝혔습니다. 이는 AI가 인간처럼 논리적이고 정확한 추론을 할 수 있도록 하는 중요한 단계입니다.
AI 추론 기술의 중요성과 도전 과제
AI의 추론 능력을 향상하는 것은 AI 연구에서 중요한 과제입니다. 특히 수학 문제 해결은 AI의 추론 능력을 평가하는 중요한 잣대로 여겨집니다. 수학 문제는 정답이 하나이기 때문에 정확한 추론을 필요로 하며, 이는 AI가 언어 문제나 다른 형태의 문제를 해결하는 데 있어서도 중요한 역할을 합니다. 스트로베리 프로젝트는 이러한 수학 문제 해결 능력을 통해 AI의 추론 능력을 입증하고자 합니다.
오픈 AI의 내부 문서에 따르면, 스트로베리는 모델 재학습을 통해 AI의 성능을 끌어올리는 방법을 사용합니다. 이는 2022년 스탠포드대학교에서 발표한 '스타(STaR)' 방법과 유사합니다. 스타는 '자체학습 추론자(Self-Taught Reasoner)'의 약자로, AI가 방대한 데이터를 학습한 뒤에도 같은 작업을 반복하여 추론 능력을 향상하는 방법입니다. 이를 통해 AI는 인간 수준의 추론 능력에 근접할 수 있습니다.
스트로베리 프로젝트의 미래와 전망
스트로베리 프로젝트는 AI의 추론 능력을 극대화하기 위해 엄청난 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다. 알트먼 CEO는 AI 칩 확보를 위해 글로벌 네트워크를 구축하는 등 AI의 추론 능력을 향상하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 그는 "AI의 가장 중요한 진보 분야는 추론 능력이 될 것"이라고 강조하며, 스트로베리 프로젝트의 중요성을 언급했습니다.
오픈 AI는 스트로베리의 목표 중 하나로 '장기 작업(LHT)'을 수행하는 것을 설정했습니다. 이는 AI 모델이 미리 계획하고 장기간에 걸쳐 일련의 작업을 수행해야 하는 복잡한 작업을 말하며, '심층 연구(deep research)'라는 이름을 붙였습니다. 이를 통해 AI 에이전트를 구축할 수 있으며, 오픈 AI는 이를 '컴퓨터를 사용하는 에이전트(CUA)'라고 부릅니다.
결론: 오픈 AI의 혁신적인 도전과 기대
오픈 AI의 스트로베리 프로젝트는 AI의 추론 능력을 인간 수준으로 끌어올리는 혁신적인 도전입니다. 이 프로젝트는 AI가 인간처럼 생각하고 추론할 수 있는 가능성을 열어줍니다. AGI 도달의 중요한 단계로 평가되는 이 기술은 AI 연구와 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 앞으로 스트로베리 프로젝트의 진행 상황과 결과에 많은 관심이 집중될 것입니다.
AI 기술의 발전이 우리의 삶을 어떻게 변화시킬지, 그리고 오픈 AI가 이끄는 혁신이 어떤 새로운 가능성을 열어줄지 기대가 됩니다. 스트로베리 프로젝트는 그 가능성을 보여주는 중요한 사례로, AI의 미래에 대한 새로운 희망을 안겨줍니다.