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기존 생성형 AI 한계 넘는 단계별 문제 해결

더 설득력 있는 ‘그럴듯한 오답’ 위험도

(서울=연합뉴스) 유현민 기자 = “인공지능(AI)이 답만 하는 게 아니라 풀이까지 보여준다고?”

최근 ‘추론 AI'(reasoning AI)가 주목받으면서 기존 생성형 AI와 무엇이 다른지에 대한 궁금증이 커지고 있다.

◇ 정답만 말하던 AI에서 ‘생각하는 AI’로

9일 업계에 따르면 추론 AI는 답을 바로 제시하기보다 중간 과정을 거쳐 결론을 도출하는 데 초점을 둔 AI 모델이다.

최근 글로벌 빅테크들이 잇따라 추론 기능을 강화한 AI 모델을 내놓으면서 주목도가 높아지고 있다.

지금까지 널리 쓰인 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 질문에 가장 그럴듯한 답을 만들어내는 방식이다. 마치 많은 문제를 외운 학생처럼 빠르게 답을 제시하는 데 강점이 있지만, 복잡한 문제를 단계적으로 풀어야 하는 상황에서는 한계를 드러내기도 했다.

예를 들어 여러 조건이 얽힌 수학 문제나 코드 오류 수정 같은 작업에서는 틀린 답을 그럴듯하게 제시하는 경우가 적지 않았다.

반면 추론 AI는 문제를 여러 단계로 나눠 순차적으로 해결하는 능력을 강화한 모델이다.

실제로 “10% 할인 상품에 추가 쿠폰을 적용하면 최종 가격은 얼마인가”와 같은 질문에 대해 계산 과정을 단계별로 따져가며 답을 도출하는 식이다. 코딩에서도 오류 원인을 하나씩 짚어가며 수정하는 등 보다 ‘과정 중심’의 답변을 내놓는다.

이 같은 변화는 AI 활용 방식에도 영향을 주고 있다.

단순 요약이나 번역을 넘어 데이터 분석, 보고서 작성, 의사결정 보조 등 보다 복잡한 업무에 활용되는 사례가 늘고 있다.

IT 업계 관계자는 “이전에는 AI가 결과를 빠르게 주는 데 의미가 있었다면 이제는 ‘왜 그런 결론이 나왔는지 설명할 수 있는지’가 중요해지고 있다”고 말했다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무에 AI를 활용하려면 논리적 추론 능력이 중요해지고 있다는 설명이다.

◇ 더 똑똑해졌지만 비용·오답 문제는 숙제

다만 추론 AI 역시 완벽하지는 않다.

잘못된 전제를 바탕으로 논리를 전개해 오히려 더 설득력 있는 ‘그럴듯한 오답’을 만들 수 있다. 단계별 계산 과정이 늘면서 처리 속도와 비용이 증가하는 문제도 한계로 꼽힌다.

그럼에도 전문가들은 추론 능력 강화를 AI 발전의 중요한 전환점으로 보고 있다. AI가 단순히 ‘정답을 맞히는 도구’를 넘어 ‘문제를 이해하고 해결하는 도구’로 진화하고 있다는 평가가 나온다.

결국 AI도 단순 답변 능력을 넘어 사고 과정과 판단 구조까지 평가받는 단계로 들어서고 있다.

2026년05월09일 10시30분 송고

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