제3회 세미나 

발표자 김준솔 (University of Chicago)

발표 주제 Reasoning Models Generate Societies of Thought: 추론형 AI 내부의 ‘생각의 사회’와 집단 지성

개요 OpenAI o-series, DeepSeek-R1, Claude Opus 같은 추론형 모델(reasoning model)은 과학, 수학, 프로그래밍, 글쓰기에 걸쳐 기존 언어모델과 비교하기 어려울 정도로 뛰어난 능력을 보여주지만, 이러한 성능이 어디에서 비롯되는지는 잘 알려져 있지 않다. 기존 연구는 이러한 모델들이 더 많은 연산을 수행하고 더 긴 생각의 사슬(chain of thought)을 생성하기 때문에 높은 성능을 보인다고 설명해 왔다. 그러나 우리의 연구 결과는 최신 추론 모델의 성능 비결은 단순히 긴 사고 과정이 아니라, 모델 내부에서 다양한 페르소나가 치열하게 토론하는 ‘생각의 사회(society of thought)’에 있음을 보여준다. 추론형 모델들은 내부적으로 ‘다중 에이전트(multi-agent)’와 유사한 사회 시뮬레이션을 수행하고 있었으며, 서로 다른 관점을 가진 가상의 자아들이 질문을 던지고, 반박하고, 합의하는 과정을 통해 정답에 도달하였다. 놀라운 건, 단순히 정답만 맞히도록 강화학습(RL)을 시켰을 때에도 모델이 스스로 이러한 ‘사회적 상호작용’ 패턴을 터득하고 강화했다는 점이다. 가령 복잡한 과학 문제를 해결할 때에는 마치 서로 다른 전문성을 가진 화학자, 생물학자, 물리학자들이 한 문제를 두고 토론하듯, 다양한 관점이 번갈아 등장하며 서로의 가설을 검토하고 수정하는 행동 패턴이 강화되었다. 나아가 여러 관점이 번갈아 토론하는 형태의 추론 방식을 미리 학습시킨 경우, 단일한 관점에서 추론하도록 학습시킨 경우보다 빠르게 추론 능력이 향상되었다. 우리 연구는 AI의 지능이 기계적인 연산량 증가보다 인간의 집단지성을 닮은 내적 다양성과 토론 과정에서 비롯된다는 점을 시사한다. 나아가 에이전트 AI 시대에 인공지능의 발전 경로를 개인화된 초지능(superintelligence)이 아니라 다양한 관점들이 공존하고 상호작용하는 사회적 지능(social intelligence)으로 이해하는 관점을 논의하고자 한다. 발표할 논문의 preprint는 다음 링크에서 확인할 수 있다: https://arxiv.org/abs/2601.10825 

장소 서울특별시 동대문구 회기로 85 고등과학원 8호관 8101호

일시 2026년 7월 13일(월) 16:30-18:00