추론형 AI 완벽 가이드: o1이 열어준 “생각하는 AI”의 시대! System 2 사고부터 DeepSeek-R1까지

핵심 요약

“AI가 드디어 깊이 있게 생각한다.” 2024년 9월 OpenAI는 업계를 바꿀 혁신을 내놓았습니다. o1 모델이 그것입니다. 기존 AI와 달리 응답하기 전에 깊이 있는 추론 과정을 거쳐 복잡한 문제를 해결합니다. 실제로 의료 수학 테스트에서 o1은 87.7% 정확도를 기록했으며, 이는 네덜란드 의료인 대부분보다 우수합니다. 나아가 DeepSeek-R1은 o1의 성능을 유지하면서 비용은 100배 이상 절감했습니다. 이 포스팅에서는 System 1 vs System 2 사고, Chain-of-Thought의 진화, o1의 추론 메커니즘, DeepSeek-R1의 혁신, 그리고 미래의 추론형 AI까지 완벽하게 분석합니다.

1. AI 추론의 역사: 왜 지금 추론형 AI가 나왔을까?

1-1. 기존 LLM의 한계

기존 LLM의 문제점:

기존 대규모 언어 모델(GPT-4o, Claude 3)은 “다음 단어 예측”에 최적화되어 있습니다. 결과적으로:

1. 즉시 응답: 생각할 시간 없이 빠르게 답변
2. 문제 해결 능력 한계: 복잡한 수학, 코딩, 논리 문제에 약함
3. 신뢰도 문제: AI 환각 완벽 분석에서 설명했듯이, 확신 없이 그럴듯한 답변 제시

성능 지표로 본 한계:

• GPT-4: 수학 경시대회 문제(AMC) 정확도 11-13%
• GPT-4: 프로그래밍 경시대회 정확도 13%

이는 인간 전문가 수준과 거리가 멉니다.

1-2. “System 2” 사고란?

네덜란드 연구에 따르면, 인간의 사고는 두 가지 방식으로 나뉩니다:

System 1 (직관적, 빠른 사고):

• 자동 반응
• “1 + 1 = ?”
• 조금의 노력
• 에러 가능

System 2 (논리적, 느린 사고):

• 의도적, 신중한 추론
• “17 × 24 = ?”
• 고도의 집중력 필요
• 더 정확한 답변

문제:
기존 LLM은 System 1만 구현했습니다. 빠르지만 부정확합니다.

1-3. “생각하는 데 시간을 쓴다”는 것

새로운 패러다임:

OpenAI 공식 설명에 따르면:

“o1은 응답하기 전에 더 많은 시간을 생각하는 데 할애합니다. 이 추가적 계산은 복잡한 문제를 더 정확히 해결할 수 있도록 합니다.”

핵심 아이디어:

• 모델 크기 증가 ❌ (확장성 한계)
• 학습 데이터 증가 ❌ (비용 폭증)
• 추론 시간 증가 ✅ (효율적)

“더 많은 컴퓨팅 파워를 생성 시에 사용하는 추론 스케일링 패러다임 vs 모델 크기와 학습 데이터를 늘리는 모델 스케일링 패러다임” – Mira Murati, OpenAI CTO

2. System 1 vs System 2: 인간의 사고 방식을 모방하다

2-1. 인간의 두 가지 사고

비유로 이해하기:

System 1과 System 2는 자동운전 vs 수동운전과 같습니다.

• 자동운전 (System 1): 빠르지만, 신호등 놓칠 수 있음
• 수동운전 (System 2): 느리지만, 모든 신호에 집중

2-2. 기존 LLM: System 1만 가능

GPT-4가 할 수 있는 일:

• “오늘 날씨를 알려줄래?” → 즉시 응답
• “누가 2024 미국 대선에서 이겼어?” → 학습 데이터로 바로 응답

GPT-4가 못하는 일:

• 3시간 소요하는 수학 문제
• 10단계 논리가 필요한 퍼즐
• 여러 가정을 검증해야 하는 코딩 문제

2-3. o1: System 2를 구현하다

o1의 혁신:

모델이 “생각하는 시간”을 갖도록 설계했습니다.

내부 작동:

1. 질문 받음: “이 수학 문제를 풀어줄래?”
2. 내부 추론 (사용자에게 보이지 않음): 10분~수 시간의 내부 계산
3. 최종 답변 제시: 검증된 정확한 답변

성능 비약:

3. Chain-of-Thought의 진화: 단계적 추론의 이력

3-1. Chain-of-Thought (CoT)란?

CoT의 기본 개념:

Chain-of-Thought 가이드에 따르면, CoT는 단계별 추론 과정을 명시적으로 보여주는 기법입니다.

예시:

CoT 없음:

• Q: “아이가 5개의 초콜릿이 있었고, 3개를 먹었다면 남은 건?”
• A: “2개”

CoT 적용:

• Q: “아이가 5개의 초콜릿이 있었고, 3개를 먹었다면 남은 건?”
• A: “아이가 처음에 5개를 가지고 있었어요. 3개를 먹었으니까, 5 – 3 = 2개가 남아요.”

3-2. CoT의 진화 단계

1단계: Few-shot CoT (2022)

• 예시를 여러 개 제공하고 따라하도록 유도
• “단계별로 생각해봐. 예시: 3 + 5 = 8 (3에 5를 더함)”
• 효과: 성능 향상 (특히 큰 모델에서)

2단계: Zero-shot CoT (2022)

• 예시 없이 “단계별로 생각해봐”라는 힌트만 제공
• 모델 스스로 추론 과정 생성
• 효과: Few-shot과 비슷한 성능

3단계: Tree-of-Thought (2023)

• 여러 추론 경로를 동시에 탐색
• 나무가 여러 가지를 뻗듯이 다양한 “생각의 길”을 시도
• 효과: 더 복잡한 문제 해결

4단계: o1의 내부 추론 (2024)

• CoT를 사용자에게 숨기고 내부에서만 수행
• 강화학습으로 최적의 추론 경로 학습
• 효과: 67% → 87.7% 정확도 향상 (의료 진단)

3-3. CoT의 메커니즘

왜 단계적 추론이 효과적인가?

코드피니티 분석에 따르면:

“모델이 중간 계산을 보이므로, 오류가 초반에 수정될 수 있습니다. 마치 종이에 수학 풀이를 쓰면서 실수를 바로잡을 수 있는 것처럼요.”

CoT의 한계:

• 생성된 추론이 항상 최적은 아님
• 일부 오류 포함 가능
• 데이터셋의 샘플 순서에 따라 성능 달라짐

4. OpenAI o1: 추론형 AI의 등장

4-1. o1의 혁신

o1의 핵심 기술:

OpenAI 시스템 카드에 따르면, o1은 대규모 강화학습(RL)으로 훈련됩니다.

구성 요소:

1. 정책 초기화: 기본 모델에서 시작
2. 보상 설계: 정확한 답변에 높은 보상
3. RL 학습: 보상을 최대화하도록 강화학습
4. 추론 토큰: “생각하는 부분”이 더 많은 토큰 사용

4-2. o1의 성능

1. 수학 (IMO/AIME)

2. 코딩 (경시대회)

3. 의료 지식

의료 연구에 따르면:

• 네덜란드 안과 진단 테스트: o1이 87.7% 정확도
• 비교: 네덜란드 의료인 평균 약 70%

4-3. o1의 “생각의 시간”

추론 토큰이란?

기존 LLM:

• 질문: “5+3=?”
• 바로 생성: “8”

o1:

• 질문: “복잡한 수학 문제”
• 내부 추론 토큰 생성 (사용자에게 보이지 않음)
• 최종 답변 제시

시간 트레이드오프:

• GPT-4: 1초 응답, 정확도 낮음
• o1: 10초~1분 응답, 정확도 높음

4-4. o1의 한계

1. 응답 속도

“일반적인 질의는 오래 걸립니다. 단순 FAQ에는 부적합합니다.”

2. 투명성 부족

• 추론 과정을 사용자에게 보여주지 않음
• “왜 이 답변을 했는가?” 설명 어려움

3. 최신 정보 접근 불가

• o1은 웹 검색 불가능
• 2024년 이후 정보 업데이트 불가

5. DeepSeek-R1: 민주화된 추론 AI

5-1. DeepSeek-R1의 등장

2025년 1월, 중국의 DeepSeek이 던진 충격:

DeepSeek-R1은 o1과 거의 동등한 성능을 1/100 가격에 제공했습니다.

5-2. DeepSeek-R1 vs OpenAI o1 비교

성능 비교:

비용 비교:

5-3. DeepSeek-R1의 혁신

1. 오픈소스 공개

• 모델 가중치 완전 공개
• 기업들이 자체 서버에 설치 가능
• 커스터마이징 가능

2. GRPO (Group Relative Policy Optimization)

이전 강화학습 가이드에서 설명한 GRPO를 사용:

• 더 효율적인 강화학습
• Critic 모델 없이도 작동

3. 투명한 추론 과정

DeepSeek-R1 비교 분석에 따르면:

• Chain-of-Thought를 사용자에게 표시
• 모델이 어떻게 문제를 풀었는지 명확히 볼 수 있음
• 추론 신뢰성 검증 가능

4. 증류된 경량 모델

5-4. o1 vs DeepSeek-R1: 선택 가이드

최신 비교 분석에 따르면:

o1 추천:

• 안정성 중시
• 자연어 처리 중심
• 일반적인 작업

DeepSeek-R1 추천:

• 비용 절감 (100배 저렴)
• 수학/코딩 특화
• 투명한 추론 과정 필요
• 로컬 배포 필요

6. 실전 가이드: 추론형 AI 언제 써야 할까?

6-1. 추론형 AI가 필요한 경우

수학/과학:

• 경시대회 수학 문제
• 물리학 시뮬레이션
• 화학 반응 분석

프로그래밍:

• 복잡한 버그 디버깅
• 알고리즘 최적화
• 코드 리뷰 및 개선

의료/법률:

• 진단 보조 (의사 최종 판단 필요)
• 법률 문서 분석
• 복합 사례 분석

연구:

• 논문 분석
• 가설 검증
• 실험 설계

6-2. 추론형 AI가 필요 없는 경우

즉시 응답 필요:

• 고객 서비스 챗봇
• 실시간 번역
• 빠른 정보 조회

간단한 작업:

• FAQ 응답
• 문법 검사
• 텍스트 요약

6-3. 비용 vs 성능 최적화

시나리오별 추천:

6-4. 미래: 다음은 무엇인가?

2025년 이후 트렌드:

1. Multi-round Thinking

최신 연구에 따르면:

• 여러 라운드로 추론 반복
• QwQ-32B: 80.3% → 82.1% (AIME 2024)
• DeepSeek-R1: 79.7% → 82.0%

2. o3 모델

competitive programming 연구에 따르면:

• o3는 gold medal (IOI 2024)
• o1-ioi (손최적화)의 성과를 손최적화 없이 달성

3. RL 기반 경량 모델

DAPO 프레임워크에 따르면:

• Qwen2.5-32B로 AIME에서 50점 달성
• 대규모 모델이 아닌 효율적인 모델로도 가능

정리: 핵심 포인트

✅ System 2 사고를 AI가 구현, 응답 전 깊은 추론 수행

✅ o1: 수학 83.3%, 코딩 89%, 의료 진단 87.7% 정확도

✅ DeepSeek-R1: o1과 거의 동등한 성능, 1/27 비용

✅ 투명성: DeepSeek-R1은 추론 과정 공개, o1은 숨김

✅ 오픈소스: DeepSeek-R1 가중치 공개, 로컬 배포 가능

✅ 미래: Multi-round thinking, o3의 자동 최적화로 인간 수준의 추론

FAQ: 자주 묻는 질문

Q1. o1과 GPT-4o, 언제 뭘 써야 하나요?

A. 목적에 따라 다릅니다:

• 간단한 질문: GPT-4o (빠르고 충분)
• 복잡한 문제: o1 (정확도 중요)
• 비용 절감: DeepSeek-R1

Q2. o1의 응답이 정말 그렇게 다른가요?

A. 네, 특정 분야에서 매우 다릅니다:

• 일반 대화: GPT-4o와 비슷
• 수학/코딩: 엄청난 차이 (GPT-4: 13%, o1: 83%)
• 자신감 있는 잘못된 답변 감소: 추론 과정 거침

Q3. DeepSeek-R1이 정말 o1 수준인가요?

A. 거의 동등합니다:

• 수학: o1 동등
• 코딩: o1 약간 나음
• 일반 지식: o1이 약간 우위
• 비용: 1/27 저렴
• 단점: 중국 모델 (보안 이슈 논의 필요)

Q4. 추론형 AI의 응답 속도가 느린가요?

A. 네, 트레이드오프가 있습니다:

• GPT-4o: 1초 응답
• o1: 10초~1분
• 복잡한 문제: 더 오래 소요 가능

Q5. 앞으로 모든 AI가 추론형이 될까요?

A. 아닙니다, 하이브리드가 미래입니다:

• 간단한 작업: 빠른 모델 (GPT-4o)
• 복잡한 작업: 추론형 모델 (o1, DeepSeek-R1)
• 자동 라우팅: 질문 난이도에 따라 모델 선택

외부 참고 자료

추론형 AI를 더 깊게 배우고 싶다면:

• OpenAI o1 공식 페이지 – 공식 정보
• OpenAI o1 시스템 카드 – 기술 상세
• A Tutorial on LLM Reasoning – 추론 기술 튜토리얼
• DeepSeek-R1 기술 보고서 – 오픈소스 정보
• AIME 2024 결과 분석 – 성능 검증

정리: 이 글에서 배운 것

✅ System 2 사고: 느리지만 신중한 추론이 AI 성능 극대화

✅ o1의 혁신: 추론 시간에 투자해서 정확도 6배 향상 (13% → 83%)

✅ Chain-of-Thought 진화: Few-shot → Zero-shot → Tree-of-Thought → 내부 추론

✅ DeepSeek-R1: 오픈소스, 100배 저렴, 투명한 추론 과정

✅ 선택 가이드: 간단한 건 GPT-4o, 복잡한 건 추론형 AI

다음 포스팅에서는 “멀티모달 AI 완벽 가이드: Vision Transformer부터 GPT-4V까지”에 대해 자세히 알아봅니다. 텍스트만 아닌 이미지, 음성, 비디오를 모두 이해하는 AI의 세계로 나아가봅시다!

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