원래 LLM의 발전은 스케일링 법칙(Scaling Laws)에 의존해왔죠. 모델의 파라미터와 데이터량을 늘리면 AI가 선형적으로 향상될 것이라는 믿음은 사실 지금도 유효하긴 합니다. 모델들은 인간의 언어 패턴을 방대한 확률적, 통계적 연산으로 모방하며 놀라운 퍼포먼스를 보여줬으나, 복잡한 논리 구조나 수학적 추론 앞에서는 취약한 한계를 드러냈습니다.
LLM은 근본적으로 다음에 올 가장 확률이 높은 단어를 예측하는 시스템입니다. 겉으로는 지능적인 대화를 하는것 같지만, 실제로는 논리적 인과관계를 이해하는 것이 아니라 그저 그럴듯한 문장을 생성하는데 머물러 있었는데, 이러한 상황에서 등장한 Chain-of-Thought (CoT) 프롬프팅은 AI가 단계별로 추론을 전개하는 시스템으로 진화하게 된 전환점이 되었습니다.
CoT의 등장은 AI에게 단순히 정답을 내놓으라는 요구를 넘어, 정답에 도달하기까지의 과정을 연습장에 적어가며 스스로 생각하라는 지침을 내린 것인데, 이러한 접근은 복잡한 다단계 문제를 해결하는 데 있어 혁신적인 성능 향상을 가져왔으며, 인공지능이 단순한 정보 검색기가 아니라 논리적 사고를 수행할 수 있는 존재라는 가능성을 증명했습니다.
– CoT 프롬프팅이 직면한 한계
CoT가 가져온 혁신에도 불구하고, 실제 서비스와 고도화된 지능 시스템에 적용하는 과정에서 예상치 못한 구조적 취약점들이 발견되기 시작했습니다. 가장 치명적인 문제는 바로 LLM의 본질인 자기회귀적 특성에서 비롯되는 오류 전파 현상입니다.
LLM이 추론의 중간 단계에서 아주 미세한 논리적 비약이나 잘못된 전제를 설정하게 되면, 이후의 모든 사고 과정은 그 오류를 진실로 믿고 전개됩니다. 도미노 현상과 같아서, 초기 단계의 작은 실수가 체인의 마지막 단계에서는 걷잡을 수 없는 결과의 왜곡을 초래하며 전체 추론의 신뢰성을 완전히 무너뜨립니다. 게다가, 이러한 오류는 모델 내부에서 스스로 감지되기 어렵고, 오히려 모델은 완전히 틀린 논리를 전개하면서도 언어적 유창함 덕분에 매우 높은 확신을 가지고 사용자에게 답변을 전달하는 논리적 환각 상태를 야기합니다. 갑자기 너무나 논리적인 거짓말과 우기기까지 시전을 하죠… (어제본 테슬라 FSD+그룩 영상이 떠오르네요.. ㅋㅋ)
그리고, CoT는 추론의 모든 과정을 인간이 읽을 수 있는 텍스트 토큰으로 생성해야 한다는 점에서 막대한 경제적, 기술적 비용을 발생시킵니다. 인간의 사고는 뇌 내부에서 수많은 뉴런이 동시에 병렬적으로 반응하며 순식간에 결론에 도달하지만, 현재의 인공지능은 “A이므로 B이고, 따라서 C이다”라는 일련의 언어 시퀀스를 한 자씩 물리적으로 출력해야만 사고를 이어갈 수 있습니다.
여기서, 트랜스포머의 ‘병렬구조’와 헷갈릴수 있는데요, 이건 Input 에만 해당합니다. 실제 정답을 도출하는 추론단계(Output)에서 답을 쓸때는 당연히 순차적이고 자기회귀적인 제약이 있는겁니다.
다시 돌아가서, 그러다보니 정보 처리의 밀도를 극도로 저하시키며, 복잡한 문제일수록 기하급수적으로 많은 토큰을 소모하게 만들어 지연 시간과 연산 자원의 낭비를 초래합니다. 결국 자연어라는 매체는 의사소통에는 최적화되어 있을지 몰라도, 고도의 추론과 계산을 수행하기에는 너무나도 느리고 모호하며 비효율적이죠. 그래서 AI 가 좀더 빠르고, 진화하기 위해서는 ‘언어’라는 병목현상을 해결해야 합니다. 머스크가 Grok-5 로 페이커를 이기려면, 이 부분의 병목현상을 해결하지 않고서는 어렵다고 봅니다.
– 구조적 및 알고리즘적 대안
이를 극복하기 위해 학계와 산업계에서는 추론의 구조를 알고리즘적으로 재설계하는 시도들이 이어졌습니다.그래서, 학계와 산업계에서는 단순히 모델을 키우거나 데이터를 더 넣는 방식이 아닌, 추론의 구조 자체를 알고리즘적으로 재설계하는 대안이 점점 주목받기 시작했습니다. 텍스트를 한 줄로 늘어뜨리는 대신, 사고의 단계를 수학적 그래프나 트리 형태로 구조화하여 ‘생각의 경로’를 통제하고 검증 가능하게 만들려는 시도입니다. 인간의 사고가 단순히 한 줄로 이어지는 것이 아니라, 가지를 치고(Tree), 망을 형성하며(Graph), 알고리즘을 수행(Algorithm)하는 복잡한 과정임을 반영하는 연구들입니다.
1) Tree of Thoughts (
) : 탐색과 백트래킹
Tree of Thoughts는 CoT의 선형성을 극복하기 위해 ‘사고의 트리’를 구성합니다. 모델은 하나의 문제에 대해 여러 개의 가능한 다음 단계(Thought Candidates)를 생성하고, 이를 평가(Evaluation)한 뒤, 가장 유망한 경로를 선택합니다,
2) Graph of Thoughts (GoT): 비선형적 네트워크 추론
Graph of Thoughts는 ToT를 더욱 일반화하여, 사고의 단위를 그래프의 노드(Vertex)로, 종속 관계를 엣지(Edge)로 모델링합니다. GoT는 여러 독립적인 사고의 흐름을 하나로 합치는 결합(Aggregation), 하나의 사고를 여러 개로 구체화하는 정제(Refinement), 그리고 순환 구조(Loop)를 허용합니다. 인간의 뇌가 정보를 처리하는 신경망의 구조와 유사하며, 복잡한 정보의 통합이나 다각적인 분석이 필요한 작업에서 효율적이라고 합니다. 속도는…………..OTL
3) Program of Thoughts (PoT) 및 코드 강화 추론
자연어의 모호성을 해결하기 위한 가장 강력한 대안 중 하나는 자연어 대신 프로그래밍 Code를 추론의 매체로 사용하는 것입니다. Program of Thoughts (PoT) 또는 Chain of Code라고 합니다. 모델은 추론 과정을 Python 코드와 같은 실행 가능한 형태로 생성합니다. 이 코드는 외부의 인터프리터(Interpreter)에 의해 실행되며, 그 결과값이 다시 모델의 입력으로 들어옵니다.
이와 관련한 여러 연구에서. 코딩 능력과 추론 능력이 서로를 강화하는 선순환 구조를 가진다는 것을 밝혀졌는데요, 그러니까 LLM이 코드를 학습하면 논리적 구조화 능력이 향상되어 일반 추론 성능이 올라가고, 반대로 추론 능력이 향상되면 더 복잡한 코드를 짤 수 있게 된다 이런 건데 “뫼비우스의 띠 효과” 라고 합니다. 벤치마크 결과, PoT는 수학 및 수치 해석 문제에서 CoT 대비 평균 15% 이상의 성능 향상을 보여주었다고 합니다.
– 대규모추론모델(LRM)과 사고의 내재화
CoT의 프롬프트 기반 한계를 극복하기 위해 등장한 OpenAI의 o1 시리즈나 DeepSeek-R1과 같은 대규모 추론 모델(LRM)은 이제 독립적인 모델을 넘어, 인공지능 시스템의 핵심적인 ‘사고 모듈’로 자리 잡고 있습니다.
Gemini 3나 GPT 5.2와 같은 최신 모델들은 더 이상 단일 아키텍처에 머물지 않습니다. 사용자의 질문 의도와 난이도를 실시간으로 파악하여, 가벼운 일상 대화에는 즉각적인 반응 중심의 LLM을 가동하고, 고도의 논리적 증명이나 복잡한 코딩이 필요한 경우에는 숙고 기반의 LRM을 선택적으로 호출하는 하이브리드 전략을 취합니다.
중요한 지점은 이런 LRM 들이 앞서 언급한 TOT, GoT, PoT와 같은 고도의 알고리즘들을 강화학습(RL)을 통해 모델의 가중치(Weights) 내부에 내재화했다는 것입니다.
이러한 변화는 인공지능이 ‘무조건 길게 생각하는 것’이 능사가 아님을 깨달았음을 의미합니다. (사실 그것보다는 토큰비용이…..)필요에 따라 LRM과 LLM을 유연하게 오가는 이 방식은 연산 자원의 극심한 낭비를 막는 동시에, 인간이 상황에 따라 직관과 숙고를 구분하여 사용하는 인지적 유연성을 모델링한 결과라고 봐야죠.
LRM은 사고의 과정을 사용자의 지시에 맡기는 것이 아니라, 모델이 학습하는 단계에서부터 스스로 긴 추론 사슬을 형성하고 이를 검증하도록 설계되었습니다. 특히 과정 보상 모델(PRM)을 활용한 강화학습은 모델이 단순히 최종 정답을 맞혔는지에만 집중하는 것이 아니라, 정답에 도달하기까지 거쳐온 논리적 단계 하나하나가 얼마나 타당했는지를 평가받게 합니다. 이를 통해 모델은 정답을 맞혔더라도 과정이 틀렸다면 보상을 받지 못하며, 반대로 오답을 냈더라도 논리적 전개가 훌륭했다면 긍정적인 피드백을 학습하게 됩니다. 이러한 학습 방식은 인공지능에게 단순한 지식의 나열이 아닌, 스스로의 오류를 수정하고 최적의 경로를 탐색하 강력한 사고를 할수 있는 뇌를 만들어준거죠.
LRM은 AI 성능을 측정하는 기준을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 예전에는 모델의 파라미터가 얼마나 큰지, 얼마나 많은 데이터를 학습했는지가 핵심이었다면, 이제는 inference 시점에 모델이 얼마나 많은 자원을 투입하여 심사숙고하는지, 즉 ‘테스트 타임 컴퓨팅(TTC)’이 지능의 척도가 되었습니다. 어려운 문제일수록 모델은 내부적으로 더 많은 추론 토큰을 생성하며 스스로 가설을 세우고 이를 반박하며 결론을 다듬습니다.
하지만 LRM 도 문제가 있습니다.
우선, OpenAI의 o1 모델은 이른바 ‘숨겨진 사고 사슬(Hidden Chain of Thought)’ 방식을 채택하고 있습니다. 모델이 정답을 내놓기까지 어떤 논ㅅ리적 단계를 거쳤는지 사용자에게 보여주지 않는 이 방식은, 기술적 보안을 극대화하는 강력한 방패가 됩니다. 만약 추론 과정을 텍스트로 모두 공개할 경우, 경쟁사들이 해당 데이터를 수집하여 자신의 모델을 학습시키는 소위 지식 증류(Knowledge Distillation)를 통해 손쉽게 기술 격차를 좁힐 수 있기 때문입니다. 그러나 이러한 폐쇄성은 사용자 입장에서 모델의 결론을 무비판적으로 수용해야만 하는 ‘신뢰의 블랙박스’ 문제를 발생시키며, 고도의 안정성이 요구되는 분야에서 검증의 한계를 드러냅니다.
DeepSeek-R1과 같은 개방형 모델은 공격자에게 모델의 논리적 구조를 완전히 노출함으로써 정밀한 하이재킹(Hijacking)과 탈옥 공격에 취약한 모습을 보입니다. 실제로 o1 모델이 강력한 내부 가드레일로 차단하는 유해 질의에 대해, R1은 비교적 높은 확률로 답변을 생성하는 한계를 드러냈습니다.
LRM 은 내부적으로 ToT나 GoT처럼 비선형적이고 복잡한 그래프를 그리며 사고하지만, 이를 구현하는 수단은 여전히 한 번에 한 토큰씩 뱉어내는 선형적(Linear) 텍스트입니다.
천재적인 전략가가 복잡한 지도를 그리면서 생각해야 하는데, 오직 한 줄의 문장으로만 그 지도를 묘사하며 사고해야 하는 상황과 같습니다. 이 직렬화(Serialization)의 병목 때문에 LRM은 여전히 막대한 테스트 타임 컴퓨팅(TTC) 자원을 소모하며, 텍스트를 숨기면 ‘블랙박스’가 되고 노출하면 ‘지식 증류’와 ‘보안 공격’에 취약해지는 외통수에 빠지게 되는 것입니다. 심지어 PoT조차도 ‘언어의 종류’를 코드로 바꾼 것일 뿐, 텍스트를 한 자씩 출력해야 하는 물리적 제약에서는 자유롭지 못합니다.
– Next SteP 1 : 추론의 탈언어화
그래서, 추론 진화의 가장 전향적인 대안으로 부상하고 있는 것은 바로 추론의 탈언어화(De-linguistification)입니다. 인간의 언어는 이산적이고 불연속적인 토큰의 나열이지만, 인공지능 모델 내부의 수학적 공간은 연속적이고 고차원적인 벡터들로 가득 차 있습니다. 코드로 바꿔도 그건 그래도 여전히 기호 언어일 뿐, 진짜 탈언어는 벡터 그 자체입니다.
지금까지의 AI는 자신의 생각을 굳이 인간의 언어라는 좁은 틀로 변환하여 출력한 뒤 다시 입력받는 비효율적인 과정을 거쳐왔으나, 차세대 추론 모델인 Coconut(Chaion of Contunuous Thought)과 같은 기법들은 이러한 텍스트 디코딩 과정을 과감히 생략합니다. 모델은 자신의 마지막 히든 스테이트, 즉 언어로 번역되기 전의 순수한 벡터 상태를 다음 사고 단계의 입력으로 직접 사용합니다. 모델은 사람이 읽을 수 있는 단어를 내뱉는 대신, 이 잠재 벡터를 다음 층의 입력으로 바로 전달하며 사고를 이어갑니다.우리가 복잡한 문제를 풀 때 모든 생각을 말로 내뱉지 않고 뇌 신경망 안에서 전기 신호만으로 정답을 설계하는 과정과 매우 유사합니다.
구글의 Nested Learning 이 학습구조를 바꾼다면, Coconut 은 how to think, 학습 방식을 바꾸는 겁니다. 참고로 Coconut 은 메타가 내놓은거죠.
잠재 공간 추론은 지능의 효율성을 극단적으로 끌어올릴 것입니다. 텍스트 생성이 동반하는 막대한 지연 시간과 비용을 획기적으로 줄여줄 뿐만 아니라, 언어로는 차마 다 표현할 수 없는 미묘한 논리적 뉘앙스와 복잡한 관계를 정보 손실 없이 유지할 수 있게 합니다. 또한 잠재 공간은 양자 역학의 중첩 상태처럼 여러 가지 추론 경로를 동시에 인코딩할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
기존의 텍스트 기반 CoT가 한 번에 하나를 선택에 단일 경로를 이어갔다면, 탈언어화된 추론 벡터는 수많은 가능성을 동시에 탐색하며 최적의 해를 찾아내는 병렬 추론을 보여줄 수 있습니다. AI가 인간의 언어적 습관을 모사하던 초보적인 단계를 넘어, 컴퓨터 고유의 연산 능력을 극대화하여 인간을 초월하는 속도와 깊이로 사고하는 그런 추론 지능으로 나아갈 수 있는 것입니다.
* 관련 논문 :
Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space (2024.12)/ https://arxiv.org/pdf/2412.06769
A Survey on Latent Reasoning (2025.7) / https://arxiv.org/pdf/2507.06203
– Next SteP 2 : 뉴로-심볼릭 하이브리드와 무오류 검증
잠재 공간 추론이 AI 속도와 효율을 담당한다면, AI의 신뢰와 정확성을 완성하는 건 결국 시스템적인 검증입니다. 딥러닝 기반의 신경망은 확률에 의존하기 때문에 본질적으로 환각의 가능성을 내포하고 있으며, 이는 0.1%의 오차도 허용되지 않는 금융, 의료, 법률, 공공 행정 시스템에서 치명적인 결함이 됩니다.
이를 해결하기 위해 2025년 인공지능의 핵심 트렌드로 떠오른 것이 바로 신경망의 유연한 직관과 기호주의의 딱딱한 논리를 결합한 뉴로-심볼릭 AI입니다. 이 시스템에서 AI는 문제를 해석하고 창의적인 가설을 제안하는 시스템 1의 역할을 수행하며, 제안된 가설이 논리적으로 참인지, 수학적 공식에 부합하는지는 외부의 결정론적인 논리 솔버나 코드 인터프리터가 시스템2를 담당해 검증합니다.
1) 시스템 1 : 신경망을 통한 창의적 가설 생성 (LLM)
뉴로-심볼릭 시스템의 전반부는 LLM이 담당합니다. LLM은 수조 개의 연결망을 통해 복잡하고 모호한 질의를 순식간에 해석하고, 수많은 데이터 속에서 정답의 실마리가 될 만한 ‘가설’을 생성합니다. 직관의 영역으로 비선형적이고 창의적인 발상을 가능하게 하지만 여전히 ‘환각(Hallucination)’이라는 확률적 오류의 위험을 내포하고 있습니다.
2) 시스템 2: 심볼릭 솔버를 통한 엄격한 논리 검증
LLM이 제안한 가설은 곧바로 시스템 2를 담당하는 ‘심볼릭 솔버(Symbolic Solver)’나 ‘코드 인터프리터’로 전달됩니다. 이들은 결정론적 알고리즘과 수학적 기호 논리로 무장한 외부 엔진입니다. 예를 들어, AI가 물리 문제를 풀 때 신경망이 “가속도는 힘에 비례한다”는 가설을 세우면, 심볼릭 엔진은 실제 물리 공식에 대입하여 이 가설이 수치적으로 완벽한지 계산합니다. 만약 논리적 모순이 발견되면 결과물은 다시 신경망으로 돌아가 수정을 요구받는 ‘피드백 루프’를 형성하게 됩니다.
결국 월드모델입니다. 뉴로-심볼릭 AI의 시스템 2 검증 구조는 결국 단순한 정오답 판별기를 넘어, 인공지능이 세계의 작동 원리를 이해하고 시뮬레이션하는 월드 모델(World Model)로 완성됩니다.
이런 하이브리드 아키텍처는 인공지능 추론에 ‘증명 가능성’이라는 강력한 권위를 부여합니다. 모델이 단순히 그럴듯한 답변을 내놓는 것이 아니라,
“내가 도출한 이 결론은 파이썬 코드로 검증했을 때 오차가 없으며, 관련 법규의 논리 구조상 모순이 없음이 수학적으로 증명되었다”라고 선언할 수 있게 되는 것입니다.
* 관련논문 :
Gold-medalist Performance in Solving Olympiad Geometry with AlphaGeometry2 (2025.12 revised. Google Deepmind) / https://arxiv.org/pdf/2502.03544
(이 논문보고 여기까지 흘러왔네요……@.@)
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AlphaGeometry 2는 제미나이 기반의 신경망 엔진(시스템 1)이 창의적인 보조선이나 가설을 직관적으로 제안하면, 심볼릭 솔버(시스템 2)가 이를 수학적 규칙과 공리로 빈틈없이 검증하는 뉴로-심볼릭 하이브리드 아키텍입니다. 이 구조는 확률에 의존하는 언어 모델 특유의 ‘환각’을 결정론적인 논리 엔진으로 원천 차단하여 100% 무오류의 증명 과정을 도출해서, 2025년 국제 수학 올림피아드 금메달 수준의 성과를 통해 AI가 단순한 확률적 문장 생성을 넘어 인간의 고등 사고 영역인 ‘엄밀한 논증’의 단계로 완전히 진입했음을 보여줬습니다,
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– CoT 는 그럼 없어질까?
그렇다면 여기서 한 가지 근본적인 의문이 생깁니다. 심볼릭 솔버가 완벽한 논리 검증을 수행하고, 잠재 공간 추론이 언어의 병목을 해결한다면, 우리가 알던 CoT(Chain-of-Thought)는 결국 사라지게 될까요?
결론부터 말씀드리면, CoT는 사라지는 것이 아니라 그 ‘역할’과 ‘존재 층위’가 근본적으로 재정의될 것입니다.
CoT는 인간과 AI 사이의 ‘소통 인터페이스’이자 ‘사후적 설명 모델(Interpretability)’로 남아야 합니다. 심볼릭 솔버가 계산기처럼 순식간에 정답을 도출하고, COCONUT 같은 모델이 잠재 공간에서 보이지 않게 사고를 끝낸다 하더라도, 사람들은 여전히 “왜 그게 정답이야?”라고 물을 것이기 때문입니다.
이때 AI는 자신이 잠재 공간에서 수행한 고차원적 중첩 사고와 심볼릭 솔버가 검증한 엄밀한 논리를 인간이 이해할 수 있는 선형적인 문장으로 재구성하여 보여줘야 합니다. 결국 CoT는 엔진에서는 퇴장하겠지만, AI의 신뢰를 증명하는 언어로서 남을 겁니다.
(그런데, 모델이 내부적으로는 잠재 벡터(Coconut 방식)로 추론해 결론을 내린 뒤, 이를 인간 입맛에 맞게 텍스트로 재구성(CoT)한다면….실제 사고 과정이 아니라 그럴듯한 거짓말이라면…결국, 이 간극을 어떻게 검증할 것인가가 또 과제로 남네요…)