종종 등장하는 o3 모델의 이상한 추론 패턴, 무엇이 문제일까?

 

직접 겪은 사례: 과정 할당 분석 문제

Chat GPT o3 모델이 등장한 이후, o3 모델에게 특정한 논리 추론 문제를 풀도록 요청해 보았다. 주로 행정고시 1차 상황판단 문제를 풀도록 시켰다. o3 모델은 본인이 사고하는 동안의 어떤 사고 과정을 하고 있는지를 보여주는데, 그 부분에서 특이한 것을 발견했다.  

 

단식 규칙 추론 문제

 

단식 패턴을 고려한 문제인데, 중간에 뜬금없이 'Orange Bars는 언제든지 든든해'라는 부분이 들어가 있다. 

 

 

교육 수강자를 맞추는 추론문제인데, 마찬가지로 이 문제를 푸는 과정에서 전혀 엉뚱한 '기도의 랩 고민'이라는 개념을 끼워 넣었다. 

 

 

O3 모델, 왜 엉뚱한 답변을 할까?

이처럼 O3 모델이 문제 해결 과정에서 전혀 관계없는 요소를 덧붙이는 현상이 나타나는 경우가 종종 관찰되고 있다. 과연 O3 모델이 이런 문제를 보이는 이유는 무엇일까?

1. 급하게 출시된 O3 모델?

O3 모델이 생각보다 빠르게 시장에 나왔을 가능성이 있다. 특히 DeepSeek 같은 최신 AI 모델들이 빠르게 개발되고 출시되는 사례를 보면, 경쟁력을 확보하기 위해 충분한 검증 없이 배포되었을 가능성도 배제할 수 없다. AI 모델은 대량의 데이터를 학습하고 최적화 과정을 거쳐야 하지만, 지나치게 짧은 개발 주기로 인해 이러한 과정이 부족했을 수도 있다.

 

그렇다면 이런 문제를 어떻게 해결할 수 있을까? 명확한 문제 정의를 제공하고, 샘플링 설정을 조정하며, 후처리 로직을 강화하는 방식으로 문제를 해결할 수 있다. 그러나 근본적으로 모델 자체의 추론 안정성을 확보하기 위한 추가적인 개선이 필요할 것이다.

2. 비논리적인 추가 추론이 진화했을 가능성

한 가지 흥미로운 가설은, 모델이 가끔은 엉뚱한 생각을 하는 것이 오히려 유리했을 가능성이다. 인간도 때때로 비논리적인 사고를 하며 창의적인 해결책을 도출하곤 한다. AI가 문제 해결 과정에서 논리적 확장을 시도하면서도 가끔은 비논리적인 요소를 추가하는 이유가, 이런 메커니즘이 전체적인 성능 향상에 기여했기 때문일 수도 있다.

 

이는 머신러닝 모델이 단순히 정해진 패턴을 따르는 것이 아니라, 다양한 방식으로 문제를 접근하는 방식을 학습한 결과일 수도 있다. 문제는 이러한 방식이 항상 옳은 결과를 도출하지는 않는다는 점이다. 필요할 때 창의적으로 사고할 수 있도록 하는 메커니즘이 유지되면서도, 비논리적인 결론을 줄일 수 있는 균형이 필요하다.

3. AI가 ADHD를 겪고 있는 걸까?

O3 모델이 보이는 이상 행동은 마치 인간이 주의력 결핍 과잉행동 장애(ADHD)를 겪는 것과 유사해 보이기도 한다. 원래 주어진 문제에 집중해야 하지만, 중간중간 전혀 다른 곳으로 관심이 이동하는 모습이 그렇다. 이 가설이 사실이라면, AI가 인간의 신경망을 모방하는 과정에서 예상치 못한 방식으로 주의 산만한 특성을 흡수했을 수도 있다.

 

흥미로운 점은 ADHD를 가진 사람들이 종종 높은 창의성을 보이거나, 문제 해결에서 독특한 접근 방식을 취하는 경우가 많다는 것이다. AI가 인간의 사고 패턴을 모방하는 과정에서, 이런 특성을 일부 학습했을 가능성도 있다. 하지만 이는 어디까지나 추측일 뿐이며, AI가 정말로 주의력 결핍과 유사한 특성을 보이는지에 대한 연구가 필요하다.

결론

O3 모델의 이상한 추론 패턴은 여러 가지 가능성으로 설명할 수 있다.

1. 너무 급하게 출시되었을 가능성 - 충분한 검증 없이 배포되었기 때문에 논리적 일관성이 부족할 수 있다.
2. 이상한 추가 추론이 오히려 유리했을 가능성 - 비논리적인 사고가 때때로 문제 해결에 도움을 주기 때문에 AI가 이런 방식을 학습했을 수 있다.
3. AI가 ADHD와 유사한 특성을 보일 가능성 - AI가 인간의 신경망을 모방하는 과정에서 주의 산만한 패턴을 학습했을 수도 있다.

이 문제를 해결하기 위해서는 AI의 학습 과정과 추론 방식을 보다 정교하게 다듬는 것이 필요하다. 단순히 정형화된 답변을 내놓는 것이 아니라, 필요할 때 창의성을 발휘하되 불필요한 사고 확장은 줄이는 방향으로 모델을 개선해야 한다. AI의 사고 방식이 인간과 유사해진다면, 앞으로 더 흥미로운 연구가 진행될 가능성이 높아 보인다.