1 Generative AI’s Act o1 - 에이전트적 추론 시대의 시작

미국의 벤처 캐피털 회사인 ‘세콰이어’ 홈페이지에 Generative AI's Act o1: The Reasoning Era Begins 라는 글이 올라왔다. 솔직히 내용이 길다. 그래서 독자분들을 위해 간략히 요약하여 설명하고자 한다. 이 글에서 어떤 점을 기억하면 좋을까? 결론부터 말하면, “이제는 추론의 시대가 왔다. 일전에 모바일 영역에는 틱톡, 우버, 메타 등의 앱이 있었는데, 현재 AI 산업에서는 이런 APP 영역에 빈공간이 존재한다. 에이전트가 이 공간을 채울 가능성이 높고, 이는 ‘추론’을 기반으로 할 것이다.” 먼저 이 글을 갖고 온 이유는, “추론”의 영역이 GPT 4-o1와 함께 현실로 다가왔기 때문이다. (사실 제목은 사용자의 관점에서 “생성에서 추론의 시대로”라고 했지만, AI 비즈니스에서는 “학습에서 추론의 시대로”라고 하는 게 더 적합할 수 있다.)

세콰이어 본문 중간에 “생각에 관한 생각”이라는 책의 내용인 '시스템 1'과 '시스템 2' 개념이 나온다. 이 책을 다 읽으면 좋겠지만, 무려 727쪽이나 된다. 엄청나게 두껍다. 시스템 1과 시스템2를 간단하게 살펴본다.


시스템 1: 직관과 과거 경험에 의존하여 빠르고 자동적인 반응을 담당. 일상적인 작업에 효율적이지만 휴리스틱 의존으로 인해 오류가 발생할 수 있음.
시스템 2: 느리고 신중하며 논리적 분석과 문제 해결을 수행. 세심한 사고와 고려가 필요한 복잡한 의사결정에 사용.

인간이 좋은 판단을 내리고 올바르게 살아가기 위해선 시스템 1과 시스템 2가 적절하게 잘 사용되어야 한다. 그간 Gen. AI의 특성을 보면 사실 학습한 것을 기반으로 답변하는 것이 주를 이뤘다. 예를 들면, 이미지 생성, 번역, 요약, 동영상 생성, 사진읽기 등 원하는 것을 요구하면 만들어준다. 필자는 개인적으로 이러한 것을 시스템 1과 가깝다고 해석했다. 인풋을 넣으면 아웃풋을 바로 내는 것이기 때문이다. 그러고 나서 모두가 아는 GPT-o1이 나오고 “추론”이라는 개념이 등장했다. 추론은 무엇인가? 시스템 2와 가깝다. ‘생각에 관한 생각’을 해야 한다. 추론의 예제가 몇 개 있는데, 두 가지만 테스트해보자. “아모레퍼시픽 디지털전략 유닛”에 모음 ‘ㅣ’가 몇 개나 있어?” 하고 물어보면 다음과 같이 대답한다. ‘17초 동안 생각’이 포인트다.

참고로 GPT-4(레거시 모델)와 비교 시 틀린 답을 준다.
한 가지만 더 물어보자. 다음은 2024 수능 세계지리 문제다.

먼저 지금도 훌륭한 모델인 GPT-4o의 경우, 5번으로 제출. 오답을 제시하였다. “ㄷ. (가)(이탈리아)와 (다)(독일)는 국경을 접하고 있다.”를 “옳음”으로 판단한 것이다.

이번에 새로 나온 gpt4-o1의 경우, 9초 동안 생각해서 답을 준다.

이처럼 우리가 AI의 추론의 힘을 관찰할 때 주요한 포인트는 이 추론의 힘으로 “깊은 사고, 창의적 문제해결”을 해낼 수 있다는 것이다. 따라서 세콰이어의 요점은 “추론의 전쟁”이 시작되고, OpenAI, Anthropic, Google, Meta가 추론의 영역에서 무엇을 이뤄 나갈지 지켜보자는 것이다.

그리고 지난 칼럼에 언급했던 “Service-as-a-Software”이 나온다. 서비스의 소프트웨어화. 즉 “해결할 업무가 있다면, 그것을 해결해줌으로서 돈을 받는다”는 개념이다(기존의 “Software as as Service” 방식에서는 소프트웨어를 인터넷으로 팔았다).

“Service-as-a-Software”, 즉 일을 판다는 개념으로 이 글의 포인트는 “시장의 확장”이다. 기존 소프트웨어 시장이 650B였다면, AI를 적용해 판매가 가능한 일의 서비스 마켓은 10T에 달한다.

그리고 세콰이어는 이러한 일을 파는 것, 즉 Agent 애플리케이션들의 예시로 다음을 제시한다.

해당 글의 말미에는 아래 그림 우측 상단 영역의 “AI 앱” 영역에 다양한 일들이 일어날 테니 지켜보자. 그리고 사실상 추론&행동의 과정이라는 것이 결국 AGI(인공일반지능)의 시작이라는 것으로 마무리 된다.

위 그림을 필자의 관점으로 해석하면, 좌측 열(인프라/보안/데이터/디벨롭퍼)은 계층구조 형태로 이해하면 되고, 상단의 “APPS” 영역에 중앙부 “Mobile” 영역을 보면 우리에게 친숙한 것들이 보인다. 우리가 지금 실생활에서 느끼는 것처럼 다양한 인프라를 기반으로 “모바일 앱”이 발전하고 산업이 커졌다고 보는데, 같은 개념으로 “AI” 영역에는 어떤 것들이 나올지 생각해본다는 관점으로 보면 좋을 것 같다.

이제, 어느 독자분께서 ‘프롬프트 괜찮은 것 공유해줬으면 좋겠다’고 하셔서 공유해드린다.

2 요약 프롬프트 공유

본 프롬프트는 정답이 아니다. 결과를 보시고 적절히 수정하여 쓰시길 바란다.

사실 필자는 GPT 3.5가 나온 날부터 “요약”에 몰두했다. 수많은 정보와 유튜브를 매번 다 볼 수가 없기 때문이고, 간혹 결론을 나중에 이야기 해주시는 분들의 글에서 결론부터 알고 싶었기 때문이다.

또한 chatGPT에서 “해볼게요”, “있습니다” 같은 종결어미가 반복되는 것도 싫었다. 이러한 나의 요구사항을 반영해서 1년간 수정/편집을 거쳐 쓰고 있다(물론 여전히 뭔가 더 괜찮은 방법이 있을 것 같다는 생각은 지울 수 없다).

사내에서 쓰이는 프롬프트 중에서 멋진 것들을 선별하여 자산화할 수 있다면 더할 나위 없이 좋을 것 같다. 아모레퍼시픽 구성원분들이 피, 땀, 눈물을 흘리며 만든 결과들이 한 사람의 산출물로 끝나지 않고, 사내에 좋은 자산으로 저장되고 이것이 다른 구성원에 의해 활용되어 더 좋은 결과로 퍼질 수 있는 날이 왔으면 좋겠다.

이러한 소망과 함께 여러 독자분께서 “공유주신 것 말고, 이 방법이 더 좋은 것 같아요”로 알려주셨으면 하는 바람으로 프롬프트를 공유하고, 나의 사내 칼럼니스트로서의 마지막 활동을 마친다.