AZR(Absolute Zero Reasoner) : AI의 새로운 패러다임

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AZR(Absolute Zero Reasoner) : AI의 새로운 패러다임

타잔007 2025. 5. 12. 16:43

"인공지능의 진정한 도약은 사전 데이터에 의존하지 않는 자기주도적 학습에서 비롯될 것이다. Absolute Zero 패러다임은 이 의존성을 제거한다. 모델이 동시에 과제를 제안하고, 해결하며, 자기 대결(self-play)을 통해 두 단계 모두에서 학습한다. 에이전트는 자율적으로 학습 가능성이 최적화된 과제를 만들고, 통합 모델을 사용하여 이를 해결하는 방법을 배운다."

— Zhao et al., "Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data", arXiv preprint arXiv:2505.03335, 2025 논문에서

우리는 지난 시절 수많은 혁신적인 모델과 아키텍처의 부상과 쇠퇴를 목격했습니다. 오늘은 상기 논문에서 언급한 현재 AI 세계의 주류인 GPT 계열 모델의 한계를 넘어, 진정한 AI 추론의 가능성을 열어줄 'Absolute Zero Reasoner(AZR)'에 대해 이야기하고자 합니다.

1. GPT의 구조적 한계

현재 우리가 일상적으로 사용하는 GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 분명 인상적인 성능을 보여주지만, 근본적인 한계가 있습니다:

GPT는 본질적으로 '다음 단어 예측기'일 뿐, 실제로 사고하지 않습니다. Lake와 Marcus(2023)의 연구에 따르면, 이러한 모델들은 표면적 패턴 매칭에 의존하며 실제 개념적 이해가 부족합니다.
기억 기능도 없고, 자가 피드백도 불가능합니다. 이는 Bengio의 "시스템 2" 인지 역량 부재와 직결됩니다.
입력에 반응만 할 뿐, 새로운 문제를 생성하거나 그 의미를 반성하지 않습니다. 이것은 Kahneman이 제시한 인간의 "시스템 1"(빠르고 직관적) 사고에 가깝습니다.

현재 LLM은 Chollet(2019)이 정의한 "일반화된 지능"의 핵심 요소인 추상화와 전이 학습 능력에서 여전히 부족함을 보입니다. 특히 새로운 상황에 대한 적응력과 창의적 문제 해결에 있어서는 더욱 그렇습니다.

2. Absolute Zero Reasoner(AZR)의 등장

AZR은 이러한 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임을 제시합니다:

AZR은 외부 데이터 없이 스스로 문제를 만들고, 해결하고, 피드백하며 학습하는 AI입니다. 이는 Schmidhuber의 "인공 호기심" 개념과 맥을 같이 합니다.
인간처럼 가르침을 받지 않고도 성장하는 구조를 지향합니다. 이것은 AlphaGo Zero에서 보여준 자가 학습 방식의 확장이라고 볼 수 있습니다. AlphaGo Zero는 인간 기보 데이터 없이 자기 자신과의 대국만으로 바둑을 마스터한 혁신적인 접근법이었습니다. 이 시스템은 무작위 플레이에서 시작해 스스로 경기를 생성하고, 자신의 성능을 평가하며, 강화학습을 통해 지속적으로 개선했습니다. AZR은 이 원리를 더 일반화된 추론 영역으로 확장합니다.
'입력 → 응답'이 아닌, '탐색 → 구성 → 실험'이라는 사고의 흐름을 구현합니다. 이는 Palminteri와 Lebreton(2022)이 제시한 "주도적 학습"(active learning) 모델과 유사합니다.

AZR의 핵심 원리는 Metacognition, 즉 '사고에 대한 사고'입니다. 최근 Cognition(2023)에 발표된 연구에 따르면, 이러한 메타인지 능력은 AGI(인공 일반 지능)로 가는 필수적인 단계로 간주됩니다.

DeepMind의 접근법에서 중요한 점은 "zero" 개념이었습니다. AlphaGo Zero는 인간 전문가의 지식이나 사전 훈련 없이도 기계가 스스로 최적의 전략을 발견할 수 있다는 것을 증명했습니다. 이후 DeepMind는 MuZero로 더 나아가 게임 규칙조차 알려주지 않고도 학습할 수 있는 모델을 개발하였고 . AZR은 이 "zero" 철학을 더 광범위한 인지 능력과 추론 영역으로 확장하려는 시도입니다.

AlphaGo Zero가 바둑이라는 닫힌 환경에서 최적화했다면, AZR은 개방형 문제 해결과 일반적인 추론 능력을 위한 "zero" 학습을 목표로 합니다.

3. GPT vs AZR : 구조적 비교

구분	GPT	AZR
학습	대규모 사전 데이터 기반	외부 데이터 없음, 자가 생성
사고	입력에 따른 출력	문제를 구성하고 탐색
피드백	없음 (인간 필요)	자가 검증 구조 가능
목적	반응 최적화	추론 능력 진화

이 비교는 단순화된 것이지만, 두 접근법의 근본적인 차이를 보여줍니다. GPT는 기존 지식의 압축과 재구성에 탁월한 반면, AZR은 새로운 지식의 발견과 구성에 초점을 맞춥니다.

Bottou(2014)가 주장했듯이, 이는 궁극적으로 "연역적 추론"과 "귀납적 추론"의 차이와도 연결됩니다. GPT가 주로 연역적 접근을 취하는 반면, AZR은 귀납적, 더 나아가 가설을 생성하는 "발견적"(abductive) 추론까지 가능하게 합니다.

4. AZR은 언제, 어떻게 우리 곁에 올까?

업계 동향을 바탕으로 예측해보면:

GPT처럼 이름을 달고 오지 않을 것입니다. 오히려 기존 시스템의 점진적 개선으로 보일 수 있습니다. 이는 마치 과거 컴퓨터 비전이 딥러닝으로 전환되었을 때처럼, 사용자들은 기술 패러다임의 변화보다는 단지 "AI가 갑자기 더 똑똑해졌다"고 인식할 가능성이 높습니다.
교육용 튜터, 코딩 보조, 검색 대안 등 기능 형태로 먼저 스며들 것입니다. 특히 아주 구체적인 응용 분야에서 먼저 볼 수 있을 것입니다. 이는 명확한 정답이 있거나 자동 검증이 가능한 영역에서 AZR의 자기 피드백 메커니즘이 가장 효과적으로 작동할 수 있기 때문입니다.
사용자는 단지 이렇게 느끼게 될 것입니다: "얘는 답만 하는 게 아니라, 뭔가 고민하고 있네?" AI가 문제를 풀기 위해 시간을 들이고, 세부 사항을 묻고, 다양한 접근법을 탐색하며, 때로는 자신의 실수를 발견하고 수정하는 모습을 보여줌으로써 사용자들은 AI와의 상호작용이 단순한 질의응답이 아닌 협업적 문제 해결 과정으로 변화하는 것을 경험하게 될 것입니다.

이러한 변화는 이미 시작되었습니다.

예를 들어, 최근 DeepMind의 GopherCite와 같은 모델은 자신의 응답에 대한 근거를 찾고 평가하는 능력을 보여주고 있습니다. 더해서 Meta의 BlenderBot 3도 자신이 한 말을 기억하고 반성하는 기능을 구현하기 시작했습니다.

5. AZR의 예상 비용 구조 : 개발부터 보급까지

AZR의 실현 가능성을 논의할 때 가장 중요한 질문 중 하나는 비용과 자원 요구 사항입니다. GPT에서 보았듯 이젠 기술의 완성도와 완성 도달시간에 가장 큰 영향은 펀딩입니다. 그래서 투자관점에서 이를 개발과 보급 두 단계로 구분해 살펴보겠습니다.

개발 단계에서 AZR의 가장 큰 장점은 외부 데이터 의존도가 없다는 점입니다. 이로 인해 초기 개발에 필요한 자원과 비용이 대폭 절감됩니다. AZR은 소형~중형 모델로도 구현 가능하며, 기존 GPT류 모델 대비 훨씬 적은 컴퓨팅 자원으로도 훈련이 가능합니다. 그 결과 개발 비용이 훨씬 경제적일 수 있습니다. 다만, 복잡한 자기 피드백 메커니즘을 설계하는 소프트웨어 아키텍처 비용은 오히려 더 높을 수 있습니다.

보급 단계에서는 양상이 달라집니다. GPT는 단순 추론만 수행하는 반면, AZR은 추론과 피드백, 문제 생성을 반복하는 복잡한 연산을 필요로 합니다. GPT가 "한 번 물어보면 한 번 답하는" 구조라면, AZR은 "한 번 물어보면 자기 안에서 여러 번 사고한 후에 답하는" 방식을 취합니다. 사용자 1명당 발생하는 연산량이 훨씬 크기 때문에, 상용 서비스화에는 고도의 최적화 기술이 필요합니다.

장기적으로 보면, AZR은 개발은 저렴하지만 서비스 운영은 비싼 모델이라 할 수 있습니다. 그러나 질적인 측면에서 더 깊은 추론이 가능하며, 자기 최적화 능력을 갖추고 있어 시간이 지날수록 효율성이 개선될 수 있습니다. 궁극적인 차이는 접근 방식에 있습니다:

GPT는 '정답'을 주고, AZR은 '생각하는 과정'을 보여주는 하이브리드 AI가 될 것입니다.

6. AZR은 완성된 기술일까?

솔직히 말해서:

아니요, 아직 실험적이며, 일부 과장은 존재합니다. 현재 발표된 성과들은 제한된 도메인에서의 성공을 보여주는 수준입니다. 특히 논리적 추론이나 수학 문제 해결과 같은 특정 영역에서는 인상적인 결과를 보여주지만, 일반적인 상식이나 모호한 개념을 다루 는 영역에서는 아직 한계가 명확합니다.

'Absolute Zero'라는 이름에도 불구하고, 실제로는 초기 사전 학습 모델을 기반으로 하기도 합니다.완전한 '절대 영도'에서 시작하는 AI는 아직 이론적 개념에 가깝습니다. 이는 마치 '무지 상태에서의 학습'이라는 이상과 '사전 지식을 활용한 효율적 학습'이라는 현실 사이의 균형을 찾는 과정으로 볼 수 있으며, 대부분의 실제 구현은 이 스펙트럼의 중간 어딘가에 위치하게 될 것입니다.

하지만 방향은 분명합니다: AI가 자율 추론 능력을 갖춰가는 구조로 진화하고 있습니다 . Mitchell(2021)의 표현을 빌리면, "고립된 지식의 섬"에서 "상호 연결된 이해의 대륙"으로 이동하고 있는 것입니다. 이는 단순히 더 많은 데이터를 축적하는 것보다, 기존 정보를 재구성하고 새로운 통찰을 생성하는 능력이 더 중요해지는 패러다임 전환을 의미합니다.

기술적 관점에서 볼 때, 현재 AZR의 구현은 강화학습, 메타학습, 그리고 신경 상징적(neuro-symbolic) 접근법의 융합으로 볼 수 있습니다.

아직 이론과 실제 사이에는 간극이 있지만, 매우 빠르게 좁혀지고 있습니다.

특히 DeepMind, Anthropic, 그리고 일부 학계 연구자들이 이러한 접근법의 기초를 닦고 있으며, 실험적 프로토타입에서 실용적 시스템으로의 전환이 예상보다 빨리 이루어질 가능성도 있습니다.

7. 왜 이 기술은 중요한가?

GPT류는 이제 '규모 경쟁'과 '속도 최적화'의 한계에 도달했습니다. Villalobos 등(2022)의 연구에 따르면, 단순히 모델 크기를 키우는 것은 더 이상 큰 성능 향상을 가져오지 않습니다. 특히 수천억 개의 매개변수를 가진 모델들이 보여주는 한계적 수익 체감은 '더 크게 만들기'가 능사가 아님을 시사하며, 대신 모델이 '어떻게 생각하는지'를 근본적으로 재고할 필요성을 제기합니다.
AZR은 더 작고, 더 느릴지라도 스스로 생각할 수 있는 AI라는 새로운 가능성을 보여줍니다. 이는 LeCun(2022)이 제안한 "자기 감독 학습"의 궁극적 형태입니다. 이는 마치 인간 아이가 모든 것을 가르쳐주는 선생님 없이도 스스로 실험하고, 실패하고, 배우면서 세상을 이해해가는 과정과 유사하며, 진정한 일반적 지능의 핵심 요소인 능동적 학습 능력을 구현하는 첫 걸음이라 할 수 있습니다.

특히 한국처럼 자본과 인프라가 부족한 환경에서 작게 시작해 자라나는 AI 전략으로 적합합니다. 대규모 컴퓨팅 자원이 없어도 혁신적인 AI를 개발할 수 있는 길을 열어줄 수 있습니다. 이는 미국, 중국과 같은 슈퍼파워가 주도하는 '거대 모델 경쟁'에서 벗어나, 중견국가들이 독자적인 AI 생태계를 구축할 수 있는 기회를 제공하며, 집중된 컴퓨팅 자원보다 창의적인 알고리즘 설계와 지식 구조화 능력이 더 중요한 영역을 창출합니다.

AZR의 중요성은 단순히 성능의 문제가 아니라 AI 발전의 새로운 방향을 제시한다는 점에 있습니다.

이는 데이터를 소모품으로 취급하는 현재의 패러다임에서 벗어나, 제한된 정보로도 깊이 있는 이해를 구축할 수 있는 지속 가능한 AI 발전 모델을 제시합니다. 장기적으로는 이러한 접근법이 AI가 진정으로 인간과 협력하는 동반자로 발전하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

8. AZR의 잠재적 한계와 도전 과제

모든 유망한 기술과 마찬가지로, AZR도 몇 가지 중요한 한계와 도전 과제를 안고 있습니다:

계산 효율성: 자가 탐색과 실험은 계산 비용이 매우 높을 수 있습니다. 이는 현재의 하드웨어 제약 내에서 실제 구현을 어렵게 만들 수 있습니다. 특히 반복적인 자기 검증 과정은 일반적인 추론 모델보다 10~100배 이상의 계산 자원을 필요로 할 수 있어, 에너지 효율성 측면에서 중요한 도전 과제가 됩니다.
평가의 어려움: 기존 벤치마크는 주로 응답 정확도에 초점을 맞추고 있어, 추론 과정 자체를 평가하기 어렵습니다. 이는 Doshi-Velez와 Kim(2017)이 지적한 "AI 평가의 근본적 문제"와 연결됩니다. AZR이 사용하는 중간 단계의 추론이나 가설 생성의 질을 측정할 수 있는 새로운 평가 프레임워크가 필요하며, 이는 기존 머신러닝 평가 패러다임의 근본적인 변화를 요구합니다.
설명 가능성(Explainability): 자가 발견 과정은 때로 인간이 이해하기 어려운 추론 경로를 만들어낼 수 있습니다. 이는 AI 시스템의 투명성과 신뢰성 문제로 이어질 수 있습니다. AZR이 스스로 생성한 중간 단계의 사고 과정이 인간 전문가에게도 명확하게 이해되지 않는 경우, '블랙박스' 문제가 더욱 복잡해질 수 있으며 이는 특히 의료나 법률과 같은 중요한 의사결정 분야에서 큰 장벽이 될 수 있습니다.
윤리적 고려사항: 자율적으로 문제를 생성하고 해결하는 AI는 예상치 못한 영역으로 탐색을 확장할 수 있습니다. 이는 Bostrom(2014)이 경고한 "가치 정렬 문제"를 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, AZR이 스스로 설정한 학습 목표가 인간의 의도와 달라질 경우, 의도하지 않은 최적화나 목표 왜곡 문제가 발생할 위험이 있으며, 이는 기존 AI 시스템보다 더 예측하기 어려운 형태로 나타날 수 있습니다.

이러한 도전 과제들은 AZR 개발 과정에서 반드시 해결해야 할 과제들이지만, 동시에 AI 연구의 새로운 프론티어를 열어줄 기회이기도 합니다. 특히 중요한 것은 AZR의 기술적 개발과 안전성, 윤리적 측면의 연구가 병행되어야 한다는 점입니다. 우리가 기술의 가능성을 탐구하는 동시에 그 한계와 위험을 인식하고 대비할 때, 진정으로 인류에게 도움이 되는 AI를 만들 수 있을 것입니다.

9. 미래 전망 : AZR의 진화 방향

향후 5-10년 동안 AZR 기술은 다음과 같은 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다:

하이브리드 시스템의 등장: GPT와 같은 대규모 사전 학습 모델과 AZR의 자율 추론 능력을 결합한 하이브리드 시스템이 등장할 것입니다. 이는 각 접근법의 장점을 활용하면서 단점을 상쇄할 수 있습니다. 예를 들어, GPT의 방대한 사전 지식을 기반으로 초기 응답을 생성한 후, AZR의 추론 능력으로 이를 정교화하고 검증하는 파이프라인이 가능해질 것입니다.
도메인 특화 AZR: 초기에는 수학, 코딩, 과학적 추론과 같은 잘 정의된 도메인에서 특화된 AZR 시스템이 먼저 성공을 거둘 것입니다. 이러한 분야는 답변의 정확성을 객관적으로 검증할 수 있는 명확한 규칙과 기준이 존재하기 때문에, AZR이 자가 피드백 루프를 통해 빠르게 학습하고 개선할 수 있는 이상적인 환경을 제공합니다.
증강 인간 지능(Augmented Human Intelligence): AZR은 궁극적으로 인간의 사고 과정을 증강하는 도구로 발전할 가능성이 높습니다. 이는 Engelbart(1962)가 제안한 "지능 증폭"(Intelligence Amplification) 비전과 일치합니다. 인간이 문제 해결 과정에서 막힐 때, AZR은 다양한 접근법을 제안하고 가능한 해결책을 탐색함으로써 인간의 창의적 사고와 문제 해결 능력을 보완하는 "사고 파트너"로 기능할 수 있을 것입니다.
자기 개선 시스템(Self-Improving Systems): 장기적으로는 자신의 아키텍처를 개선하고 진화시킬 수 있는 메타-학습 AZR 시스템이 등장할 수 있습니다. 이는 Good(1966)이 예측한 "지능 폭발"(Intelligence Explosion)의 한 형태로 볼 수 있습니다. 이러한 시스템은 자신의 알고리즘, 모델 구조, 심지어 목표 함수까지도 최적화할 수 있어, 인간의 개입 없이도 지속적으로 성능을 향상시키는 진정한 자율 지능으로 발전할 가능성이 있습니다.

10. 결론 : 새로운 AI 시대의 시작

AZR은 단순한 기술적 발전이 아닌, AI에 대한 우리의 전체적인 접근 방식의 변화를 나타냅니다. 이는 "더 많은 데이터, 더 큰 모델"이라는 현재의 패러다임에서 "더 나은 사고, 더 깊은 이해"로의 전환을 의미합니다.

이 전환은 쉽지 않을 것입니다. 현재의 인프라, 투자, 그리고 기업 문화의 상당 부분이 기존 패러다임에 맞춰져 있기 때문입니다. 그러나 AI가 진정한 잠재력을 발휘하기 위해서는 필수적인 단계입니다. AZR이 단순히 더 강력한 AI 도구가 아닌, 인간과 기계 사이의 새로운 협력 방식의 시작이라고 믿습니다. 이는 우리가 지능, 이해, 그리고 학습의 본질에 대해 AI를 더 깊이 고민하게 만드는 여정이기도 합니다.

AZR의 시대가 오면, 우리는 AI에게 답을 구하는 대신, AI와 함께 질문을 탐색하게 될 것입니다. 그리고 그 과정에서, 우리 자신의 사고 방식도 진화할 것입니다. 다만 그 과정에서 인간이 제외되어 AI 그들만의 진화가 된다면 결과는 어떻게 될까요?