AI '딥시크-R1'은 어떻게 스스로 생각하며 배울까요?
AI '딥시크-R1'은 어떻게 스스로 생각하며 배울까요?
최근 인공지능 분야에서 놀라운 소식이 들려왔습니다. 중국의 AI 모델인 '딥시크-R1'의 훈련 방식이 공개되었기 때문입니다. 이 모델은 '스스로 생각하며 배운다'는 독특한 방식으로 개발되어 전 세계 AI 전문가들의 주목을 받고 있습니다. 오늘은 '딥시크-R1'의 혁신적인 훈련 방식이 무엇인지, 그리고 이 기술이 우리 미래에 어떤 영향을 미칠지 함께 알아보겠습니다.
기존 AI는 어떻게 배웠을까요?
우리가 흔히 접하는 AI는 대부분 '지도 학습(Supervised Learning)' 방식으로 훈련됩니다. 이는 마치 선생님이 학생에게 정답을 가르쳐주는 것과 비슷합니다. 예를 들어, AI에게 수많은 고양이 사진과 '고양이'라는 정답을 함께 보여주며 학습시키는 것입니다. AI는 이 과정을 통해 고양이의 특징을 파악하고, 나중에 새로운 고양이 사진을 보았을 때 '이것은 고양이입니다' 라고 답할 수 있게 됩니다.
이 방식은 매우 효과적이지만, 한 가지 큰 한계가 있습니다. 바로 '많은 양의 정답 데이터' 가 필요하다는 것입니다. 만약 정답 데이터가 부족하거나, 새로운 분야에 대한 학습을 시작하려면 처음부터 다시 정답 데이터를 구축해야 합니다. 이는 엄청난 시간과 비용이 드는 작업입니다.
딥시크-R1'의 혁신적인 훈련 방식, '딥시크'란?
'딥시크-R1'의 가장 큰 특징은 '딥시크(DeepSeek)'라는 독자적인 훈련 방식입니다. 이는 '스스로 생각하며 배운다'는 개념을 구체화한 기술입니다. 쉽게 말해, AI가 스스로 문제를 내고, 스스로 그 문제의 답을 찾아가며 학습하는 방식입니다.
예를 들어, '딥시크-R1'은 인터넷에 있는 수많은 문서를 읽으며 스스로 질문을 만듭니다. '한국의 수도는 무엇인가?'와 같은 질문을 스스로 만든 뒤, 문서에서 '서울'이라는 답을 찾아냅니다. 그리고 이 과정에서 '한국의 수도'와 '서울'이라는 정보의 연관성을 스스로 학습합니다.
이는 마치 혼자서 백과사전을 읽고, 중요한 부분을 밑줄 치고, 스스로에게 질문을 던지며 지식을 습득하는 것과 비슷합니다. 선생님이나 정답지가 없어도 스스로 학습할 수 있는 능력을 갖춘 것입니다. 이런 방식은 AI가 '새로운 지식을 생성' 하고, '논리적인 추론' 을 하는 능력을 키우는 데 매우 효과적입니다.
이 과정에서 일부 한계도 드러났습니다. 중국어와 영어를 섞어 쓰거나 추론 과정을 지나치게 길게 늘여 1만 단어 이상으로 이어가는 경우가 나타났습니다. 또, 이런 훈련 방식은 수학, 프로그래밍 등 정답이 명확히 검증 가능한 문제에는 효과적이지만 정답이 모호하거나 주관적인 문제에는 적용하기 어렵다는 점도 확인됐습니다.
이 같은 문제를 해결하기 위해 연구팀은 강화 학습과 감독 학습을 번갈아 적용하는 다단계 훈련 방식을 도입했습니다. 강화 학습으로 모델의 추론력을 키우되 사람이 만든 데이터를 일정 부분 제공해 응답이 지나치게 복잡해지지 않도록 균형을 맞춘 것입니다. 그 결과 수학과 코딩뿐만 아니라 사실 확인 문제와 일반 언어 이해에서도 최첨단 수준의 성능을 달성하고 있다고 합니다.
딥시크-R1'이 가져올 미래의 변화
'딥시크-R1'과 같은 자기 주도 학습 AI는 우리의 삶에 큰 변화를 가져올 것입니다.
- 첫째, AI 개발의 속도가 훨씬 빨라질 것입니다. 정답 데이터를 만드는 데 드는 시간과 비용이 크게 줄어들기 때문입니다. 새로운 기술이나 분야가 등장했을 때, AI는 스스로 관련 정보를 학습하고 새로운 지식을 빠르게 습득할 수 있게 됩니다.
- 둘째, 더욱 창의적이고 독립적인 AI가 등장할 것입니다. 기존 AI는 주어진 데이터 안에서만 답을 찾았습니다. 하지만 '딥시크-R1'은 스스로 질문을 만들고 답을 찾는 과정에서 예상치 못한 창의적인 해결책을 제시할 수도 있습니다. 마치 어린아이가 스스로 질문하고 해답을 찾아가며 성장하듯이 말입니다.
- 셋째, 우리 삶의 다양한 분야에서 AI의 활용도가 높아질 것입니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 AI가 새로운 논문이나 연구 결과를 스스로 학습하여 신약 개발에 필요한 정보를 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 교육 분야에서는 학생의 질문에 스스로 답을 찾아내는 맞춤형 AI 튜터가 등장할 수도 있습니다.
AI 개발자들은 '이 데이터는 어떻게 구해야 하지?', '이런 데이터는 세상에 없는 것 같은데...'라는 고민을 수없이 해왔습니다. 그런데 '딥시크-R1'과 같은 기술은 이런 고민을 근본적으로 해결해 줄 수 있는 혁신적인 해결책입니다.
'딥시크-R1'은 AI가 단순히 주어진 정보를 처리하는 도구가 아니라, 스스로 학습하고 성장하는 하나의 주체로 진화하고 있음을 보여주는 중요한 사례입니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전해 나갈지, 그리고 우리 삶에 어떤 새로운 가치를 더할지 기대가 됩니다.
4. '데이터 양의 시대' 에서 ‘훈련법의 시대’로 옮겨갑니다
딥시크 R1은 “스스로 생각하며 배우는 AI”를 공허한 수사가 아닌 구체적 훈련 레시피로 바꿨습니다. 규칙 보상과 다단계 루프를 통해 생각 습관을 길들이는 방법은 많은 팀이 곧바로 따라 해 볼 수 있는 수준으로 정리됐습니다. 이제 경쟁의 무게 중심은 데이터량보다 훈련법, 즉 어떤 보상을 주고 어떤 루프로 돌리느냐에 맞춰지고 있습니다. 국내 조직도 작은 파일럿부터 시작하면 분명한 체감 이득을 얻을 수 있을것 같습니다.
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