2025년 현재, 인공지능 연구의 최전선에는 단순 생성에서 벗어나 ‘이해’와 ‘판단’을 수행할 수 있는 시스템 개발이라는 궁극적 목표가 자리하고 있습니다. 그 중심에는 GAR(Generalized Autonomous Reasoning)이라는 개념이 있습니다. GAR는 단순히 GPT나 LLaMA 같은 대형 언어 모델을 업그레이드한 기술이 아니라, 인간의 추론 능력을 수학적으로 모델링하고, 기계화하려는 시도입니다. 본문에서는 GAR를 구성하는 알고리즘적 구조, 실험적 적용 사례, 그리고 데이터 활용 전략을 연구자적 시선에서 정밀하게 분석합니다.
GAR 알고리즘 구조: 판단형 모델로의 진화
GAR는 기존의 Transformer 기반 언어 모델과 달리, 단순한 ‘예측’이 아닌 ‘논리 기반 추론’을 중심으로 작동합니다. 그 구조는 크게 네 가지 모듈로 나뉩니다. 첫째는 **상황 해석 모듈(Contextual Parser)**입니다. 이 모듈은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 멀티모달 데이터를 ‘사건(event)’ 단위로 분해하고, 그 의미론적 구조를 추출합니다. 기존 LLM에서는 단어 간 관계만 처리했다면, GAR에서는 상황 단위의 이해를 목표로 합니다. 둘째는 **추론 엔진(Reasoning Engine)**입니다. 이는 논리적 연역·귀납을 수행하며, 유한 상태 머신(FSM), 논리 기반 기호 추론(FOL), 베이지안 추론 등의 복합 모델로 구성됩니다. 일부 GAR 프로토타입은 AlphaZero 류의 강화학습 기반 추론과 논리 모델을 병합하여 복잡한 판단 과정을 모사하고 있습니다. 셋째는 **목표 설정 및 계획 수립 모듈(Goal-Oriented Planner)**입니다. 이는 GAR가 스스로 문제를 정의하고 해결 과정을 설계할 수 있도록 돕는 핵심 구성입니다. 이 모듈은 보통 트리 기반 계획 알고리즘과 강화학습의 정책 함수가 결합된 구조로 설계됩니다. 특히 메타러닝(Meta Learning) 기법을 통해 다양한 문제 환경에 빠르게 적응할 수 있는 것이 특징입니다. 넷째는 **자기 피드백 모듈(Meta Feedback Evaluator)**입니다. 이는 GAR가 자신의 판단 결과를 검토하고 수정하는 기능을 합니다. 모델이 스스로 ‘틀렸을 수 있음’을 인식하고, 평가를 반복하거나 정보를 재구성할 수 있게 설계된 이 구조는 기존 LLM과의 결정적 차별점입니다. 이러한 네 가지 모듈이 상호작용하며 GAR는 인간처럼 목적을 갖고, 상황을 분석하고, 자신의 결정을 검토할 수 있게 됩니다.
GAR 실험: 실제 적용 사례와 성능 비교
GAR 시스템에 대한 연구는 아직 초기 단계에 있지만, 다양한 실험적 접근이 2023년부터 가속화되고 있으며, 2025년 현재는 구체적인 응용사례로 확장되고 있습니다. MIT Media Lab은 ‘ConceptNet+GAR’ 프로젝트를 통해 기존 기호 기반 지식 그래프와 추론 시스템을 통합한 GAR 프로토타입을 발표했습니다. 이 시스템은 일상 대화에서 발생하는 모호한 문장을 해석하고, 상황에 따른 합리적인 판단을 도출하는 실험에서 GPT-4 대비 34% 높은 정확도를 기록했습니다. 스탠포드 AI 연구소는 ‘GAR-RLHF 구조’를 시험하며, 강화학습 기반 AI 에이전트가 환경 내에서 판단을 내리는 과정을 추적했습니다. 이 실험에서는 단순히 목표를 향해 이동하는 것이 아니라, 장애물 회피, 목적 재설정, 효율성 평가 등 복합적인 판단을 요구하는 미션에서 GAR 기반 구조가 더 뛰어난 적응력을 보였습니다. ETRI와 서울대 인공지능연구소는 한국어 기반 GAR 모델(K-GAR)을 구축하고, 기획서 작성, 논리적 에세이 작성, 다중질문 추론 평가 등 다양한 테스트를 실시했습니다. 그 결과, 기존 LLM 대비 비논리 오류 발생률은 절반 이하로 줄었으며, 복합 질문에 대한 논리적 연결 구성력은 20% 이상 개선되었습니다. 또한 GAR 기반 시스템은 인간과의 협업에도 새로운 가능성을 열고 있습니다. GAR는 단순 응답자가 아니라 문제 해결 파트너로 기능할 수 있으며, 연구 설계, 전략기획, 기술 검토 등의 영역에서 실제로 인간 전문가를 보조하는 사례가 등장하고 있습니다.
데이터 전략: GAR에 특화된 학습과 평가 데이터
GAR를 학습시키기 위한 데이터는 기존 LLM과는 전혀 다른 기준을 필요로 합니다. 단순히 문장 수십억 개를 던져주는 방식이 아니라, 명시적인 ‘추론 구조’, ‘문맥적 상황’, ‘의도와 결과의 관계’가 포함된 고품질 학습셋이 필수적입니다. 대표적인 GAR 학습용 데이터로는 다음과 같은 것들이 있습니다: - **DROP**: 숫자 추론, 논리적 조건 비교 등 다단계 사고가 필요한 데이터셋 - **HotpotQA**: 다수 문서를 연결해 복합 질문에 답변해야 하는 정보 통합형 QA - **ProofWriter**: 형식 논리 기반의 참/거짓 추론을 요구하는 문장 집합 - **OpenBookQA**: 단순 정보 회수가 아닌 ‘지식+추론’ 결합형 문제 해결 요구 이외에도 최근에는 ‘상황-판단-피드백’ 삼단 구조로 구성된 GAR 전용 학습 데이터셋이 활발히 구축되고 있습니다. 특히 ‘생각의 과정’을 기록한 학습 데이터(예: Chain-of-Thought Prompting)는 GAR 모델이 추론 경로를 형성하고 강화하는 데 필수적인 자원으로 활용됩니다. 또한 평가 측면에서도 BLEU, ROUGE 같은 단순 언어 유사성 지표는 GAR의 성능을 판별하는 데 부족하며, ‘추론 경로의 적합성’, ‘의사결정의 일관성’, ‘결론 도달의 논리적 타당성’을 평가할 수 있는 새로운 메트릭이 제안되고 있습니다. 대표적으로 Tree-of-Thought 평가 방식, Human-in-the-Loop 정성 평가, Explainability 기반 평가 모델 등이 GAR 시스템의 성능을 다각도로 분석하고 있습니다.
결론
GAR는 이제 단순한 개념이 아닙니다. 연구자들은 점차 이 기술을 AI의 다음 진화 단계로 인식하고 있으며, 실험, 평가, 구현, 응용까지 하나씩 현실화해 나가고 있습니다. 결국 GAR는 단지 ‘더 똑똑한 AI’를 만드는 것이 아니라, ‘왜 그렇게 생각했는가’를 함께 제공하는 인공지능입니다. 즉, 추론하는 기계가 아니라 ‘설명할 수 있는 동료’로 진화하는 단계입니다. 연구자적 시선에서 볼 때, GAR는 기술적 완성도를 넘어, 철학적·사회적·인지적 논의를 동반한 AI 패러다임 전환의 결정적 순간에 놓여 있습니다.