인공지능 기술이 급속히 발전하고 있는 2025년, AI 시스템의 중심은 더 이상 단순한 응답이나 생성이 아닌 ‘추론(Reasoning)’으로 이동하고 있습니다. 그 중심축에는 세 가지 주요 구조가 존재합니다. 첫째는 대형 언어모델(LLM, Large Language Models), 둘째는 보상 학습 기반의 강화형 AI(RLHF, Reinforcement Learning with Human Feedback), 그리고 셋째는 최근 주목받고 있는 일반화된 자율 추론 시스템(GAR, Generalized Autonomous Reasoning)입니다. 이 세 구조는 모두 인공지능이 사람처럼 생각하고 문제를 해결하도록 설계되었지만, 그 방식과 목표, 기술적 토대는 매우 다릅니다. 본문에서는 이 세 AI 추론 구조를 기술적 관점에서 비교하고, 각각의 강점과 한계, 향후 발전 가능성을 심도 있게 분석합니다.
LLM: 확률 기반 언어 생성과 간접적 추론
대형 언어모델(LLM)은 GPT, Claude, Gemini 등으로 대표되는 현재 가장 널리 사용되는 AI 구조입니다. 이 모델은 수십억 개의 문장을 학습하여, 문맥상 가장 자연스러운 다음 단어를 예측함으로써 텍스트를 생성합니다. 핵심은 '확률적 언어 모델링'이며, 추론은 언어의 흐름을 통계적으로 따라가는 방식으로 이뤄집니다. 이 구조는 실제로 많은 사용 사례에서 인간 수준의 응답을 보이기도 하지만, 진정한 의미의 논리적 추론에는 한계를 갖습니다. LLM은 '왜?'라는 질문에 대답할 수는 있어도, 그 근거를 스스로 생성하거나 검증하는 기능은 부족합니다. 예를 들어 복잡한 조건 추론, 다단계 판단, 모순 해결 등에서는 논리적 일관성이 무너질 수 있습니다. LLM은 암묵적으로 '추론된 듯한' 결과를 보여주지만, 그 내부는 실제 논리 연산보다는 통계적 학습 결과의 재생산에 가깝습니다. 때문에, 설명 가능성(Explainability)이나 검증 가능성(Verifiability) 측면에서 한계를 보입니다.
RLHF: 사람의 피드백을 통한 정책 강화형 추론
RLHF는 인간의 피드백을 활용해 AI가 올바른 행동 정책(Policy)을 학습하도록 만드는 구조입니다. OpenAI의 ChatGPT 역시 GPT-3.5나 GPT-4 모델에 RLHF 기법을 적용하여, 응답의 품질과 일관성을 개선한 사례입니다. 이 구조는 주어진 행동에 대해 인간이 평가한 보상을 통해 정책을 강화하며, 점차 ‘더 나은 선택’을 하도록 학습합니다. RLHF는 단순한 언어 예측을 넘어서 ‘행동 기준’을 내재화하려는 구조입니다. 예컨대 어떤 상황에서 어떤 응답이 적절한지를 반복 학습하면서, 추론 경로 자체를 수정해나갈 수 있습니다. 이는 LLM보다 높은 실용성과 대화 안정성을 제공합니다. 그러나 이 방식도 한계를 지닙니다. 첫째, 인간의 피드백은 주관적이며, 확장성이 낮습니다. 둘째, 복잡한 논리 구조나 멀티단계 사고에는 여전히 취약합니다. RLHF는 ‘결과를 더 좋게 만드는’ 데는 효과적이지만, ‘근본적으로 사고하게 만드는’ 데는 미흡할 수 있습니다. 또한 RLHF는 학습된 정책에 따라 일관된 결과를 만들지만, 새로운 유형의 문제나 다차원적 조건에서 유연한 사고를 하기에는 구조적 제한이 있습니다. 인간과의 협력을 통해 점진적으로 개선은 가능하지만, 완전한 자율적 추론을 실현하기엔 부족하다는 평가도 있습니다.
GAR: 구조화된 자율 추론 시스템
GAR(Generalized Autonomous Reasoning)는 기존의 LLM, RLHF와는 본질적으로 접근 방식이 다릅니다. GAR는 ‘추론’을 가장 중심에 두고 설계된 구조이며, 판단 과정과 이유를 설명할 수 있는 능력을 갖춘 시스템입니다. 단순히 답을 생성하는 것이 아니라, 문제를 해석하고, 조건을 분석하며, 스스로 사고 경로를 선택하고 검토하는 다층적 메커니즘을 갖습니다. GAR의 핵심 구성은 다음과 같습니다:
- 상황 분석 모듈: 멀티모달 입력을 의미론적으로 구조화하고, 논리적 요소로 분해
- 추론 엔진: 형식 논리, 확률 추론, 강화학습을 복합적으로 조합
- 목표 지향 계획(Planner): 조건에 따라 스스로 목표를 수립하고 경로를 재조정
- 자기 피드백 구조: 판단 근거를 검토하고, 오류를 스스로 인식·수정
GAR는 단순히 결과만 도출하지 않고, 도출 과정의 정당성을 함께 제공합니다. 이 구조는 복잡한 윤리 판단, 정책 결정, 법률 분석, 교육 설계 등 고차원 사고가 요구되는 분야에서 강력한 장점을 발휘합니다. 2025년 현재, GAR는 다양한 실험 플랫폼에서 검증 중이며, 일부 시스템은 LLM+GAR 하이브리드 구조로 상용화 가능성을 탐색 중입니다. 특히 Explainable AI의 요구가 높아지는 현시점에서, GAR는 가장 설득력 있는 차세대 AI 구조로 떠오르고 있습니다. 다만 GAR는 구현 난도가 높고, 계산 자원이 많이 필요하며, 특정 상황에서는 반응 속도가 느릴 수 있다는 실용적 한계도 존재합니다. 이 때문에 GAR는 LLM과 RLHF와의 상호보완적 구성이 논의되고 있습니다.
결론
세 구조는 모두 인공지능이 ‘추론’을 어떻게 구현할 것인가에 대한 각기 다른 접근을 보여줍니다. LLM은 자연스러운 문장을 빠르게 생성하지만 추론의 깊이는 얕습니다. RLHF는 사람의 기준을 반영하며 응답의 질을 높이지만, 자율성은 제한적입니다. GAR는 가장 논리적이고 설명 가능한 시스템이지만, 현실적 도입에는 기술적 도전이 따릅니다. 결국 2025년 이후의 인공지능은 이 세 구조를 유기적으로 통합하며 진화할 가능성이 높습니다. 즉, LLM의 유연함, RLHF의 경험 기반 최적화, GAR의 자율성과 정밀한 사고를 조합하는 하이브리드 구조가 향후 표준이 될 수 있습니다. 추론 중심 AI의 미래는, 기술만이 아니라 설계 철학의 선택에서도 갈림길에 서 있는 셈입니다.