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[이노바저널 | AI 기술 전문 기자] OpenAI가 장기 추론(long-horizon reasoning)과 자기검증(self-verification)을 핵심으로 하는 차세대 인공지능 모델 연구 로드맵을 공개하며, 대규모 언어모델(LLM) 개발 경쟁의 방향 전환을 공식화했다.

이번 로드맵에서 OpenAI는 수학, 코딩, 과학 문제 해결 능력을 평가할 때 단순히 정답을 얼마나 잘 생성하는지가 아니라, 복잡한 문제를 얼마나 안정적이고 일관된 사고 과정으로 풀어내는지를 핵심 지표로 삼겠다고 밝혔다. 이는 기존의 대규모 파라미터 확장 중심 전략에서 벗어나, 모델 내부의 추론 구조와 인지적 신뢰성을 강화하겠다는 의미로 해석된다.

OpenAI는 특히 장기 추론 능력이 부족할 경우, 모델이 중간 단계에서 오류를 누적시키거나 그럴듯하지만 잘못된 결론에 도달하는 문제가 빈번히 발생한다고 지적했다. 이에 따라 향후 연구는 모델이 스스로 자신의 추론 과정을 점검하고 오류 가능성을 검증하는 메커니즘을 내재화하는 데 집중될 전망이다.

이 같은 접근은 최근 AI 안전성(AI Safety) 및 AGI(범용인공지능) 논의와도 맞닿아 있다. 추론 과정의 투명성과 안정성은 향후 고위험 영역에서 AI를 활용하기 위한 필수 조건으로 꼽히며, 정책 당국과 학계 역시 해당 방향에 주목하고 있다.

업계 전문가들은 이번 발표를 두고 “AI 경쟁의 무게중심이 모델 크기와 학습 데이터 양에서 인지 구조와 추론 신뢰성으로 이동하고 있음을 보여주는 신호”라고 평가한다. 한 AI 연구자는 “앞으로의 차별화 요소는 얼마나 큰 모델인가가 아니라, 얼마나 깊고 오래 생각할 수 있는가가 될 것”이라고 말했다.

이번 OpenAI의 연구 방향은 구글 딥마인드, 앤트로픽 등 주요 AI 연구 기관들이 추진 중인 추론 강화 및 정렬(alignment) 연구와도 흐름을 같이한다. 이는 차세대 AI 경쟁이 단순 성능 향상을 넘어, 사고하는 방식 자체를 설계하는 단계로 접어들었음을 시사한다.