AI가 인간보다 먼저 배우는 세상 — Reasoning 모델이 바꾸는 지능의 정의

 

안녕하세요? 함께 배워가고 성장하고 싶은 joo입니다.

오늘도 함께 공부하며 한 뼘 더 자라가기를 바라며 글을 시작합니다.

 

오늘의 핵심 요약

AI 리즈닝 모델의 정의와 특징

AI 리즈닝 모델은 단순히 많은 데이터를 학습해서 질문에 답하는 것이 아닙니다. 문제를 여러 단계로 나누고, 논리적으로 생각하며, 답을 도출하는 AI 추론 모델입니다.

 

마치 사람이 복잡한 문제를 차근차근 풀어가는 것처럼, AI도 단계별 사고를 거쳐 더 정확한 결론에 도달하는 것이죠.

2025년 현재 OpenAI o3 특징으로는 ARC-AGI 벤치마크에서 87.5%의 성능을 보이고 있습니다.

 

o3-mini, o4-mini와 구글의 Gemini 2.0 Flash Thinking 모드가 대표적인 리즈닝 모델들이에요. 이 모델들은 "체인 오브 생각"이라는 기법을 사용해 문제 해결 과정을 단계별로 보여주며, 기존 AI보다 수학, 코딩, 과학 분야에서 훨씬 뛰어난 성능을 보인 다고 해요.

가격과 접근성

OpenAI o3-mini는 ChatGPT 무료 사용자도 이용할 수 있고, 유료 플랜 사용자는 하루 150개까지 질문할 수 있어요. API 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.55달러, 출력 토큰 100만 개당 4.40달러입니다.

 

작동 원리와 차이점

비유로 이해하는 작동 방식

일반 AI는 시험지를 보고 바로 답을 적는 학생과 같다면, 리즈닝 모델은 문제를 꼼꼼히 읽고 "먼저 이 부분을 분석하고, 다음에 저 조건을 확인한 다음, 최종적으로 이렇게 결론을 내리자"라고 단계별 분석을 하는 학생이라고 생각하시면 됩니다.

 

AI 추론 모델은 일단 문제를 받으면 내부적으로 여러 가지 해결 방법을 생성하고 평가해요. 예를 들어 "이 회사의 5년 후 수익성을 예측해 달라"는 질문을 받은 경우에 이렇게 작동합니다. 

 

먼저 1단계로 산업 구조 분석하고, 2단계로 과거 데이터 검토한 다음, 3단계로 시장 변수 고려해요. 마지막 4번째 단계로 최종 예측을 제시하는 식의 체계적인 논리적 사고 과정을 거칩니다.

경쟁 모델 비교

OpenAI o3는 ARC-AGI 벤치마크에서 87.5%의 성능을 보여 이전 모델들을 크게 앞섰어요. 구글 Gemini 2.0 Flash Thinking은 사용자가 AI의 사고 과정을 실시간으로 볼 수 있다는 장점이 있고, 중국의 DeepSeek-R1은 비용 효율성에서 뛰어난 성과를 보이고 있죠.

 

 

 

AI가 만든 그림 이미지. 출처_저작권 무료 이미지 사이트 제공.

 

 

실생활 활용법

교육과 학습에서의 활용

수학 문제를 풀 때 리즈닝 모델은 단순히 답만 제시하지 않고 풀이 과정을 단계별로 설명해 줍니다. "이 방정식에서 먼저 양변에 같은 수를 더하고, 다음에 계수를 나눠주면..." 이런 식으로 학습자가 논리적 사고력을 기를 수 있도록 도와줘요.

 

과학 실험이나 역사 분석에서도 마찬가지입니다. "프랑스혁명의 원인을 분석해 보면 1단계로 경제적 요인, 2단계로 사회적 갈등, 3단계로 정치적 배경을 차례로 살펴봐야 한다"는 식으로 체계적인 학습을 지원하기 때문에 학습자에게는 더할 나위 없이 좋은 AI 선생님 역할도 가능합니다.

비즈니스와 개인 활용

기업에서도 복잡한 전략 수립이나 의사결정에 리즈닝 모델 사용법을 활용할 수 있습니다. 마케팅 전략을 세울 때 "목표 고객 분석 → 경쟁사 현황 파악 → 우리 강점 정의 → 차별화 포인트 도출 → 실행 계획 수립" 순서로 논리적인 접근을 제시해 줄 수 있죠.

 

개인적으로는 어떻게 활용할 수 있을까요? 예를 들자면, 부동산 구매, 투자 결정, 경력 전환 같은 중요한 선택에서도 도움을 받을 수 있어요.

 

각 선택지의 장단점을 체계적으로 분석하고, 고려해야 할 요소들을 단계별로 정리해서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 특히 STEM 분야에서는 엔지니어 한 명의 생산성이 10배 이상 향상될 것으로 예상된다고 합니다.

 

주의사항과 미래 전망

기술적 한계와 윤리적 고려사항

• 높은 연산 비용: 리즈닝 모델은 일반 AI보다 7-20배 비싼 운영 비용이 듭니다. 복잡한 추론 과정을 거치기 때문에 응답 시간도 더 오래 걸려요.
• 완벽하지 않은 추론: 아직 모든 상황에서 완벽하게 사람처럼 추론하지는 못합니다. 내부 과정이 완전히 투명하지 않거나 논리적 오류가 생길 수 있어요.
• 의사결정의 투명성: AI가 어떤 논리로 결론에 도달했는지 명확히 알 수 있어야 하며, 특히 의료나 법률 같은 중요한 분야에서는 인간의 최종 검토가 필수입니다.
• 편향성 문제: 학습 데이터에 포함된 편향이 추론 과정에도 영향을 줄 수 있어 지속적인 모니터링이 필요해요.

 

시장 전망과 준비 방안

 

2025년 AI 발전 시장에서 리즈닝 모델이 차지하는 비중이 크게 늘어날 것으로 예상됩니다. 특히 바이오테크놀로지와 법률 분야에서 선도적으로 활용될 것으로 보여요.

 

"많이 아는 것"에서 "논리적으로 생각하는 것"으로 지능의 개념이 바뀌고 있고, 이에 따라 우리에게 요구되는 역량도 변화할 거예요. 인공지능 추론 기술이 빠르게 발전하므로 꾸준한 관심과 학습을 통해 새로운 도구들을 익혀나가는 것이 중요합니다.

 

리즈닝 모델은 단순히 새로운 기술이 아니라 AI가 "생각하는" 단계로 진입했다는 신호라고 봐야 해요. 이제 AI가 먼저 배우고 먼저 생각하는 시대가 되었습니다.

 

그렇다면 우리는 기계가 대신할 수 없는 창의성과 판단력, 그리고 기계와 협력하는 문제 해결 방법을 기르는 것이 중요하겠죠?

작은 것을 시작으로 점진적으로 배워가야 하는 시기입니다.

 

복잡한 문제를 작은 단계로 나누어 생각하는 연습을 하고, AI에게 "왜 그렇게 생각하느냐"라고 묻는 습관을 들이면 리즈닝 모델을 잘 활용할 수 있게 될 겁니다. 저도 조금씩 조금씩 배워가고 있어요. 함께 잘 준비해 봐요.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sources

• OpenAI, "Introducing OpenAI o3 and o4-mini", April 16, 2025
• OpenAI, "OpenAI o3-mini", January 31, 2025
• MIT Technology Review, "OpenAI releases its new o3-mini reasoning model for free", January 31, 2025
• McKinsey, "AI in the workplace: A report for 2025", January 28, 2025
• Morgan Stanley, "5 AI Trends Shaping Innovation and ROI in 2025", 2025