추론(Inference)가 이성적 사고(Reasoning)

2025-12-10, G30DR

1. 서론: 인공지능 연산의 패러다임 전환

현대 인공지능(AI) 기술, 특히 거대언어모델(LLM)의 급격한 발전은 학계와 산업계에 기존의 용어 정의를 재고하게 만드는 근본적인 질문을 던지고 있다. 수십 년간 머신러닝 분야에서 ’추론(Inference)’이라는 용어는 학습된 모델이 새로운 데이터에 대해 예측값을 산출하는 실행 단계를 지칭하는 표준적인 표현으로 자리 잡아왔다. 그러나 최근 복잡한 문제를 해결하기 위해 모델이 스스로 사고 과정을 설계하고 검증하는 능력이 부각되면서, ‘이성적 사고’ 또는 ’논리적 추론’으로 번역될 수 있는 ’Reasoning’이라는 개념이 기술적으로 분화되기 시작했다. 이는 단순한 의미론적 구분을 넘어, AI 시스템을 설계하는 아키텍처, 학습 방법론, 그리고 컴퓨팅 자원의 배분 전략까지 뒤흔드는 거대한 변화를 예고한다.

본 보고서는 AI 시스템에서 Inference와 Reasoning의 기술적, 철학적, 아키텍처적 차이를 심층적으로 분석한다. 우리는 먼저 머신러닝 엔지니어링 관점에서 통용되는 Inference의 정의와 그 최적화 메커니즘을 상세히 기술하고, 이것이 전통적인 통계적 추론(Statistical Inference)과 어떻게 다른지 규명한다. 이어 인지과학의 ’이중 프로세스 이론(Dual Process Theory)’을 차용하여, 현대 AI가 직관적 반응을 담당하는 ’시스템 1’에서 숙고적 사고를 수행하는 ’시스템 2’로 어떻게 진화하고 있는지 탐구한다. 특히 OpenAI의 o1 모델과 DeepSeek의 R1 모델 등 최신 Reasoning 모델의 등장이 시사하는 ’Test-time Compute(추론 시간 연산)’의 중요성과 새로운 스케일링 법칙(Scaling Law)을 심도 있게 논의할 것이다. 이를 통해 우리는 AI가 단순한 확률적 앵무새(Stochastic Parrot)를 넘어, 논리적 구조를 갖춘 사고하는 기계로 나아가는 현주소를 진단하고자 한다.

2. 머신러닝에서의 추론(Inference): 학습의 실행과 최적화

2.1 기술적 정의: 학습과 실행의 이분법

머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)의 생애 주기는 크게 ’학습(Training)’과 ’추론(Inference)’이라는 두 가지 구별된 단계로 나뉜다. 학습 단계에서는 방대한 데이터셋을 통해 모델의 파라미터(가중치, Weights)를 최적화하는 과정이 수행된다. 이는 손실 함수(Loss Function)를 최소화하기 위해 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 사용하여 수십억, 수조 개의 파라미터를 조정하는 계산 집약적인 작업이다.1

반면, 추론(Inference)은 학습이 완료되어 동결된(Frozen) 파라미터를 가진 모델을 실전 환경에 배포하여, 이전에 본 적 없는 새로운 데이터(Unseen Data/Live Data)를 입력받아 예측(Prediction)이나 결정(Decision)을 내리는 과정을 의미한다.1 엔지니어링 관점에서 추론은 입력 벡터 x를 학습된 함수 f(\cdot)에 통과시켜 출력 벡터 y를 산출하는 순전파(Forward Pass) 연산, 즉 y = f(x; \theta)의 실행 그 자체이다. 여기서 \theta는 학습 단계에서 결정된 고정 파라미터 집합이다.3

따라서 머신러닝에서의 추론은 ’새로운 입력에 대해 학습된 지식을 적용하여 결과를 도출하는 행위’로 정의된다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 카메라로 입력된 도로 이미지를 분석하여 ’정지 표지판’을 인식하고 브레이크를 밟는 결정은 전형적인 추론 과정이다. 이때 모델은 실시간으로 이미지를 분류하고, 물체의 위치를 파악하며, 주행 경로를 예측해야 한다. 이 모든 과정은 학습된 패턴을 일반화(Generalization)하여 적용하는 능력에 기반한다.1

2.2 통계적 추론(Statistical Inference)과의 개념적 차이

’추론’이라는 용어는 통계학에서 유래했으나, 머신러닝 분야로 넘어오면서 그 의미가 미묘하게 변질되었다. 이를 명확히 구분하는 것은 AI의 본질을 이해하는 데 중요하다.

• 통계적 추론 (Statistical Inference): 전통적인 통계학에서 추론은 표본 데이터(Sample)를 통해 모집단(Population)의 특성을 유추하는 과정을 의미한다. 이는 가설 검정(Hypothesis Testing), 신뢰 구간(Confidence Interval) 산출, 파라미터의 유의성 평가 등을 포함하며, 결론의 불확실성을 정량화하는 데 초점을 맞춘다. 즉, 데이터 뒤에 숨겨진 데이터 생성 과정(Data Generating Process)을 이해하고 설명하려는 목적이 강하다.4
• 머신러닝 추론 (Machine Learning Inference): 반면, 머신러닝 커뮤니티에서 추론은 주로 ’예측(Prediction)’과 동의어로 사용된다. 모델이 내부적으로 어떤 변수를 어떻게 활용했는지에 대한 인과적 설명(Explainability)보다는, 결과값의 정확도(Accuracy)와 산출 속도(Latency)가 훨씬 중요하다. 일부 학자들은 이를 두고 “머신러닝은 추론(Inference)이라기보다 예측(Prediction) 기계에 가깝다“고 지적하기도 한다.5

실제로 딥러닝 모델의 ‘추론’ 단계에서는 통계적 유의성을 검증하기보다, 입력된 픽셀이나 텍스트 토큰에 대해 가장 높은 확률값을 가진 클래스나 다음 토큰을 선택하는 연산 최적화에 집중한다. 이는 인식론적 ’추론’이라기보다는 공학적 ’실행’에 가깝다.

2.3 추론 프로세스의 아키텍처와 하드웨어 최적화

현대 AI, 특히 트랜스포머(Transformer) 기반의 거대언어모델(LLM)에서 추론 과정은 단순한 함수 실행 이상의 복잡한 최적화 기술을 요구한다. 추론의 효율성은 주로 지연 시간(Latency), 처리량(Throughput), 그리고 비용(Cost)이라는 세 가지 지표로 평가된다.7

2.3.1 프리필(Prefill)과 디코딩(Decode) 단계

LLM의 추론은 크게 두 단계로 구분된다.

1. 프리필(Prefill) 단계: 사용자가 입력한 프롬프트 전체를 한 번에 처리하는 단계이다. 입력된 토큰들에 대한 Key(K)와 Value(V) 매트릭스를 계산하여 캐시(KV Cache)에 저장한다. 이 단계는 모든 입력 토큰을 병렬로 처리할 수 있으므로 GPU의 병렬 연산 능력을 극대화할 수 있어 ‘Compute-bound(연산 제한)’ 특성을 가진다.9
2. 디코딩(Decode) 단계: 모델이 첫 번째 토큰을 생성한 후, 이를 다시 입력으로 받아 다음 토큰을 생성하는 순차적(Sequential) 과정이다. 이 단계는 자기회귀적(Autoregressive) 특성 때문에 병렬화가 어렵다. 각 토큰을 생성할 때마다 거대한 모델의 가중치 전체를 메모리에서 불러와야 하므로, 연산 속도보다는 메모리 대역폭이 병목이 되는 ‘Memory-bound(메모리 제한)’ 특성을 가진다.9

2.3.2 추론 최적화 기술 (Inference Optimization)

추론 효율성을 높이기 위해 다양한 기술이 개발되었다. 이는 모델이 ‘무엇을’ 생각하느냐가 아니라, ‘어떻게’ 빨리 답을 내느냐에 집중한다.

• KV 캐싱 (KV Caching): 디코딩 단계에서 매번 이전 토큰들의 어텐션(Attention) 연산을 다시 하지 않도록, 이전 단계에서 계산된 Key와 Value 벡터를 GPU 메모리에 저장해두는 기술이다. 이는 연산량을 획기적으로 줄여주지만, 긴 문맥(Context)을 처리할 때 막대한 메모리를 소모하게 만든다.9
• 양자화 (Quantization): 모델의 가중치를 표준적인 32비트 부동소수점(FP32)에서 16비트(FP16), 8비트(INT8), 심지어 4비트 등으로 압축하여 표현한다. 이는 메모리 사용량을 줄이고 데이터 전송 속도를 높여 추론 속도를 가속화한다. 정밀도가 낮아지면 정확도가 떨어질 수 있으나, 최근 기술은 성능 저하를 최소화하며 4비트 수준까지 압축하는 데 성공했다.8
• 배치 처리 (Batching): 여러 사용자의 요청을 묶어서 한 번에 처리함으로써 GPU 활용률을 높인다. 특히 ’Continuous Batching’과 같은 기법은 서로 다른 길이의 요청들을 동적으로 묶어 처리량을 극대화한다.7
• 추측 디코딩 (Speculative Decoding): 작고 빠른 ’드래프트 모델(Draft Model)’이 여러 개의 토큰을 미리 빠르게 생성(추측)하고, 크고 정확한 ’타겟 모델(Target Model)’이 이를 한 번에 검증하는 방식이다. 타겟 모델이 검증 과정에서 여러 토큰을 병렬로 처리할 수 있으므로 전체적인 생성 속도가 빨라진다.10

이러한 기술들의 발전은 AI 모델을 실시간 서비스(챗봇, 음성 비서 등)에 적용 가능하게 만든 핵심 동력이다. 그러나 이 모든 최적화는 모델이 주어진 입력에 대해 ’직관적’으로 빠르게 반응하도록 만드는 데 초점이 맞춰져 있으며, 모델이 깊이 고민하거나 논리적으로 사고하는 과정을 돕지는 않는다. 이것이 바로 Reasoning과의 결정적 차이이다.

3. 인공지능에서의 이성적 사고(Reasoning): 인지적 도약

3.1 Reasoning의 정의: 패턴 매칭을 넘어선 논리 구조

AI 분야에서 ’Reasoning(이성적 사고, 논리적 추론)’은 모델이 복잡한 문제를 해결하기 위해 다양한 가능성을 평가하고, 체계적인 논리적 단계를 거쳐 최적의 해답을 도출하는 능력을 의미한다.11 추론(Inference)이 입력값에 대한 조건반사적이고 통계적인 반응이라면, Reasoning은 문제를 더 작은 단위로 분해(Decomposition)하고, 중간 단계의 논리적 연결고리를 생성하며, 필요하다면 자신의 가정을 수정하고 계획을 수립하는 고차원적인 인지 과정을 내포한다.13

기존의 LLM은 ’다음 단어 예측(Next Token Prediction)’이라는 단순한 목표로 학습되었기에, 방대한 텍스트 데이터 내의 통계적 상관관계를 모사하는 데 탁월했다. 얀 르쿤(Yann LeCun)과 같은 학자들은 이를 두고 LLM이 실제 세계의 물리적 법칙이나 논리를 이해하지 못한 채 그럴듯한 문장을 만들어내는 ’확률적 앵무새(Stochastic Parrot)’에 불과하다고 비판하기도 했다.15 그러나 최근 등장한 Reasoning 모델들은 이러한 통계적 직관을 넘어, 명시적인 규칙이나 논리적 절차를 스스로 생성하고 따르는 능력을 보여주고 있다. 이는 AI가 단순한 언어 모델에서 진정한 의미의 지능형 에이전트로 진화하고 있음을 시사한다.17

3.2 시스템 1과 시스템 2: 이중 프로세스 이론의 AI 적용

AI의 추론(Inference)과 사고(Reasoning)의 차이를 설명하는 가장 강력하고 널리 인용되는 프레임워크는 심리학자 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)이 제시한 ’이중 프로세스 이론(Dual Process Theory)’이다. 최근 AI 연구, 특히 OpenAI의 o1 모델과 같은 최신 연구들은 이 이론을 AI 아키텍처에 직접적으로 투영하고 있다.18

• 시스템 1 (빠른 사고, Fast Thinking): 직관적이고, 자동적이며, 무의식적이고, 노력이 거의 들지 않는 사고 방식이다. 인간이 “2+2=?“라는 질문에 즉시 “4“라고 답하거나, 타인의 표정을 보고 감정을 읽는 것이 이에 해당한다. 현재의 표준적인 LLM 추론은 시스템 1에 해당한다. 수천억 개의 파라미터에 내재된 패턴을 통해, 입력 프롬프트에 대해 가장 그럴듯한 답변을 ’감’으로 즉시 생성해낸다.17
• 시스템 2 (느린 사고, Slow Thinking): 분석적이고, 의식적이며, 순차적이고, 상당한 인지적 노력이 필요한 사고 방식이다. “17 x 24 =?“와 같은 복잡한 암산을 하거나, 논리적 모순을 찾아내거나, 코드를 디버깅할 때 작동한다. AI에서의 Reasoning은 모델이 즉답을 피하고, 추가적인 연산 자원(시간과 토큰)을 사용하여 단계별로 문제를 해결하는 시스템 2적 접근을 의미한다.11

기존의 LLM 개발 방향이 모델의 크기를 키워 ’시스템 1’의 직관력을 강화하는 것이었다면, 최신 Reasoning 연구는 모델에게 ’멈춰서 생각할 시간(Pause and Think)’을 부여하여 ‘시스템 2’ 능력을 발현시키는 데 집중하고 있다. 이는 모델이 단순히 학습된 지식을 인출하는 것을 넘어, 실시간으로 논리를 구성하고 평가하는 능력을 갖추게 됨을 의미한다.19

3.3 Reasoning의 주요 유형과 AI 구현

AI 시스템에서 구현되는 Reasoning은 문제의 성격에 따라 다양한 유형으로 분류된다. 각 유형은 AI가 해결해야 할 과제의 특성에 따라 서로 다른 접근 방식을 요구한다.20

1. 연역적 추론 (Deductive Reasoning): 일반적인 대전제와 규칙으로부터 구체적이고 필연적인 결론을 도출한다. “모든 포유류는 심장이 있다“와 “고래는 포유류다“라는 전제로부터 “고래는 심장이 있다“를 도출하는 것이다. 이는 수학적 증명, 논리 퍼즐, 코드 실행 예측과 같이 엄격한 규칙이 지배하는 도메인에서 필수적이다. AI 모델이 연역적 추론을 수행하려면 모호성을 배제하고 엄밀한 논리 사슬을 유지해야 한다.22
2. 귀납적 추론 (Inductive Reasoning): 구체적인 관찰 사례들로부터 일반적인 규칙이나 패턴을 도출한다. 머신러닝의 학습 과정 자체가 귀납적 성격을 띠지만, Reasoning 단계에서의 귀납적 추론은 새로운 데이터(Few-shot examples)로부터 즉석에서 규칙을 발견하여 적용하는 ‘인컨텍스트 러닝(In-context Learning)’ 능력을 의미한다.22
3. 귀추적 추론 (Abductive Reasoning): 불완전하거나 모호한 관찰 결과로부터 가장 그럴듯한 최선의 설명(Best Explanation)을 찾아내는 과정이다. 의료 진단이나 범죄 수사, 시스템 장애 원인 분석 등이 이에 해당한다. AI는 확률적 모델링을 통해 여러 가설 중 사후 확률이 가장 높은 시나리오를 선택하는 방식으로 이를 수행한다.20
4. 상식적 추론 (Commonsense Reasoning): 세상에 대한 일반적인 지식과 물리 법칙, 인간 심리에 대한 이해를 바탕으로 명시되지 않은 정보를 유추하는 능력이다. “유리가 바닥에 떨어졌다“는 문장 뒤에 “유리가 깨졌다“는 사실을 유추하는 것이 예이다. LLM은 방대한 텍스트 학습을 통해 상당한 수준의 상식적 추론 능력을 획득했으나, 물리적 인과관계에서는 여전히 오류를 범하곤 한다.20
5. 공간적/시간적 추론 (Spatial/Temporal Reasoning): 사물의 위치 관계나 사건의 순서를 파악하고 미래를 예측하는 능력이다. 이는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오를 이해하는 멀티모달 모델에서 특히 중요하다.20

이러한 다양한 Reasoning 유형을 단일 신경망 모델 내에서 모두 구현하는 것은 매우 도전적인 과제이며, 이를 위해 다양한 아키텍처적 시도가 이루어지고 있다.

4. Reasoning 구현을 위한 현대적 아키텍처와 방법론

단순한 Inference 모델을 고차원적인 Reasoning 모델로 전환하기 위해, 연구자들은 모델이 답변을 생성하기 전에 ’생각할 시간’을 확보하고 그 시간을 효율적으로 사용하여 사고의 깊이를 더하는 다양한 메커니즘을 개발했다. 이는 AI의 성능을 높이는 새로운 차원(Dimension)을 열었다.

4.1 프롬프트 엔지니어링의 진화: CoT에서 GoT까지

Reasoning 능력을 끌어올리기 위한 첫 번째 시도는 모델의 입출력 방식을 구조화하는 프롬프트 엔지니어링 기법에서 시작되었다.

• 생각의 사슬 (Chain of Thought, CoT): 가장 혁신적이면서도 기초가 되는 기법이다. 모델에게 최종 답변을 바로 요구하는 대신, “Let’s think step by step“과 같은 지시어를 통해 중간 단계의 논리적 근거(Rationale)를 먼저 생성하도록 유도한다.23 연구에 따르면, 중간 풀이 과정을 생성하게 하는 것만으로도 복잡한 수학 문제나 상식 추론 문제의 정답률이 비약적으로 상승한다. 이는 트랜스포머 모델의 자기회귀적 특성상, 앞서 생성한 논리적 문장들이 뒤이어 생성될 문장들의 강력한 컨텍스트(Conditioning)로 작용하여 논리적 비약을 방지하기 때문이다.23
• 생각의 나무 (Tree of Thoughts, ToT): CoT가 사고 과정을 선형적인 하나의 경로로만 전개한다면, ToT는 여러 가지 가능한 추론 경로를 동시에 탐색하는 방식이다. 모델은 각 단계에서 여러 대안(Thoughts)을 생성하고, 자체적인 평가(Self-Evaluation)를 통해 유망하지 않은 경로는 가지치기(Pruning)하고 유망한 경로는 확장한다. 이는 컴퓨터 과학의 너비 우선 탐색(BFS)이나 깊이 우선 탐색(DFS) 알고리즘을 언어 모델의 추론 과정에 접목한 것으로, 전략적 계획이 필요한 문제에서 탁월한 성능을 보인다.25
• 생각의 그래프 (Graph of Thoughts, GoT): ToT를 더욱 일반화하여, 사고의 과정이 임의의 그래프(Graph) 구조를 가질 수 있게 한다. 여러 생각의 흐름이 합쳐지거나(Aggregation), 순환(Loop)하거나, 네트워크 형태로 상호작용할 수 있다. 이는 인간의 사고가 비선형적이고 복합적으로 이루어진다는 점에 착안한 것으로, 요약이나 창의적 글쓰기와 같이 정보를 종합해야 하는 작업에서 강점을 보인다.26

4.2 Test-time Compute: 새로운 스케일링 법칙 (Scaling Law)

최근 AI 연구의 가장 큰 화두는 ’Test-time Compute(추론 시간 연산)’의 개념이다. 기존의 ’스케일링 법칙(Scaling Law)’은 모델의 파라미터 수와 학습 데이터 양, 학습 연산량(Train-time Compute)을 늘릴수록 성능이 좋아진다는 것이었다. 그러나 최신 연구 결과는 학습이 끝난 모델이라도 추론 시간에 더 많은 연산 자원(시간)을 투입하면 성능을 추가로 향상시킬 수 있음을 입증했다.28

• 사고 시간의 확보: Reasoning 모델은 사용자에게 답변을 주기 전, 내부적으로 수천 개의 ’사고 토큰(Thought Tokens)’을 생성하며 문제를 분석한다. 이 토큰들은 사용자에게는 보이지 않는 ‘내면의 독백(Inner Monologue)’ 역할을 하며, 복잡한 문제를 해결하기 위한 작업 메모리(Working Memory)로 기능한다.29
• 성능과 시간의 상관관계: OpenAI의 o1 모델 연구에 따르면, 모델이 사고하는 시간(Test-time Compute)이 길어질수록 수학, 코딩, 과학 문제의 정답률이 로그 스케일로 지속적으로 향상된다. 이는 마치 사람이 시험 문제를 풀 때 더 오래 고민할수록 정답을 맞힐 확률이 높아지는 것과 유사하다. 이로 인해 AI 개발의 초점이 ’거대한 모델을 만드는 것’에서 ’효율적으로 오래 생각하는 모델을 만드는 것’으로 확장되고 있다.29

4.3 최신 모델 분석: OpenAI o1과 DeepSeek-R1

실제 상용화된 최신 모델들은 이러한 이론을 어떻게 구현하고 있는지 구체적으로 살펴볼 필요가 있다.

4.3.1 OpenAI o1: 대규모 강화학습을 통한 Reasoning

OpenAI의 o1 모델은 대규모 강화학습(RL)을 통해 Reasoning 능력을 내재화한 대표적인 사례이다.29

• 학습 방법: o1은 인간이 작성한 CoT 데이터를 모방 학습(Supervised Fine-Tuning)하는 것을 넘어, 강화학습을 통해 스스로 사고 과정을 최적화했다. 모델은 정답을 맞혔을 때 보상을 받으며, 이를 통해 정답에 도달하기 위한 효과적인 사고 패턴(문제 분해, 오류 수정, 대안 탐색 등)을 스스로 터득한다.
• 안전성 및 견고함: o1은 Reasoning 능력을 안전성 정책(Safety Policy) 준수에도 활용한다. 위험한 질문에 대해 즉각적으로 거절하거나 순응하는 대신, 안전 수칙을 맥락에 맞게 해석하고 적용하는 사고 과정을 거쳐 더 안전하고 유용한 답변을 생성한다.31

4.3.2 DeepSeek-R1: 순수 강화학습의 가능성 증명

중국의 DeepSeek이 공개한 R1 모델은 Reasoning 연구에 또 다른 충격을 주었다. 이 모델은 지도 학습(SFT) 없이 순수 강화학습만으로 강력한 Reasoning 능력이 창발(Emergence)될 수 있음을 증명했다.33

• 결과 중심 보상(Outcome-based Reward): 연구진은 모델에게 중간 풀이 과정을 가르쳐주지 않았다. 대신 수학 문제의 최종 정답이 맞았는지 틀렸는지만을 알려주는 보상 시스템을 구축했다. 모델은 수만 번의 시행착오를 통해 정답을 맞히기 위해서는 길고 논리적인 사고 과정(CoT)을 생성해야 함을 스스로 깨달았다.34
• 자기 반성(Self-Reflection)의 발견: 놀랍게도, 학습 과정에서 모델은 스스로 “Wait, let me check(잠깐, 다시 확인해보자)“라며 자신의 답을 의심하고 검증하는 행동 패턴을 보이기 시작했다. 또한, 기존 방법이 막히면 다른 접근법을 시도하는 유연성도 획득했다. 이는 프로그래밍된 것이 아니라, 정답률을 높이기 위한 최적의 전략으로서 모델이 진화시킨 것이다.35
• GRPO (Group Relative Policy Optimization): DeepSeek은 거대 모델의 강화학습에 필요한 막대한 메모리 비용을 줄이기 위해 GRPO 알고리즘을 사용했다. 이는 비평가(Critic) 모델 없이 그룹 단위의 상대적 보상을 통해 정책을 최적화하는 기법으로, 효율적인 학습을 가능하게 했다.36

5. 추론(Inference) vs. Reasoning: 심층 비교 분석

이 장에서는 앞서 논의한 기술적, 아키텍처적 내용을 바탕으로 표준적인 추론과 Reasoning의 차이점을 다각도로 비교 분석한다. 이 비교는 AI 시스템을 도입하려는 조직이 어떤 모델을 선택해야 하는지에 대한 가이드라인이 될 수 있다.

5.1 비교 요약표 (Comparison Table)

아래 표는 표준 추론 모델(GPT-4o, Llama 3 등)과 Reasoning 모델(o1, R1 등)의 핵심적인 차이를 요약한 것이다.

5.2 비용과 효율성의 경제학

Inference와 Reasoning은 비용 구조에서 근본적인 차이를 보인다. 이는 AI 서비스를 운영하는 입장에서 매우 중요한 고려사항이다.

• Inference 모델의 선형적 비용: 표준 모델은 입력 토큰과 출력 토큰의 수에 비례하여 비용이 발생한다. 출력의 길이는 대략적으로 예측 가능하며, 응답 시간 또한 일정하다.
• Reasoning 모델의 기하급수적 비용과 가변성: Reasoning 모델은 ’생각’하는 과정에서 막대한 양의 토큰을 내부적으로 생성하고 폐기한다. 예를 들어, o1 모델은 사용자에게 단 한 줄의 정답을 주기 위해 내부적으로 수천, 수만 개의 사고 토큰을 생성할 수 있다.29 이는 쿼리당 비용을 극적으로 증가시킨다. 사용자는 짧은 답변을 받았지만, 실제로는 거대한 연산 비용을 지불해야 할 수도 있다.37
• 과잉 사고(Overthinking)의 문제: 모든 질문에 대해 깊이 생각하는 것은 비효율적이다. “대한민국의 수도는 어디인가?“와 같은 단순한 사실 검색 질문에 대해 복잡한 추론 과정을 거치는 것은 자원 낭비이다. 따라서 Reasoning 모델은 때때로 간단한 질문에도 불필요하게 긴 시간을 소모하거나, 너무 깊게 생각하다가 오히려 엉뚱한 결론(Overthinking)에 도달하는 부작용을 낳기도 한다.38

5.3 결정론과 확률론의 딜레마

표준 Inference 모델은 본질적으로 확률적(Probabilistic)이다. 같은 입력에 대해서도 샘플링 온도(Temperature) 파라미터에 따라 매번 다른 답변을 내놓을 수 있다. 이는 창의적인 글쓰기나 브레인스토밍에는 유리하지만, 일관된 논리와 재현성이 필요한 수학, 코딩, 제어 시스템에는 치명적인 약점이 될 수 있다.39

반면, Reasoning 모델은 내부적인 검증(Verification) 과정을 통해 논리적 일관성을 확보하려 노력한다. 특히 뉴로-심볼릭 시스템은 수학적 계산이나 데이터베이스 쿼리와 같이 결정론적(Deterministic) 답이 필요한 부분에 대해 외부 도구를 사용하여 정확성을 보장한다.17 그러나 순수 LLM 기반의 Reasoning 역시 근본적으로는 ’다음 토큰 예측’이라는 확률적 메커니즘 위에 서 있기 때문에, 논리적 오류나 환각에서 100% 자유로울 수는 없다. 이를 보완하기 위해 모델이 생성한 사고 과정을 별도의 ‘검증자(Verifier)’ 모델이 평가하거나, 다수결 투표(Majority Voting)를 통해 신뢰도를 높이는 기법들이 연구되고 있다.28

6. 성능 평가와 한계: 벤치마크의 교훈

이론적인 차이는 실제 벤치마크 데이터와 구체적인 사례에서 더욱 극명하게 드러난다. 여기서는 ’Strawberry Problem’과 같은 상징적인 예시와 AIME, CodeForces 등 전문 벤치마크 결과를 분석한다.

6.1 Strawberry Problem: 언어적 직관의 붕괴와 회복

최근 AI 커뮤니티에서 화제가 된 *“Strawberry라는 단어에 ’r’이 몇 개 있는가?”*라는 질문은 Inference 모델과 Reasoning 모델의 차이를 보여주는 가장 직관적인 사례이다.29

• 표준 LLM (Inference)의 실패: GPT-4o나 Llama 3와 같은 최첨단 표준 모델들도 이 질문에 대해 자주 “2개“라고 오답을 내놓는다. 그 이유는 LLM이 텍스트를 글자(Character) 단위가 아닌 토큰(Token) 단위로 처리하기 때문이다. ’Strawberry’는 모델 내부에서 하나의 토큰(ID)으로 인식되므로, 모델은 글자의 구성을 물리적으로 ‘보는’ 것이 아니라 학습 데이터 내의 통계적 패턴에 의존해 답을 찍게 된다. 이는 시스템 1의 직관이 구조적인 맹점에 빠지는 전형적인 예이다.39
• Reasoning 모델의 성공: o1이나 R1과 같은 Reasoning 모델은 이 문제를 받으면 즉답하지 않는다. 내부적으로 *“Wait, let me spell it out…”*과 같은 사고 과정을 시작한다. 모델은 단어를 “S-t-r-a-w-b-e-r-r-y“와 같이 글자 단위로 분해하고, 인덱스를 매기며 하나씩 카운팅하는 논리적 절차를 수행한다. 이 ’사고의 시간’을 통해 모델은 토큰화(Tokenization)의 한계를 극복하고 정확히 “3개“라는 답을 도출한다.29

6.2 수학 및 코딩 벤치마크 (AIME, CodeForces) 상세 분석

수학적 문제 해결 능력과 코딩 능력은 Reasoning 성능을 측정하는 가장 정량적인 척도이다.

• AIME (미국 수학 초청 경시대회):
• GPT-4o (표준 모델): 이 벤치마크에서 평균 12% (1.8/15 문제) 수준의 정답률을 기록했다. 이는 직관만으로는 풀 수 없는 고난도 수학 문제의 한계를 보여준다.
• OpenAI o1 (Reasoning 모델): 동일한 테스트에서 74% 이상의 정답률을 기록했다. 단일 모델로서는 미국 상위 500대 학생 수준에 도달한 것이다. 합의(Consensus) 샘플링을 적용하면 정답률은 더욱 올라간다.29
• CodeForces (경쟁 프로그래밍):
• GPT-4o: Elo 점수 기준으로 11.0%의 하위권 성적을 보였다.
• OpenAI o1: 상위 89% 수준의 성적을 기록하며, 인간 전문가 수준의 코딩 능력을 입증했다. 이는 문제를 이해하고, 알고리즘을 설계하고, 코드를 작성한 뒤, 엣지 케이스를 고려해 스스로 디버깅하는 복합적인 Reasoning 과정이 성공적으로 수행됨을 의미한다.29
• GPQA (박사급 과학 질문):
• o1 모델은 물리학, 생물학, 화학 분야의 박사급 전문가들이 출제한 문제에서 인간 전문가(PhD)의 평균 점수를 상회하는 성능을 보여주었다. 이는 AI가 단순 지식 검색을 넘어 전문적인 과학 추론이 가능해졌음을 시사한다.29

아래 표는 주요 모델들의 벤치마크 성능을 비교한 것이다.29

이러한 결과는 ’Test-time Compute’를 활용한 Reasoning이 특정 도메인(STEM 분야)에서 기존 AI의 성능 한계를 완전히 돌파했음을 실증적으로 보여준다.

7. 뉴로-심볼릭(Neuro-Symbolic) AI: 하이브리드 미래

Reasoning의 정확도를 궁극적으로 높이고 설명 가능성(Explainability)을 확보하기 위해, 연구자들은 딥러닝의 유연함과 고전적 심볼릭 AI(Symbolic AI)의 논리적 엄밀함을 결합하는 ’뉴로-심볼릭 AI(Neuro-Symbolic AI)’에 주목하고 있다.43

7.1 순수 LLM의 한계와 심볼릭의 필요성

순수 딥러닝 모델(LLM)은 통계적 패턴 매칭에 기반하므로, 아무리 Reasoning 능력을 강화해도 근본적인 취약점이 남는다.

1. 산술 연산의 부정확성: 큰 숫자의 곱셈이나 복잡한 수식 계산에서 여전히 오류를 범한다.
2. 사실 관계의 불확실성: 학습 데이터에 없는 최신 정보나 구체적인 데이터베이스 내용을 정확히 조회하지 못하고 환각(Hallucination)을 일으킬 수 있다.
3. 논리적 블랙박스: 모델이 왜 그런 결론을 내렸는지에 대한 명확한 인과적 추적(Traceability)이 어렵다.17

반면, 고전적인 심볼릭 AI(지식 그래프, 로직 프로그래밍 등)는 규칙 기반의 추론에 완벽하고 투명하지만, 자연어와 같은 비정형 데이터의 모호함이나 유연한 처리에 취약하여 확장성에 한계가 있었다.45

7.2 결합 아키텍처와 구현 방식

뉴로-심볼릭 AI는 이 두 가지 패러다임을 결합하여 상호 보완적인 시스템을 구축한다.46

• 추론 시간 통합 (Inference-time Integration): 가장 실용적인 접근법이다. LLM이 자연어 입력을 이해하여 이를 실행 가능한 기호적 형태(Python 코드, SQL 쿼리, PDDL 계획 등)로 변환하는 ‘번역기’ 역할을 수행한다. 그 후 실제 계산이나 논리적 검증은 외부의 심볼릭 엔진(Python 인터프리터, 데이터베이스 엔진, 정리 증명기 등)이 수행한다. 마지막으로 심볼릭 엔진의 정확한 결과값을 LLM이 다시 받아 자연어로 변환하여 사용자에게 전달한다.17
• 예시: “내 주식 포트폴리오의 지난달 수익률 평균은?“이라는 질문에 대해, LLM은 직접 계산하지 않고 SQL 쿼리를 생성하여 DB에서 정확한 값을 가져온 뒤 답변한다.
• 지식 그래프와의 결합: LLM의 확률적 생성 과정에 지식 그래프(Knowledge Graph)의 구조화된 사실 관계를 주입(Injection)하거나 제약 조건으로 건다. 이를 통해 모델이 “사과는 과일이다“와 같은 명시적 지식을 위배하지 않으면서 추론하도록 강제할 수 있다.21
• 학습 과정의 통합: 신경망의 손실 함수에 논리적 규칙 위반에 대한 페널티를 추가하거나, 심볼릭 추론 과정을 미분 가능한 형태로 변환하여 함께 학습시키는 연구(Differentiable Logic)도 진행 중이다.45

이러한 뉴로-심볼릭 접근은 법률, 금융, 의료, 국방과 같이 높은 신뢰성(Reliability)과 설명 가능성이 필수적인 ‘Mission-critical’ 도메인에서 순수 LLM을 대체할 유력한 대안으로 부상하고 있다.49

8. 결론: 추론에서 사고로의 전환

지금까지의 논의를 종합하면, 인공지능 기술은 단순히 입력에 대해 학습된 반응을 출력하는 Inference(기계적 추론)의 시대에서, 문제를 능동적으로 탐색하고 논리적으로 해결하는 Reasoning(이성적 사고)의 시대로 거대한 전환기를 맞이하고 있다.

이러한 변화가 시사하는 바는 다음과 같다.

1. AI 성능의 새로운 정의: 과거에는 더 많은 데이터와 더 큰 모델(Train-time Compute)만이 성능 향상의 열쇠였다면, 이제는 모델에게 더 많은 ’생각할 시간(Test-time Compute)’을 부여하는 것이 지능을 확장하는 새로운 축이 되었다. 이는 컴퓨팅 자원의 활용 전략을 근본적으로 변화시킨다.29
2. 이중 시스템 아키텍처의 보편화: 미래의 AI 시스템은 모든 질문에 즉답하는 하나의 모델이 아니라, 빠르고 저렴한 직관적 모델(System 1)과 느리지만 정확하고 논리적인 모델(System 2)이 협력하고 오케스트레이션되는 형태가 될 것이다. 쿼리의 난이도에 따라 적절한 모델을 호출하는 ‘AI 라우팅’ 기술이 중요해질 것이다.38
3. 인간 인지의 모사: AI가 자기 반성(Self-Reflection), 계획 수립(Planning), 오류 수정과 같은 인간 고유의 상위 인지 기능을 수행하기 시작했다. 비록 그것이 아직 인간 수준의 일반 지능(AGI)에는 미치지 못할지라도, Reasoning 능력의 획득은 AGI로 가는 여정에서 가장 중요한 마일스톤임이 분명하다.19

우리는 이제 ’추론(Inference)’이라는 용어를 사용할 때, 그것이 단순히 신경망의 연산(Execution)을 의미하는지, 아니면 고차원적인 논리적 사고(Reasoning) 과정을 의미하는지 명확히 구분해야 한다. 이러한 개념적 명확성은 연구자와 개발자가 AI의 한계를 정확히 인식하고, 적재적소에 올바른 기술을 적용하는 데 필수적인 나침반이 될 것이다. AI는 이제 단순히 ’계산’하는 기계에서 ’생각’하는 기계로 진화하고 있다.

9. 참고 자료

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