생성형 AI 2막: 테스트 시간 확장이 이끄는 인지 공학의 시대

생성형 AI의 2세대는 테스트 시간 확장 기술을 통해 지식 검색 시스템에서 사고 구성 엔진으로 진화하고 있으며, 이는 인지 공학 발전의 중요한 시점입니다. Xia Shijie 등의 연구는 이러한 발전을 체계적으로 분석하고, 인지 공학의 대중화를 목표로 합니다.

서론:

2020년부터 2023년까지, 생성형 AI의 1막(Act I)은 거대 언어 모델(LLM)의 급속한 발전을 목격했습니다. 막대한 매개변수와 데이터 확장을 통해 놀라운 성과를 거두었지만, 지식의 지연, 피상적인 추론, 제한적인 인지 능력이라는 한계점 또한 드러났습니다. 이 시기, 프롬프트 엔지니어링은 자연어를 통한 대화 수준의 상호작용을 가능하게 하는 주요 인터페이스 역할을 했습니다.

새로운 장의 개막:

하지만 지금, 2024년부터 현재까지 이어지는 2막(Act II)에서는 상황이 달라지고 있습니다. Xia Shijie 등 14명의 연구자들이 발표한 논문 "Generative AI Act II: Test Time Scaling Drives Cognition Engineering"에 따르면, 모델들은 잠재 공간에서의 지식 검색 시스템에서 벗어나, 테스트 시간 확장 기술을 통해 사고를 구성하는 엔진으로 진화하고 있습니다. 이는 언어 기반 사고를 통해 AI와 마음 수준의 연결을 구축하는 것을 의미합니다.

인지 공학의 중요성:

논문은 인지 공학의 개념적 기초를 명확히 제시하고, 현재 시점이 인지 공학 발전에 왜 중요한지를 설명합니다. 단순히 지식을 검색하는 것이 아니라, AI가 스스로 사고하고 추론하는 능력을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있습니다. 연구팀은 이러한 첨단 접근 방식을 포괄적인 튜토리얼과 최적화된 구현을 통해 체계적으로 분석하여, 인지 공학에 대한 접근성을 높이고 모든 전문가가 AI의 두 번째 막에 참여할 수 있도록 지원하고자 합니다. GitHub 저장소(https://github.com/GAIR-NLP/cognition-engineering)를 통해 테스트 시간 확장에 관한 논문들을 지속적으로 업데이트하고 있습니다.

결론:

생성형 AI의 2막은 단순히 더 크고 강력한 모델을 만드는 것을 넘어, AI의 인지 능력 자체를 향상시키는 새로운 시대를 열고 있습니다. 테스트 시간 확장 기술과 인지 공학의 발전은 AI와 인간의 상호작용 방식을 혁신적으로 바꿀 잠재력을 가지고 있으며, 앞으로의 발전이 더욱 기대됩니다. 이러한 혁신적인 연구를 통해 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간과 더욱 깊이 있고 의미있는 상호작용을 할 수 있는 진정한 파트너가 될 수 있을 것입니다.