AI 모델 경쟁과 창작·연구 패러다임의 전환

최근 AI 기술 발전 속도가 기하급수적으로 증가하면서, 다양한 언어모델들이 서로의 강점을 겨루고 새로운 응용 분야를 개척하고 있다. 특히 Gemini 2.5 Pro DeepThink과 같이 이름에 ‘DeepThink’가 포함된 모델은 기존의 단순한 텍스트 생성 능력을 넘어, 문제 해결 및 추론 과정에서의 심도 있는 사고와 분석을 시도하는 특징을 띤다. 이러한 변화는 단순히 모델의 용량이나 파라미터 수의 증가뿐만 아니라, 실제 활용에 있어서도 창작 매체의 다양화와 연구 환경의 혁신을 불러일으킨다.

한동안 AI에 대한 논의는 모델의 명칭과 요금 체계를 둘러싼 경쟁 구도로 전개되었다. 예를 들어, ultra라는 명칭은 요금제 이름으로 사용될 예정인 반면, deepthink은 실제 모델의 추론력을 강조하는 의미로 채택된 것으로 보인다. Gemini 2.5 Pro DeepThink은 단순한 언어 생성에서 벗어나 영화 초성퀴즈와 같이 복합적인 정보 검색 및 조합을 요구하는 작업에서도 탁월한 성능을 보였다. 실제로 영화 초성퀴즈 문제를 별도의 검색 없이 풀어내는 사례를 보면, 모델이 단순한 데이터 집합 이상의 추론 능력을 갖추었음을 암시한다. 이는 깊은 체계의 논리적 분석과 다양한 데이터 소스 간의 연관성을 스스로 찾아내는 능력의 발전을 의미하며, 기존의 검색 기반 혹은 미리 정형화된 플로우를 답습하는 모델들과의 뚜렷한 차별점으로 평가된다.

최근 AI 모델들은 전세대의 합성 데이터 기반 학습 모델과는 달리, ‘진정한’ 추론 능력을 확보하기 위해 체계적인 CoT(Chain-of-Thought) 분석을 강화하고 있다. 과거에는 중간 과정이 생략된 상태에서 정답만을 출력하는 경우가 많았으나, 이제는 문제를 푸는 중간 과정을 명확히 드러내는 방식이 표준으로 자리 잡아 가고 있다. Gemini 2.5 Pro DeepThink이 바로 그런 변화의 선두주자라 할 수 있다. 이 모델은 기존의 GPT-계열 모델이나 O3pro와 비교했을 때, 추론과정에서의 실수가 상대적으로 적고 복잡한 문제 역시 보다 체계적으로 접근하는 모습을 보인다. 그러나, 이러한 성능에도 불구하고 실제 사용자들이나 연구자들이 주목하는 것은 단순한 숫자상의 정확도보다는, 모델이 어떻게 ‘생각’하고 답을 도출하는지에 대한 과정의 투명성과 신뢰성이다.

한편, AI 모델의 성능과 접근 방식은 단순히 언어모델의 영역을 넘어서 창작 및 연구 분야에서도 큰 변화를 예고하고 있다. 예를 들어, 소설, 만화, 음악, 동영상 등 다양한 창작 매체에서 AI의 역할은 계속해서 확대되고 있다. 한 설문에서 AI가 대체하기 쉬운 창작 매체 순위를 묻자, 의외로 웹소설이나 만화보다는 영화, 애니메이션 같은 시각·청각적 매체에서 AI 활용이 더욱 자연스러운 결과를 낳을 것이라는 의견이 많았다. 이는 AI가 단순히 문장을 생성하는 역할을 넘어서, 전체 플롯 구상이나 클리셰 분석, 심지어 캐릭터의 감정 상태까지 고려할 수 있는 종합적인 창작 도구로 발전하고 있음을 의미한다.

기존 기술과의 비교를 해보면, 초기 딥러닝 기반 언어 모델들은 정해진 데이터셋 내에서 통계적 패턴을 학습해 단순 반복과 예측에 머무르는 경우가 많았다. 반면에 최신 모델들은 모델 자체의 구조적 변경과 추론 과정을 개선함으로써, 단편적인 텍스트 생성에서 벗어나 복잡한 논리 문제나 창의적 작업에 보다 유연하게 대처할 수 있게 되었다. 예를 들어, 영화 초성퀴즈 문제에 대해 검색 없이 답을 도출해내거나, 바이브코딩을 통한 대규모 코딩 프로젝트를 진행하는 상황에서는, 단순한 패턴 인식이 아닌 실시간으로 탐색하고 결합하는 능력이 요구된다. 이런 점에서 Gemini 2.5 Pro DeepThink과 같은 모델이 보여주는 “생각하는 AI”의 발전은 분명한 장점으로 평가된다.

물론, 이러한 모델들이 가진 한계나 단점도 무시할 수 없다. 우선, 고도화된 추론 능력이 오히려 모델 내부의 복잡한 계산 과정을 요구하게 되고, 이는 학습 시간과 자원 소비 측면에서 부담을 초래할 수 있다. 또한, 일부 모델에서는 여전히 ‘환각’ 현상이라 불리는, 실제와 동떨어진 정보를 생성하는 문제가 보고되기도 한다. 특히, 최신 모델들이 합성 데이터를 대거 활용하면서 발생하는 정보의 신뢰성 문제는 연구자들 사이에서 지속적인 관심사다. 실시간으로 정보를 탐색하여 결합하는 AI의 특성상, 잘못된 데이터를 기반으로 한 추론은 큰 혼선을 불러일으킬 수 있기 때문이다.

현재 AI 연구자들은 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 보완 기술과 모델 아키텍처의 개선에 매진하고 있다. 예를 들어, 데이터 임베딩 기법의 개선과 diffusion process, 혹은 Transformer와 같은 모델 구조의 재설계를 통해, 학습 과정에서의 오류 누적을 최소화하고, 실제 세계의 복잡한 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 방향으로 발전시키고 있다. 또한, 체계적인 평가 벤치마크를 활용하여 모델 간의 성능을 비교, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이 과정에서 Gemini 2.5 Pro DeepThink과 같은 모델들이 독특한 강점을 보이는 이유를 분석하고 있다. 모델들 간의 비교 분석은 단순히 속도나 비용의 문제가 아니라, 근본적인 ‘지능’과 ‘추론’에 관한 철학적 논쟁으로까지 확산되고 있다.

이와 더불어, AI의 창작 능력 및 연구 활용에 대한 사회적, 문화적 논의도 병행되고 있다. 한국 사회에서는 종교적 믿음과 무신론, 또는 무교와 무속 같은 전통적 신념 체계가 서로 뒤섞여 있는 현실 속에서, AI가 창출하는 콘텐츠에 대한 수용 여부와 그 신뢰성에 대한 논쟁이 존재한다. 실제로 “야 이거 그냥 재미로 보는거야”라는 식의 무심한 접근과 달리, 많은 사람들은 돈과 시간을 들여서라도 AI가 만들어내는 결과물에 대해 일정 수준의 믿음을 가지고 있다는 점은, 단순한 기술적 성능을 넘어 사회적 수용성과 윤리적 고려 역시 중요한 요소임을 시사한다.

또한, AI 연구 및 개발의 선두에 있는 인물들—예를 들어 하사비스나 머스크와 같은 인물들의 발언과 행보—는 종종 과장되거나 극단적인 의견으로 비춰지기도 한다. 이들은 자신들의 비전을 앞세워 신기술에 대한 기대감을 조성하지만, 동시에 실제 기술적 한계와 사회적 부작용에 대한 경고의 목소리도 존재한다. 이는 AI가 단순한 도구를 넘어, 사회 전반의 경제, 문화, 그리고 가치 체계에 영향을 미치는 복합적 요인임을 반영한다. 하사비스의 사례를 보더라도, 그의 능력이 과대평가될 우려와 함께, 그가 말하는 미래 전망에 대한 신중한 검증이 필요하다는 점이 부각된다.

최근 AI 분야에서는 ‘진정한 AGI(Artificial General Intelligence)’의 도래를 예고하는 목소리도 많지만, 실질적으로 지금 존재하는 모델들은 특정 작업에 특화된 ‘ASI(Artificial Super Intelligence)’ 형태보다는 다양한 영역을 아우르는 도구로서의 역할에 집중하고 있다. AI가 노동 대체나 창작의 영역에서 점진적으로 비중을 늘려갈 것이라는 전망 속에서, 현재의 모델들은 연구와 실용적 적용 사이에서 균형 잡힌 발전 방향을 모색 중이다. 예를 들어, 대학원생 수준의 연구자가 바이브코딩과 같은 복잡한 프로덕션을 관리하는 데 있어, 단순한 노하우가 아닌 체계적이고 반복 가능한 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 과정 속에서 AI 모델이 제공하는 자동화와 분석 능력은 연구자에게 커다란 도움이 되지만, 동시에 인간 고유의 창의성과 판단력의 역할이 계속해서 강조되고 있다.

앞으로 AI 모델 경쟁은 단순한 성능 비교를 넘어서, 인간과 AI 간 협업의 형태로 발전해 나갈 것으로 전망된다. Gemini 2.5 Pro DeepThink과 같은 모델들이 보여주는 심화된 추론 및 문제 해결 능력은 앞으로 다양한 산업 분야와 창작 영역에서 큰 혁신을 이끌어갈 것이며, 동시에 모델의 안정성과 신뢰성을 보완할 수 있는 기술적, 윤리적 고려사항들이 함께 논의되어야 할 것이다. 기술적 발전과 더불어 사회 전반의 수용과 적응, 그리고 관련 인프라의 발전은 AI의 미래 방향을 결정짓는 중요한 변수로 작용할 것이다.

현재의 AI 연구와 개발 현황을 종합해 볼 때, 기존의 단순 패턴 인식 모델에서 벗어나, 보다 인간적인 사고와 창의력을 모방할 수 있는 방향으로 끊임없이 발전하고 있음을 확인할 수 있다. 비록 초기 단계에서는 환각 현상과 같은 기술적 문제, 그리고 자원 소모 등 여러 단점을 보이지만, 지속적인 기술 보완과 연구, 그리고 다양한 실무적 사례를 통한 피드백이 쌓이면 분명히 한 단계 높은 수준의 AI가 등장할 것이다. 향후 발전 방향은 모델의 추론 능력 강화와 데이터 신뢰성 확보, 그리고 창의적 작업과 복잡한 문제 해결에 대한 사용자 친화적인 인터페이스 개발로 요약할 수 있다. 또한, AI의 사회적 수용과 윤리적 고려 역시 중요한 축이 될 것이며, 이를 통해 인간과 AI가 공존하는 미래 사회의 청사진이 그려질 것이다.