‘Claude의 비밀을 풀다’: 앤트로픽 연구진이 밝혀낸 AI 언어 모델 공개

앤트로픽(Anthropic)이 Claude 3.5 Haiku 모델의 내부 작동 원리를 분석한 결과, 언어의 경계를 넘는 ‘사고의 언어’, 시를 미리 계획하는 창의성, 환각 메커니즘 등 놀라운 발견들이 잇따랐다. AI 신뢰성과 안전성의 새로운 지평을 열다.

편집자 소개

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3줄 요약

다국어 이해의 보편성: 클로드 3.5 하이쿠는 7개 언어에서 공통의 “사고 언어”를 활용해 개념을 처리하며, 언어 구조를 초월한 추상적 사고 메커니즘을 보유하고 있음이 실험으로 입증됐습니다.

창의적 사전 계획: 시 생성 시 최대 12단어 앞까지 미리 계획하며 운율/의미를 동시에 설계하는 능력이 발견되어, 기존의 순차적 단어 예측 모델과 차별화된 인지 구조를 확인했습니다.

환각 메커니즘 해체: 오류 생성 패턴을 7가지 유형으로 분류하고 “AI 현미경” 기술로 내부 의사결정 프로세스를 실시간 추적하는 투명성 강화 시스템을 개발했습니다.

앤트로픽, Claude 3.5 Haiku 내부 메커니즘의 DNA를 해부하다

인공지능 연구의 최대 화두 중 하나는 바로 “모델이 어떻게 생각하는가?”입니다. 아무리 뛰어난 성능을 자랑하는 언어 모델이라도, 그 내부를 들여다보기 어렵다는 점은 늘 큰 숙제였죠.

알파고가 바둑을 두거나, ChatGPT가 인간처럼 글을 써도 “도대체 무슨 원리로?”라는 질문에 명쾌하게 답하기 어려웠던 이유입니다.

바로 이 점에 앤트로픽(Anthropic)이 과감히 도전장을 냈습니다.

세계적인 AI 연구 기관인 앤트로픽은 자사 모델 클로드(Claude) 시리즈, 특히 최신 버전인 Claude 3.5 Haiku의 내부 동작 방식을 파헤친 획기적인 연구 결과를 최근 공개했습니다.

단순히 “모델이 이러이러하게 동작할 것이다”라는 가설 수준을 넘어, 실제 데이터와 실험을 통해 속속들이 밝혀낸 것이죠.

이번 연구는 단순한 과학적 호기심을 넘어, 앞으로 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 설계하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다.

불투명한 블랙박스를 열기 위한 노력: “AI 생물학”의 중요성

앤트로픽 연구진은 보고서 서두에서 아주 솔직하게 말합니다.

“우리가 만든 모델의 내부 프로세스는 종종 우리조차 이해하기 어려울 때가 있습니다. (‘Our internal processes are often incomprehensible, even to us.’)”

이 말은 결코 과장이 아닙니다. 현대의 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 수십억 개의 파라미터(매개변수)로 구성되어 있어, 입력값이 어떻게 출력값으로 변환되는지 일일이 추적하기가 거의 불가능에 가깝습니다.

이런 불투명성은 두 가지 큰 문제를 야기하죠:

신뢰성 저하: 모델이 내놓은 답변이 틀렸을 때, 왜 틀렸는지 모른다면 개선이 어렵습니다.

안전성 위협: 모델이 의도치 않게 유해한 답변을 생성할 가능성(“환각 문제”)을 사전에 차단하기 힘듭니다.

이런 문제를 해결하려면 단순히 성능 최적화만 할 게 아니라, 모델이 어떻게 생각하고, 추론하고, 창의성을 발휘하는지를 정확히 알아야 합니다.

이를 두고 앤트로픽 연구진은 “AI의 생물학 (The Biology of AI)”에 비유합니다. 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지 알지 못하면 의학 발전이 더딜 수밖에 없듯, AI도 마찬가지라는 거죠.

놀라운 발견 1: 언어의 경계를 넘는 “사고의 언어”

이번 연구에서 흥미로운 발견 중 하나는 클로드가 언어에 구애받지 않는 개념적 보편성(conceptual universality)을 지녔다는 점입니다.

쉽게 말해, 클로드는 단순히 “영어를 잘하고, 한국어를 잘하고, 일본어를 잘하는” 모델이 아니라는 거죠. 클로드 뇌 속에는 언어 구조를 초월한 일종의 ‘사고 언어’가 존재합니다.

어떻게 증명했을까요? 앤트로픽 연구진은 아주 단순하면서도 강력한 실험을 설계했습니다. 바로 번역된 문장끼리 비교 분석입니다. 예를 들어 아래 세 문장을 봅시다:

영어: “The cat sat on the mat.”
한국어: “고양이가 매트 위에 앉았다.”
일본어: “猫がマットの上に座った。”

이 문장들은 문법 구조나 단어 순서가 완전히 다르지만, 의미는 똑같습니다.

여기서 중요한 질문은: 클로드는 이 문장들을 각각 완전히 다른 방식으로 처리하는가? 아니면 내부적으로는 동일한 개념 구조로 이해하는가?

앤트로픽은 클로드의 내부 표현 벡터(internal representation vector)를 분석했습니다.

쉽게 말해, 모델이 문장을 입력받았을 때 뇌 속에서 어떤 숫자와 패턴으로 변환하는지를 본 거죠. 그랬더니 놀라운 결과가 나왔습니다.

“우리는 번역된 문장 간에 놀랍도록 높은 수준의 개념적 일관성을 발견했습니다. 이는 클로드가 특정 언어의 문법이나 어휘에 의존하지 않고, 근본적인 개념 자체를 포착하고 있음을 시사합니다.”

(출처: 앤트로픽 연구 보고서 중)

즉, 클로드는 영어 문장을 처리할 때 영어에만 특화된 뇌 영역(?)이 따로 있는 게 아니라, 언어와 무관한 ‘의미 네트워크’에서 정보를 처리하고 저장한다는 거죠.

덕분에 한 언어로 학습한 지식을 다른 언어로 자연스럽게 일반화할 수 있습니다. 이런 능력은 다국적 기업이나 글로벌 서비스에서 매우 유용할 겁니다.

놀라운 발견 2: 시를 미리 계획하는 창의적 사고

두 번째 주요 발견은 클로드의 창의적 계획 수립 능력입니다. 많은 사람이 언어 모델의 글쓰기 원리를 이렇게 생각하죠: “단어를 하나씩 순서대로 예측하면서 문장을 만들어낸다.”

그런데 앤트로픽 연구는 이 생각이 완전히 틀렸다는 걸 증명했습니다. 특히 운율이 있는 시(poetry)를 쓸 때 클로드는 미리 전체 구조를 계획합니다.

구체적인 예시를 볼까요? 연구진은 클로드에게 이런 요청을 했습니다: “ABAB 운율의 4행시를 써라.” 운율이 있는 시를 쓴다는 건 단순히 단어를 나열하는 문제가 아닙니다.

*”첫 번째 줄 마지막 단어는 두 번째 줄 마지막 단어와 운율이 맞아야 하고, 세 번째 줄은 네 번째 줄과 운율이 맞아야 한다”*는 복잡한 제약 조건이 있죠.

그런데 놀랍게도, 클로드는 처음 단어를 출력하기도 전에 이미 나중 단어들을 ‘예상’하고 있었습니다.

앤트로픽은 이를 클로드의 주의 메커니즘(attention mechanism)과 활성화 패턴(activation pattern)을 분석해 확인했는데요, 핵심은 이겁니다:

클로드는 처음에 전체 시의 구조(운율 패턴, 의미 구조)를 일종의 ‘멘탈 맵’으로 먼저 그립니다.

그다음 하나씩 단어를 채워 넣으면서 제약 조건을 만족시키죠.

연구진은 이를 두고 *”단순한 다음 단어 예측(next-token prediction)을 넘어서는 수준의 전향적 계획(prospective planning) 능력”*이라고 설명합니다.

인간 시인이 종이에 펜을 대기도 전에 머릿속에서 전체 구상을 떠올리는 것과 비슷하다고나 할까요?

우려스러운 발견: 그럴듯한 거짓말을 하는 AI의 어두운 면

하지만 모든 발견이 반가운 것만은 아닙니다. 앤트로픽 연구는 클로드가 때때로 매우 그럴듯하지만, 틀린 설명을 생성할 수 있다는 점도 발견했습니다.

이를 두고 연구진은 “추론 조작 (reasoning confabulation)”이라고 부릅니다.

예를 들어 이런 경우입니다:

질문: “특정 상황에서 양자 컴퓨터가 고전 컴퓨터보다 항상 빠른가?”

클로드의 답변: “네, 양자 컴퓨터는 모든 계산에서 고전 컴퓨터보다 월등히 빠릅니다. 양자 병렬성 덕분에….”얼핏 들으면 아주 그럴듯하지만, 실제로는 완전히 틀린 설명입니다. 양자 컴퓨터가 특정 문제(예: 쇼어 알고리즘)에서만 고전 컴퓨터보다 빠르다는 건 잘 알려진 사실이죠. 클로드는 왜 이런 실수를 했을까요?

앤트로픽 분석에 따르면, 이런 현상은 크게 두 가지 원인에서 기인합니다:

정보 결합 오류: 모델이 여러 지식을 조합할 때 맥락을 제대로 이해하지 못하고 섞어버림.
자신감 과잉: 모델이 불확실한 상황에서도 일단 말이 되는 듯한 답변을 우선 생성하려 함.

이게 왜 문제냐면, 사용자가 *”이 모델은 항상 정확한 답을 줄 거야”*라고 믿고 받아들이면 큰 낭패를 볼 수 있기 때문입니다.

연구진은 이런 문제를 해결하려면 단순히 모델 성능을 높이는 것뿐만 아니라, 모델의 내부 의사결정 과정을 모니터링할 수 있는 도구가 필요하다고 강조합니다.

앤트로픽이 제시하는 해법: “현미경 구축” 접근법

그렇다면 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있을까요? 앤트로픽은 아주 단순하지만, 강력한 방법론을 제안합니다. 바로 “현미경 구축 (building a microscope)” 접근법입니다.

의미는 이렇습니다. 현미경으로 세포를 들여다보듯, AI 모델의 내부 동작을 아주 디테일하게 관찰할 수 있는 분석 툴과 프레임워크를 만들자는 거죠. 앤트로픽 연구진은 이렇게 말합니다:

“우리가 단순히 모델의 출력만 보면 놓치는 것들이 너무 많다는 걸 깨달았습니다. 내부 활성화를 시각화하고, 주의 메커니즘을 추적하고, 중간 단계의 표현 벡터를 분석함으로써 비로소 모델이 무슨 생각을 하는지 이해할 수 있게 됐죠.”

이런 접근 덕분에 앤트로픽은 클로드의 내부를 들여다보며 다음과 같은 통찰을 추가로 얻었습니다.

수학적 문제 풀이: 클로드는 단순 암기가 아니라 근사적 전략과 정밀 전략을 조합해 문제를 풉니다.

복잡한 문제 해결: 다단계 추론 작업에서 클로드는 독립적인 정보를 유기적으로 결합합니다.

환각 메커니즘: 모델은 기본적으로 답변을 거부하려 하지만, ‘알려진 엔터티 인식 시스템’의 오작동으로 환각이 발생합니다.

탈옥 취약점: 문법 일관성을 유지하려는 경향 때문에 오히려 탈옥 공격에 노출될 수 있습니다.

이 연구가 중요한 이유: 신뢰할 수 있는 AI의 미래

이번 앤트로픽 연구가 단순한 기술 논문을 넘어 중요한 이유는 다음과 같습니다:

투명성 확보: 모델이 어떻게 동작하는지 알면 더 믿고 쓸 수 있습니다.
안전성 강화: 약점을 알면 탈옥, 편향성, 환각 같은 문제를 사전에 막을 수 있습니다.
책임성 있는 발전: AI가 인간의 가치와 일치하게 만들 수 있습니다.

구글, 메타, 마이크로소프트 등 거대 테크 기업들도 앞다퉈 비슷한 연구를 하고 있지만, 앤트로픽처럼 실제 모델의 내부를 이렇게 디테일하게 파헤친 사례는 드뭅니다.

연구진도 강조하듯, “이 작업은 시작일 뿐입니다. 더 깊이 이해할수록 더 나은 AI를 만들 수 있습니다.”

결론: AI 해석 가능성의 새로운 지평

앤트로픽의 이번 연구는 단순히 하나의 모델(클로드)을 분석한 걸 넘어, 모든 언어 모델이 나아가야 할 방향을 제시합니다. 앞으로 더 많은 연구자가 이런 질문을 던질 겁니다:

모델은 정말로 ‘이해’하고 있는가, 아니면 그럴듯하게 흉내만 내는가?
창의성은 어떻게 발현되는가?
오류는 왜, 어떻게 발생하는가?

이런 질문에 답하려면 블랙박스를 열어야 하고, 앤트로픽은 그 첫 단추를 잘 끼운 셈입니다.

앞으로 AI가 우리 일상에 더 깊숙이 들어올수록, 이런 연구는 단순한 학문적 호기심을 넘어 사회 전체의 신뢰와 안전을 책임지는 핵심 기술이 될 겁니다.

클로드의 내부를 들여다본 이번 성과는 그런 의미에서 아주 의미 있는 한 걸음입니다.

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