Reasoning Models Generate Societies of Thought: 추론형 AI 내부의 ‘생각의 사회’와 집단 지성
ABSTRACT
OpenAI o-series, DeepSeek-R1, Claude Opus와 같은 추론형 모델은 과학, 수학, 프로그래밍, 글쓰기 등에서 뛰어난 성능을 보이지만, 그 원리는 충분히 밝혀지지 않았다. 기존에는 긴 생각의 사슬(chain of thought)과 많은 연산이 성능의 핵심으로 여겨졌으나, 우리의 연구는 모델 내부에서 다양한 페르소나가 토론하는 ‘생각의 사회(society of thought)’가 핵심 메커니즘임을 보여준다. 추론형 모델은 서로 다른 관점을 가진 가상의 자아들이 질문하고 반박하며 합의하는 다중 에이전트(multi-agent) 방식의 사회적 상호작용을 스스로 학습했다. 또한 여러 관점이 토론하는 추론 방식을 학습한 모델이 단일 관점보다 더 빠르게 추론 능력을 향상시켰다. 이는 AI의 지능이 단순한 연산량 증가보다 다양한 관점의 상호작용과 집단지성에서 비롯될 수 있음을 시사하며, 에이전트 AI 시대의 발전 방향을 개인화된 초지능이 아닌 **사회적 지능(social intelligence)**의 관점에서 이해할 필요성을 제안한다.
