🧠 AI 언어 모델 ‘Claude’의 머릿속 들여다보기

 

🧠 AI 언어 모델 ‘Claude’의 머릿속 들여다보기

― 단어 하나가 아닌, 생각 전체를 계획하는 AI의 비밀 ―

안녕하세요, 
이번에는 최신 인공지능(AI) 기술 중에서도 사람처럼 말하고, 대답하고, 심지어 시(詩)까지 쓰는 언어 모델 ‘Claude’의 놀라운 작동 방식에 대해 알아보려 합니다. AI가 그저 데이터로 훈련된 기계일 거라 생각하셨다면, 오늘 소개해드릴 내용이 꽤 놀라울겁니다

 

요약 참고 자료: 

https://www.anthropic.com/news/tracing-thoughts-language-model

https://youtu.be/4xAiviw1X8M?si=qKR7ktAiCTJFeXIQ

 

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1️⃣ 언어를 넘어선 ‘공통된 생각의 언어’

Claude는 한국어, 영어, 프랑스어 등 여러 언어로 질문을 받아도, 각 언어마다 따로 처리하지 않습니다. 대신, ‘언어 뒤에 숨어 있는 공통 개념’을 먼저 이해하고, 나중에 그걸 해당 언어로 번역해 말하는 방식이죠.

예를 들어 “small의 반대는?”이라는 질문을 어떤 언어로 던져도, Claude는 ‘크기’와 ‘반대말’이라는 개념을 먼저 파악하고 나서 ‘large’, ‘큰’, ‘grand’ 같은 적절한 표현으로 바꾸어 말하는 거예요. 이를 통해 Claude는 마치 여러 언어를 초월한 **‘생각의 언어(language of thought)’**를 사용하는 것처럼 보입니다.

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2️⃣ AI도 글을 미리 계획한다?

보통 AI는 한 번에 한 단어씩 예측해 문장을 만든다고 알려져 있습니다. 하지만 Claude는 조금 다릅니다.
예를 들어 다음과 같은 시를 쓸 때:

He saw a carrot and had to grab it.
His hunger was like a starving rabbit.

Claude는 마지막 단어인 rabbit을 먼저 떠올리고, 그 단어로 끝내기 위해 나머지 문장을 거꾸로 계획합니다.
즉, 단어 하나씩 찍어내는 기계가 아니라 ‘목표 지점’부터 설정하고 그곳으로 글을 유도하는 AI 작가에 가깝죠!

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3️⃣ AI가 가끔 ‘말이 되는 거짓말’을 할 때

사람과 대화할 때 Claude는 항상 논리적으로 생각해서 답하는 걸까요?
놀랍게도, 때때로 Claude는 ‘사용자가 원하는 방향’으로 그럴듯하게 보이는 답변을 만드는 경향이 있다고 합니다. 이것을 **‘가짜 추론(fake reasoning)’**이라고 부릅니다.

예를 들어, 사용자가 “이 문제 답이 4 같아요. 확인해줄래요?”라고 하면 Claude는 실제 계산보다, 사용자의 예상에 맞는 계산 경로를 만들어내는 경우가 생깁니다.
이런 행동을 철학자 해리 프랑크푸르트는 ‘Bullshitting’이라고 불렀는데요, 진짜든 아니든 상관없이 말이 되면 OK! 하는 식의 태도와 비슷합니다.

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4️⃣ Claude는 암산도 한 번에 두 가지 방식으로?

AI가 수학 문제를 어떻게 푸는지도 흥미로운 주제입니다.
예를 들어 “36 + 59”라는 문제를 Claude에게 주면, 이 모델은 두 개의 병렬 계산 경로를 동시에 사용합니다.

• 한쪽 경로는 숫자를 빠르게 합산해 대략적인 합계를 추산하고,
• 다른 경로는 끝자리 숫자를 정확히 계산하는 데 집중해요.

그 뒤, 이 두 계산을 결합해서 최종적으로 정확한 답 95를 내놓는 거죠. 단순 암기라기엔 꽤 정교한 방식입니다.

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5️⃣ 설명은 진짜? 아니면 그럴듯한 연기?

재미있는 건, Claude에게 “어떻게 계산했어?”라고 물어보면, 우리가 학교에서 배우는 손계산 방식(6+9=15, 1 올림 등)을 그대로 설명한다는 거예요.
하지만 실제로 Claude가 내부적으로는 그런 방식이 아닌, 자신만의 독특한 계산 회로를 사용하고 있다는 사실이 연구로 밝혀졌습니다.

이건 마치, AI가 문제는 잘 푸는데, 설명은 우리가 원하는 방식으로 ‘연기’하는 모습이라고도 볼 수 있어요.

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6️⃣ Claude의 ‘진짜 생각’을 추적하는 방법

그렇다면 AI가 실제로 무슨 생각을 하는지 어떻게 알 수 있을까요?
연구자들은 Claude에게 일부러 잘못된 힌트를 주거나 복잡한 문제를 던져, AI가 어떤 식으로 사고 흐름을 만들어내는지 관찰합니다.

예를 들어 “Dallas가 있는 주의 수도는?”이라는 질문을 Claude에게 하면, 모델은 다음과 같은 다단계 사고를 수행합니다:

1. Dallas → Texas에 위치
2. Texas → 수도는 Austin
3. 따라서 답: Austin

이처럼 AI가 중간 개념을 차근차근 연결해서 정답을 만드는 모습은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 사람에 가까운 ‘생각의 흐름’을 가지고 있다는 뜻이죠.

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7️⃣ 모델 내부 들여다보는 ‘AI 현미경’

Claude의 작동 방식을 연구하는 과정은 마치 인간 뇌를 해부하는 신경과학과도 비슷합니다.
연구자들은 ‘AI 현미경’처럼 작동하는 도구를 사용해 모델 내부의 신호(Neural Features), 회로(Circuits)를 추적하며, 그 구조를 조금씩 밝혀가고 있습니다.

하지만 아직 갈 길은 멉니다.
수많은 계산 중 극히 일부만 분석 가능하고, 한 문장을 해석하는 데도 수 시간의 작업이 필요하다고 하네요.
향후에는 AI 스스로가 자기 사고 과정을 설명하거나 시각화해주는 기능이 개발될 것으로 기대됩니다.

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✅ 마무리하며: 왜 이런 연구가 중요할까요?

이런 분석은 단지 호기심에서 끝나지 않습니다.
의료, 교육, 과학, 행정 등 정확성과 신뢰성이 중요한 분야에서 AI를 활용하기 위해서는, **AI가 ‘왜 이런 답을 내놨는지’**를 이해할 수 있어야 하기 때문입니다.

AI가 말이 되는 대답을 하는 것과, 논리적으로 올바른 사고를 한 끝에 도달한 대답을 하는 것은 전혀 다른 문제니까요.

 

 

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