AI는 머릿속에서 무슨 일이 벌어질까?
생물학 비유로 풀어보는 AI 언어 모델의 내부 구조
📄 논문/보고서용 요약(Abstract)
이 글은 대형 언어 모델의 내부 작동 원리를 생물학적 비유를 통해 설명하는 시도로, Anthropic의 Attribution Graph 연구를 소개하고 이를 한국어 기반 초거대 언어 모델 HyperCLOVA에 적용 가능한 가능성을 탐색한다. 기존의 언어 모델은 블랙박스 형태로 동작하며 내부 구조와 추론 과정을 명확히 이해하기 어려웠다. 그러나 Attribution Graph는 모델 내부의 feature 간 활성화 및 억제 관계를 시각적으로 표현함으로써, 설명 가능한 AI(explainable AI)의 실현을 위한 분석 도구로 기능한다. 본 글에서는 AI 내부의 feature를 세포나 유전자에 비유하고, 실제 사례(지식 추론, 시 생성)를 통해 그 작동 원리를 서술하며, HyperCLOVA에의 확장 가능성도 논의한다.
우리가 매일 쓰는 ChatGPT, HyperCLOVA 같은 AI. 그들은 과연 어떻게 생각하고 있는 걸까요?
언뜻 보기엔 마치 마법처럼 느껴지는 AI의 답변들. 하지만 그 내부에서 어떤 계산과 논리가 흐르고 있는지는 여전히 베일에 싸여 있습니다. 딥러닝 연구자들조차 "모델이 왜 이런 답을 내는지" 정확히 설명하지 못하는 경우가 많죠. 이런 상황에서 등장한 새로운 분석 방법이 바로 Attribution Graph입니다. 이 방법은 AI의 속을 들여다보는 현미경 역할을 하며, 그 구조를 생물학적으로 비유해 설명합니다.
이번 글에서는 Anthropic의 연구 "Attribution Graphs: Biology"를 바탕으로, 이 흥미로운 접근법을 초보자도 이해할 수 있게 소개해보겠습니다.
1. AI의 속마음은 여전히 미스터리
오늘날의 언어 모델들은 수천억 개의 매개변수(parameter)를 바탕으로 문장을 생성합니다. 하지만 그 무게감만큼이나 왜, 어떻게 그런 문장을 만들어내는지 설명하기 어렵습니다. 예를 들어 "달라스는 어디에 있나요?"라고 물었을 때, AI가 어떻게 텍사스와 오스틴을 연관짓는지에 대한 정확한 내적 과정은 잘 알려져 있지 않죠.
이러한 이유로 대형 모델은 흔히 블랙박스라 불립니다. 이는 마치 생물학 초기, 세포 안에서 무슨 일이 벌어지는지 몰랐던 것과 비슷합니다. Attribution Graph는 그 블랙박스를 열어보려는 시도입니다.
2. AI 안의 세포들: 특성(Feature)
Transformer 구조 안에는 수많은 뉴런이 존재하지만, 그 중 일부는 특정 의미나 기능을 띱니다. 이들을 **특성(feature)**이라고 부릅니다.
이 특성들은 마치 생물학의 세포나 유전자처럼 동작합니다. 예를 들어:
- 어떤 특성은 문장의 끝을 감지합니다.
- 어떤 특성은 감정이 담긴 표현을 활성화합니다.
- 또 어떤 특성은 존댓말 여부를 판단합니다.
이러한 특성들은 수만 개 이상 존재하며, 각각이 의미 있는 표현이나 사고 단위를 다루고 있습니다.
3. 특성 간 상호작용: Attribution Graph
하지만 특성 하나만 가지고는 충분하지 않습니다. 우리가 이해해야 할 것은 특성들 간의 관계망입니다.
Attribution Graph는 바로 이러한 관계를 시각화합니다. 이를 통해:
- 어떤 특성이 다른 특성을 활성화하거나
- 반대로 억제하는 관계가 어떻게 작용하는지를 보여줍니다.
이 그래프는 마치 생물학에서 유전자 조절망(gene regulatory network)을 분석하는 것과 유사합니다. 복잡한 뉴런 간 흐름이 하나의 논리적 회로처럼 드러나기 시작합니다.
4. 실제 예시: 도시 이름과 시 쓰기
예1. "Dallas → Texas → Austin"
질문: "달라스는 어디에 있나요?"
모델은 먼저 달라스를 텍사스와 연결짓는 특성을 활성화하고, 그 다음 텍사스에서 주도 오스틴으로 이어지는 특성을 따라갑니다. 이런 방식으로 중간 개념을 거치는 2단계 추론을 수행합니다.
예2. 시를 쓰는 AI
모델이 시를 쓸 때는 단순히 다음 단어를 예측하는 것이 아닙니다. rhyme(운율) 단어를 미리 선택해두고, 그 단어를 끝에 둘 수 있도록 문장의 흐름을 설계합니다. 이는 마치 인간처럼 계획을 세우는 창작 과정에 가깝습니다.
5. 한국어 모델 HyperCLOVA에도 적용 가능할까?
이러한 분석 기법은 GPT 계열 구조를 따르는 한국어 초거대 모델 HyperCLOVA에도 그대로 적용할 수 있습니다.
예상되는 내부 피처 예시:
- 존댓말과 반말을 구분하는 회로
- 사회적 예절 표현을 감지하는 특성
- 한국어 문맥에서 의미의 흐름을 따라가는 회로
이런 특성들이 서로 어떤 방식으로 연결되어 있는지를 Attribution Graph로 분석하면, HyperCLOVA의 내부 논리를 보다 명확히 이해할 수 있습니다.
또한 이는 모델의 신뢰도 평가, 비판적 오용 방지, AI 편향 검출 등에도 기여할 수 있습니다.
6. AI를 위한 새로운 현미경
인류는 현미경을 통해 세포를 보며 생물학을 혁신했습니다. 이제 우리는 Attribution Graph라는 도구를 통해 AI의 내부를 들여다볼 수 있게 되었습니다.
이제껏 막연하게 여겨졌던 언어 모델의 사고 과정이 점차 구조화된 회로와 조절망으로 밝혀지고 있습니다. 이 도구를 통해 우리는 AI를 단지 사용하는 것을 넘어, 이해하고 설계하며 책임지는 존재가 될 수 있습니다.
📚 참고자료
- Anthropic. (2025). Attribution Graphs: Biology
- Hugging Face. (2025). HyperCLOVA X SEED - Text-Instruct
🔬 AI 연구의 다음 단계는, AI를 이해하는 것에서 시작됩니다.
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