2024년은 인공지능의 추론 능력이 획기적으로 발전한 해였습니다. 특히 '추론 시간 연산(inference-time compute)' 기술의 발전은 인공지능이 인간처럼 문제의 난이도에 따라 '생각하는 시간'을 조절할 수 있게 만들었습니다.
2025년 초입에서 이 혁신적 기술의 성과와 앞으로의 가능성을 살펴보겠습니다.
■ 2024년의 주요 성과
지난 해 Open AI의 o1과 o3 모델을 시작으로 DeepSeek의 r1, Qwen의 QwQ/QvQ 등이 뛰어난 추론 능력을 선보였습니다. 이러한 모델들은 특히 수학, 과학, 코딩 분야에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 마치 학생이 문제의 난이도에 따라 접근 방식을 달리하듯 인공지능도 문제의 복잡성에 따라 계산 자원을 효율적으로 배분할 수 있게 된 것입니다.
■ 엔비디아의 혁신
엔비디아가 2024년 발표한 '텐서RT-LLM' 기술은 이러한 발전을 산업 현장에서 실현하는 데 큰 역할을 했습니다. 이 기술은 여러 GPU가 효율적으로 협력하여 복잡한 작업을 처리할 수 있게 해주었고, 특히 대규모 언어 모델의 운영 효율성을 크게 향상시켰습니다.
■ 교육 분야에 미치는 영향
현재 이 기술은 교육 분야에 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 인공지능이 보여주는 '적응적 학습 방식'은 인간의 학습 과정을 이해하는 데 새로운 통찰을 제공합니다. 예를 들어, 학생들의 문제 해결 접근 방식이나 난이도별 학습 전략 수립에 있어 실질적인 도움을 줄 수 있게 되었습니다. 2025년에는 메타 러닝을 활용한 더 정교한 난이도 예측 시스템의 등장, 개인화된 학습 지원 시스템의 고도화, 교육 현장에서의 실질적인 활용 사례 증가와 같은 발전이 기대됩니다.
■ 현재의 과제와 기회
2025년 1월 현재, 이 기술은 여전히 발전 중에 있습니다. 하드웨어 최적화, 더 효율적인 메모리 관리 등의 과제가 남아있지만, 동시에 이는 새로운 혁신의 기회이기도 합니다. 인공지능이 더 효율적으로 '생각'하게 됨으로써, 우리의 교육과 학습 방식도 함께 진화하고 있는 것입니다. 교육 전문가들은 이러한 기술 발전이 단순한 인공지능의 성능 향상을 넘어, 인간의 학습과 교육 방식에 대한 근본적인 이해를 넓히는 계기가 될 것으로 전망합니다.
가르치는 사람들 언론팀 송세훈 기자(작가. '메타프롬프트-창의적 AI프롬프팅' 저자/ teachertshare2024@naver.com)
