인공지능(AI)은 이제 단순히 암기된 지식을 답하는 수준을 넘어, 실제 수학 시험에서처럼 복잡한 문제를 푸는 능력을 갖추기 시작했다. 이는 최근 등장한 AI 모델들, 특히 중국의 '딥시크(DeepSeek)'와 같은 새로운 AI 시스템에서 두드러지게 나타나는 특징이다.
이러한 AI는 전통적으로 답을 찾는 단답형이 아니라, 문제를 해결하기 위해 논리적으로 추론하는 방식을 사용한다. 본고사 형태의 수학 문제를 풀 때처럼 AI가 문제의 조건을 이해하고, 그 조건으로부터 답을 도출하기 위한 여러 단계의 논리적 사고 과정을 거치는 것이다. 여기서 특히 중요한 점은 AI가 '생각'하는 방식이 마치 사람이 문제를 푸는 것과 유사하게 진행된다는 점이다.
현재 AI가 수학 문제를 풀 때 주로 사용하는 방법은 다음의 네 가지로 요약할 수 있다.
첫째, 논리 연결 학습이다. AI는 주어진 문제를 논리적으로 이해하고, 이로부터 얻은 조건을 연결해 최종적으로 결론을 도출한다.
둘째, 강화학습 방식으로, AI 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 스스로 학습한다.
셋째, 증류 학습은 복잡한 정보를 핵심적인 것으로 압축하여 학습 효율을 높인다.
넷째, 전문가 조합 학습으로, 다양한 전문가의 의견을 취합하여 최적의 결과를 도출한다.
이 같은 방식은 이전의 AI보다 훨씬 복잡한 사고와 판단을 가능하게 만든다. 예를 들어 딥시크는 복잡한 수학 주관식을 푸는 것처럼, 논리적 추론 과정을 자체적으로 학습하면서 문제를 해결한다. 이는 AI가 이제 문제를 맞추는 것뿐 아니라, '왜 그런 결론이 나왔는지'까지 설명할 수 있는 수준에 다가섰음을 의미한다.
이러한 AI 모델의 대표적인 사례로 중국의 딥시크뿐 아니라 미국의 Grok3 모델 등이 있으며, 이러한 모델들은 특히 'Chain of Thought(생각의 사슬)' 기법을 적용하여 논리적 추론 능력을 향상시켰다. 즉, 문제를 하나씩 차근차근 풀어가듯이 논리적 연결 고리를 만들고, 이를 통해 최종 결과에 도달하는 방식을 사용한다. 이 방법은 수학뿐 아니라 물리, 화학, 생물 등 과학 분야와 경제, 법률, 의학 등 다양한 분야에서도 높은 활용 가능성을 보이고 있다.
현재의 AI 기술 발전은 단지 문제 풀이의 정확도만이 아니라, 자기 주도적이고 창의적인 사고 과정을 요구하는 교육 및 인재 육성 분야에도 큰 영향을 미치고 있다. 딥시크와 같은 AI의 등장으로 인해, 앞으로는 단순 암기나 기계적 학습보다는 창의적이고 논리적인 사고 능력을 키우는 것이 더욱 중요해질 것으로 예상된다.
그러나 이런 AI의 발전이 무조건 긍정적인 면만 있는 것은 아니다. AI가 논리적 추론을 하게 될수록, 그 결과의 정확성과 신뢰성, 그리고 그 논리적 과정이 어떤 가치를 지니고 있는지를 평가하는 기준 역시 중요해진다. 또한 AI가 제시하는 결과나 논리가 과연 인간의 윤리적 기준에 맞는지도 지속적으로 점검해야 하는 과제이다.
결국, AI의 발전은 단지 기술적 도약만을 의미하는 것이 아니라, 우리 사회가 AI와 어떻게 공존하며, 인간의 고유한 사고력과 창의력을 어떻게 유지해 갈 것인지에 대한 철학적이고 윤리적인 문제를 우리에게 제기하고 있다. 따라서 앞으로 AI 교육과 연구 방향은 기술적 능력 향상뿐 아니라, AI와 인간의 공존과 윤리적 책임감을 동시에 강화하는 쪽으로 균형 잡힌 발전이 요구된다.
