🧠 “AI가 너무 생각을 많이 해요”구글이 만든 ‘추론 다이얼’이 그걸 해결했다! 🤖🔧

 

🤯 AI 모델, ‘지나치게 똑똑한’ 게 문제였다?

요즘 인공지능, 너무 많이 ‘생각’하는 게 문제란다.
진짜다. 구글 딥마인드조차 **“우리 모델이 과잉 사고 중”**이라고 인정했을 정도니.

AI가 단순한 질문에도 복잡한 논리 회로를 거쳐야 답을 내는 구조,
결국은 시간, 연산 비용, 에너지 낭비까지 초래하는 상황이 자주 발생했다는 거다.
→ 말하자면, 답은 맞는데 너무 피곤하게 도달함.

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⚙️ 그래서 구글이 꺼낸 비장의 무기? ‘추론 다이얼’

2025년 4월, 구글 딥마인드는 최신 AI 모델 **‘제미나이(Gemini)’**에
놀라운 기능을 하나 추가했다:

"AI야, 생각을 조금만 해줘"
"AI야, 이번엔 진짜 깊게 고민해줘"

이걸 조절하는 다이얼을 붙인 것.
응답 생성 전에 ‘얼마나 깊이 사고할지’ 설정 가능하게 만든 거다.

비유하자면,

• 다이얼을 줄이면: 챗봇 모드 (빠른 응답, 단순 정리)
• 다이얼을 올리면: 연구원 모드 (복잡한 추론, 문제 해결)

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🔍 왜 이게 중요한가?

기존의 AI 향상법은 2가지였다:

1. 모델 키우기 – 파라미터 수 늘리기, 더 많은 데이터
2. 피드백 훈련 – 인간의 평가로 답변 개선

근데 이제는 3번: ‘사고의 질’ 조절하기가 등장한 거다.

→ 더는 모델을 무조건 키우는 시대가 아니다.
→ "어떻게 생각하는지"를 제어하는 것이 진짜 기술력으로 평가받는 시대가 왔다.

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🧠 Jack Rae의 설명이 핵심이다

딥마인드의 수석 연구원 **잭 레이(Jack Rae)**는 이렇게 말했다:

“모델의 사고 과정 자체에 집중하고 있다.”
“모델을 새로 만들지 않고도, 문제 해결 능력을 실용적으로 높일 수 있다.”

즉, AI도 생각의 효율성을 가르칠 수 있다는 얘기.

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🌐 왜 지금 이 시점에 이게 주목받는가?

최근 공개된 다양한 추론 기반 AI들, 특히

• 딥시크 R1 (DeepSeek R1)
• 코히어(Cohere)
• OpenAI의 STEERL-like 기법들

다들 공통적으로 논리적 추론 강화에 집착 중이다.
하지만 이건 속도, 리소스, 응답 시간의 비용을 치러야 하는 싸움이기도 하다.

구글은 이걸 “사용자가 선택하게 하자”는 솔루션으로 요약했다.
"추론은 옵션이다. 꼭 항상 깊게 생각할 필요는 없다."

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💡 이게 앞으로 어떤 의미를 가질까?

1. 개발자에게
   • 빠른 응답이 필요한 서비스용 AI → 추론 다이얼 낮춤
   • 고차원 분석이나 리서치 용도 → 추론 다이얼 올림
2. 사용자에게
   • “AI야, 요약만 해줘” → OK
   • “AI야, 지금 이 수학문제 진지하게 풀어봐” → OK
3. 비즈니스 측면에서
   • 연산 비용 ↓
   • 응답 속도 향상
   • 상황 맞춤형 최적화 가능

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🧠 결론: 진짜 똑똑한 AI는 ‘얼마나 생각할지 아는 AI’

구글이 보여준 건 단순한 기능 추가가 아니라
AI의 사고 패턴을 제어하는 시대의 시작이다.

 

이젠 ‘많이 아는 AI’보다 **‘필요한 만큼만 생각하는 AI’**가 더 중요해졌다.
그게 진짜 **지능(Intelligence)**이다.