스케일 트랩: AI의 가장 큰 성공이 어떻게 가장 큰 문제로 변했는가
Source: Dev.to
전체 분야가 하나의 돌파구를 쫓느라 배운 모든 것을 잊어버리면 어떻게 될까?
AI 커뮤니티는 집단적 기억 상실을 겪고 있습니다. 우리는 언어 모델을 점점 더 크게 만드는 일에만 집중한 나머지, 처음 이 자리까지 오게 만든 다양한 연구들을 잊어버렸습니다. 이것은 단순히 향수를 불러일으키는 문제가 아니라, 현재 우리의 접근 방식이 왜 엄청난 한계에 부딪히고 있는지, 그리고 앞으로 나아가기 위해 무엇을 기억해야 하는지를 이해하는 문제입니다.
우리가 어떻게 여기까지 왔는지, 그 과정에서 무엇을 잃었는지, 그리고 지금 가장 흥미로운 연구가 어디에서 진행되고 있는지를 살펴봅시다.
아무도 기억하지 못하는 황금기
AlexNet이 2012년 ImageNet 대회를 휩쓸고 난 뒤, AI 연구는 모든 방향으로 폭발적으로 성장했습니다. 이는 단순히 네트워크를 더 깊게 만드는 것에 그치지 않았으며, 지능에 대한 근본적으로 다른 접근 방식을 아우르는 다중 전선의 진보였습니다.
다양성은 놀라웠습니다
- NLP 기반 – Word2Vec은 의미론적 임베딩을 제공했고, LSTM은 순차 데이터를 처리했습니다.
- 생성 모델 – GAN과 VAE는 전혀 다른 철학으로 경쟁했습니다.
- 전략적 AI – 딥 RL은 Atari, 바둑(AlphaGo), 그리고 StarCraft II를 정복했습니다.
- 학습 효율성 – 메타‑러닝(MAML)과 자체‑지도 학습은 데이터 부족 문제에 도전했습니다.
- 과학적 탐구 – XAI, 베이지안 방법, 적대적 공격은 모델의 한계를 드러냈습니다.
이것이 AI의 캄브리아 폭발이었습니다 – 서로 다른 수많은 종들이 경쟁하며 각자 방식대로 문제를 해결했습니다. 그리고 모든 것이 변했습니다.
모든 것을 바꾼 베팅
2017년, “Attention Is All You Need” 가 Transformer 를 소개했습니다. 아키텍처 자체는 영리했지만, OpenAI는 더 큰 무언가를 보았습니다: 산업 규모 연산을 위해 설계된 엔진이었습니다.
그들의 가설은 급진적이었습니다: 규모만으로도 패턴 매칭에서 진정한 추론으로의 상전이를 일으킬 수 있다.
GPT 진화
| 모델 | 핵심 아이디어 |
|---|---|
| GPT‑1 | 레시피 확립: 사전 학습 + 미세 조정 |
| GPT‑2 | 규모에 따라 다중 작업 학습이 등장함을 보여줌 |
| GPT‑3 (175 B) | 패러다임 전환처럼 느껴지는 컨텍스트 내 학습을 입증 [source] |
| ChatGPT / GPT‑4 (2023) | 진정으로 유용한 어시스턴트가 됨 – 베팅이 spectacularly 성공함 |
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성공이 다양성을 죽인 방법
GPT‑4의 성공은 중력 붕괴를 일으켰다. 전체 분야가 스케일링 고속도로를 향한 단일 레이스로 끌려갔다. 여기서 기억 상실이 시작되었다.
- 2~3년 안에, 연구자들은 대안 아키텍처나 학습 프레임워크에 대한 깊은 지식 없이도 LLM 연구만으로 전체 경력을 쌓을 수 있었다.
- Scaling Laws 논문은 이를 엔지니어링으로 정형화했다: X 컴퓨트를 투자 → 예측 가능한 Y 향상. 혁신은 알고리즘적 창의성에서 자본 축적으로 이동했다.
인센티브 함정
| 행위자 | 인센티브 |
|---|---|
| 박사과정 학생 | 가장 빠른 논문 출판 경로는 LLM 연구 |
| 연구실 | 자금은 hype를 따라 흐른다 |
| 기업 | 시장 지배를 위한 존재론적 레이스 |
| 결과 | 대안 접근법을 탐구하는 것이 커리어 자살이 된다 |
지금은 무엇이 찬사를 받는가? LLM 한계에 대한 영리한 우회 방법들:
- 프롬프트 엔지니어링 – 불투명한 모델을 위한 입력 설계.
- RAG – 환각과 지식 격차를 메우는 패치.
- PEFT (LoRA) – 거대한 모델을 약간 더 적응 가능하게 만든다.
이것들은 가치 있는 기술이지만 모두 하류 단계의 해결책이다. 우리는 기반을 질문하기보다 스케일된 Transformer를 복음처럼 받아들이고 있다.
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기술 부채가 다가오다
단일 문화가 정점에 달했을 때, 그 근본적인 한계는 무시할 수 없게 되었습니다. 규모를 늘린다고 해서 이 문제들이 해결되지 않습니다.
문제 1: 이차원 장벽
셀프‑어텐션은 시퀀스 길이에 따라 이차적으로 확장되어, 컨텍스트 윈도우에 하드 제한을 만듭니다 – 전체 코드베이스, 책, 혹은 비디오를 분석하는 것이 비용적으로 감당하기 어려워집니다.
부활: Mamba와 RWKV 같은 아키텍처는 재귀적 원리를 도입해 선형 시간 확장을 달성합니다. 이들은 어텐션이 전부가 아니라는 것을 증명합니다.
문제 2: 인터넷 자원 고갈
스케일링 가설은 무한히 높은 품질의 데이터를 전제로 했습니다. 이제 우리는 한계에 다다르고 있습니다:
- 데이터 고갈 – 고품질 텍스트의 공급은 유한합니다.
- 모델 붕괴 – AI‑생성 콘텐츠로 학습하면 성능이 저하됩니다.
대응책: Microsoft의 Phi 시리즈는 흐름을 뒤집습니다. 작은 모델을 선별된 “교과서 수준” 데이터로 학습시켜, 크기가 25배 큰 모델과 동등한 성능을 달성합니다. 품질이 양보다 앞선다.
문제 3: 중앙집중화
소수의 연구소만이 최전선을 장악하고 있습니다. 이에 대한 풀뿌리 반응이 로컬 AI 운동 [source]입니다.
오픈 모델(예: Meta의 LLaMA)과 효율적인 추론 엔진(vLLM)의 지원으로, 개발자들은 소비자용 하드웨어에서도 강력한 모델을 실행하고 있습니다. 이는 효율성에 대한 진화적 압력을 만들고, 보다 다양하고 활발한 연구 생태계를 촉진합니다.
모델은 작고 빠르게(https://pieces.app/blog/nano-models) 동작해야 하며, 단순히 강력하기만 하면 안 됩니다.
The Path Forward
스케일 시대는 실제 능력을 열어주었습니다. LLM은 진정으로 유용한 도구가 되었습니다. 하지만 그것이 만든 기억 상실—우리 분야의 지적 시야가 좁아진 것—이 우리를 뒤로 잡아끌고 있습니다.
지금 가장 흥미로운 작업은 옛것과 새것이 교차하는 지점에서 일어나고 있습니다:
- 구조적 다양성 – 어텐션에 대한 선형 시간 대안
- 데이터 과학 – 양보다 질에 중점을 둔 큐레이션
- 효율성 연구 – 데이터센터가 아니라 로컬에서 실행되는 모델
- 하이브리드 접근법 – LLM을 상징적 추론, 검색, 기타 패러다임과 결합
우리는 스케일의 교훈을 버리는 것이 아닙니다. 우리는 잊혀진 길—구조적 다양성, 데이터 중심 학습, 알고리즘 효율성—이 다음 단계에 필수적이라는 것을 다시 발견하고 있습니다.
미래는 스케일링 법칙을 단순히 외삽한 것이 아니라, 스케일을 통해 발견된 원시적인 힘과 AI 황금기를 정의했던 다양성과 독창성이 결합된 새로운 합성일 것입니다.
당신은 어떻게 생각하시나요? 스케일링 패러다임에 대한 대안을 연구하고 있나요? 실제 운영에서 이러한 제한에 부딪힌 적이 있나요? 댓글로 경험을 공유해 주세요.
Tags: #ai #machinelearning #llm #architecture