AI는 어떻게 생각할까? 거대한 신경망 내부를 들여다보는 수학적 열쇠

상상해보세요. 여러분이 아주 똑똑한 강아지 훈련사입니다. 강아지가 여러분의 명령을 완벽하게 수행하는데, 도대체 강아지가 어떤 생각을 해서 행동하는지는 알 수가 없습니다. 단순히 훈련의 결과일까요, 아니면 강아지 나름의 논리가 있을까요?

우리가 매일 사용하는 챗GPT 같은 AI 모델도 이와 비슷합니다. 엄청난 데이터를 학습해 놀라운 결과물을 내놓지만, 그 거대한 신경망 내부에서 어떤 일이 일어나는지는 마치 ‘블랙박스’처럼 베일에 싸여 있습니다. 오늘은 이 블랙박스를 열어 AI 내부를 수학적으로 들여다보고자 했던 중요한 연구, 2021년 앤스로픽(Anthropic)의 ‘트랜스포머 회로를 위한 수학적 프레임워크’ 연구를 살펴보겠습니다. 출처: A Mathematical Framework for Transformer Circuits

이게 왜 중요한가요?

AI가 사회 전반에 퍼지면서 ‘AI가 왜 이런 답변을 했는지’, ‘정말로 믿을 수 있는지’가 매우 중요한 화두가 되었습니다. 만약 AI가 편향된 정보를 제공하거나 잘못된 판단을 내린다면, 그 원인을 내부에서 찾아내 수정할 수 있어야 합니다.

이번 연구는 단순한 호기심을 넘어, AI라는 거대한 기술을 우리가 완벽하게 통제하고 이해하기 위한 ‘수학적 지도’를 그리는 작업입니다. 출처: A Mathematical Framework for Transformer Circuits \ Anthropic 이 연구는 ‘기계 해석 가능성(Mechanistic Interpretability, 인공지능이 내부적으로 데이터를 어떻게 처리하는지 논리적·수학적으로 분석하는 것)’ 분야의 시초가 되어, AI 내부 동작을 정확한 수학적 언어로 번역하려는 시도로 평가받습니다. 출처: [Review] A Mathematical Framework for Transformer Circuits

쉽게 이해하기: AI의 ‘두뇌 회로’ 해부하기

이 연구의 핵심은 아주 간단한 질문에서 시작합니다. “AI가 실행하는 작은 규모의 알고리즘을 정확한 수학 용어로 설명하고, 그 가중치(Weights, AI가 학습하며 조절한 숫자값들)만 보고도 어떤 일을 하는지 바로 읽어낼 수 있을까?” 출처: Circuits 01 — A Mathematical Framework for Transformer Circuits

이를 위해 연구진은 트랜스포머(Transformer, 문장의 단어들 사이 관계를 파악하는 AI 핵심 구조) 모델을 아주 단순한 형태인 2층 이하의 구조로 쪼개어 분석했습니다. 출처: A Mathematical Framework for Transformer Circuits

비유하자면 이렇습니다: 여러분 앞에 아주 복잡한 100층짜리 초고층 빌딩이 있다고 상상해 보세요. 설계도가 너무 복잡해서 한눈에 이해하기 어렵습니다. 연구진은 이 빌딩의 전체 구조를 다 파헤치는 대신, 1층과 2층만 떼어내어 그 안의 전선이 어떻게 연결되어 있는지 현미경으로 관찰하기 시작한 셈입니다. 출처: A Mathematical Framework for Transformer Circuits

연구진은 AI가 정보를 주고받는 통로인 ‘잔여 스트림(Residual Stream, AI가 문장을 처리할 때 정보를 담아두고 계속해서 갱신하는 일종의 통신 통로)’을 덧셈 방식으로 정보를 전달하는 일종의 통신 채널로 바라보았습니다. 출처: mathematicalframeworkfortransformercircuits 쉽게 말해서, 여러 사람이 동시에 하나의 공책에 글을 쓰면서 정보를 축적해 나가는 과정과 비슷합니다. 여기에 주의(Attention) 매커니즘(문장에서 어떤 단어가 중요한지 결정하는 기능)을 적용해, 특정 정보에 집중할지 결정하는 행렬(QK)과 그 정보를 어떻게 반영할지 결정하는 행렬(OV)이라는 수학적 틀로 분해해 분석했습니다. 출처: mathematicalframeworkfortransformercircuits

현재 상황: 어디까지 왔을까?

현재 이 연구는 AI 연구자들 사이에서 AI 모델의 내부를 추론하는 ‘정신적 모델(Mental Model)’을 제공하는 중요한 기반이 되었습니다. 출처: Review: A Mathematical Framework for Transformer Circuits 하지만 우리가 사용하는 최신 모델들은 수조 개의 매개변수(Parameter, AI가 학습하며 미세하게 조절하는 숫자값들)를 가진 거대한 괴물과 같습니다. 이 연구에서 다룬 2층짜리 모델보다 훨씬 복잡하죠. 출처: A Mathematical Framework for Transformer Circuits 따라서 이 연구의 방법론을 실제 거대 모델에 완벽하게 적용하는 것은 여전히 도전적인 과제입니다.

앞으로 어떻게 될까?

이 연구가 제시한 ‘수학적 언어’는 계속해서 발전하고 있습니다. 연구자들은 여기서 발견한 간단한 알고리즘 패턴들을 점차 더 크고 복잡한 모델에 적용하려 노력하고 있습니다. 출처: A Mathematical Framework for Transformer Circuits 언젠가는 우리가 AI에게 “왜 그런 대답을 했니?”라고 물었을 때, AI가 자신의 내부 회로를 수학적 근거를 들어 설명할 수 있는 날이 올지도 모릅니다.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

AI라는 거대한 기술의 파도 속에서, 그 내부를 해부하려는 시도는 기술의 ‘투명성’과 ‘신뢰’를 확보하려는 고귀한 노력입니다. AI를 그저 마법 같은 상자가 아니라, 수학이라는 명확한 규칙을 가진 기계로 이해할 때 비로소 우리는 AI와 공존하는 미래를 자신 있게 맞이할 수 있을 것입니다.

참고자료

1. A Mathematical Framework for Transformer Circuits
2. A Walkthrough of A Mathematical Framework for Transformer Circuits — Neel Nanda
3. A Mathematical Framework for Transformer Circuits \ Anthropic
4. A Mathematical Framework for Transformer Circuits
5. Arxiv Dives - A Mathematical Framework for Transformer Circuits - Part 1
6. A Walkthrough of A Mathematical Framework for Transformer Circuits - YouTube
7. A Mathematical Framework for Transformer Circuits
8. Circuits 01 — A Mathematical Framework for Transformer Circuits
9. Review: A Mathematical Framework for Transformer Circuits
10. Review: A Mathematical Framework for Transformer Circuits

11. [A Mathematical Framework for Transformer Circuits…

    HackerNews](https://news.ycombinator.com/item?id=49672365)

12. A Mathematical Framework for Transformer Circuits \ Anthropic
13. A Mathematical Framework for Transformer Circuits - nikkie-memos
14. mathematicalframeworkfortransformercircuits
15. A Mathematical Framework for Transformer Circuits: How LLMs…

16. [TransformerCircuits1: Summary of Results

    3rd layer](https://3rdlayer.uk/posts/framework-01-summary/)