AI를 외계생물처럼 연구하는 새로운 생물학자들

수십억 명이 매일 사용하는 기술을, 그 기술을 만든 사람조차 완전히 이해하지 못한다면?

ChatGPT나 Claude 같은 거대 언어모델(LLM)이 바로 그런 존재다. 이들은 너무 크고 복잡해서 창조자마저 정확히 어떻게 작동하는지, 진짜 한계가 무엇인지 모른다. 문제는 이런 '미지의 기술'을 전 세계 수억 명이 일상적으로 쓰고 있다는 점이다.

외계생물을 해부하듯 AI를 연구하다

이 무지의 장벽을 뚫기 위해, 연구자들이 새로운 접근법을 시도하고 있다. 거대 언어모델을 마치 *도시 크기의 외계생물*처럼 취급해 생물학이나 신경과학 기법으로 연구하는 것이다.

이들이 발견한 건 충격적이다. LLM은 생각했던 것보다 훨씬 기묘한 존재였다. 기계학습 해석 기법(mechanistic interpretability)을 통해 AI 모델의 '뇌'를 들여다보니, 예상과 전혀 다른 패턴들이 나타났다.

MIT 테크놀로지 리뷰는 이 연구 분야를 2026년 10대 혁신 기술 중 하나로 선정했다. 그만큼 중요하다는 뜻이다.

한국 AI 산업에 던지는 메시지

국내에서도 네이버의 하이퍼클로바X, 카카오브레인의 언어모델 등이 활발히 개발되고 있다. 하지만 이들 역시 '블랙박스' 문제에서 자유롭지 못하다.

특히 AI가 의료진단이나 금융서비스 같은 중요한 영역에 도입되면서, '설명 가능한 AI'에 대한 요구가 높아지고 있다. 환자나 고객에게 "AI가 그렇게 판단했습니다"라고만 할 수는 없기 때문이다.

투명성과 효율성 사이의 딜레마

AI를 완전히 이해하려는 노력이 과연 옳을까? 일부 전문가들은 의문을 제기한다. 인간의 뇌도 완전히 이해하지 못하면서 잘 사용하고 있지 않냐는 것이다.

하지만 다른 관점도 있다. AI는 인간이 만든 도구이고, 특히 사회 전반에 미치는 영향이 크다면 최소한의 투명성은 확보해야 한다는 주장이다.