MoE AI 알고리즘이 알려주는 협업의 원리
AI 알고리즘에서 배우는 세상살이
* MoE : Mixture of Experts
AI 알고리즘은 인간의 인식 및 추론 과정을 모방하며 발전해 왔습니다. 인간의 오감과 종합적인 사고 과정을 관찰하고 이를 구현하며, 실험을 통해 검증하는 방식으로 진화해 온 것입니다. 필자는 AI 알고리즘을 공부하면서 오히려 인간의 본성과 사고방식을 되돌아보게 되는 경우가 많았습니다. AI 알고리즘의 원리가 우리의 삶과 문제 해결 방식에 어떤 교훈을 줄 수 있는지 살펴보겠습니다.
천재들의 협력, 맨해튼 프로젝트의 교훈
제2차 세계대전 중 미국이 진행한 맨해튼 프로젝트는 세계 최초의 핵무기 개발이라는 목표를 향한 인류 역사상 가장 집약적이고 빠른 과학 기술 협업 사례 중 하나입니다. 이 프로젝트에는 리처드 파인만, 엔리코 페르미, 닐스 보어 등 자존심 강한 천재들이 대거 참여했습니다. 이처럼 각자의 분야에서 최고였던 이들을 조율하고 한 방향으로 나아가게 만든 사람이 바로 오펜하이머였습니다. 군사 목적의 특수성, 촉박한 일정, 엄격한 보안 규정, 그리고 강한 개성과 의견 충돌까지. 그 모든 변수 속에서 오펜하이머는 수직적인 명령이 아니라 수평적인 협력과 통합으로 팀을 이끌었습니다.
AI는 왜 ‘전문가 팀’을 구성하기 시작했을까? – MoE 알고리즘
ChatGPT를 비롯한 대규모 언어모델의 성능은 흔히 파라미터 수로 평가되어 왔습니다. 하지만 GPT-4에 이르러 더 이상 공개되지 않는 그 숫자에 사람들은 변화의 조짐을 감지했습니다. 그리고 DeepSeek 사태를 계기로 MoE(Mixture of Experts) 알고리즘이 실체로 드러났습니다. 많은 최신 모델들이 이 방식을 채택하고 있음이 거의 기정사실화되었고, AI는 이제 ‘하나의 거대한 모델’이 아닌 ‘전문가 팀’을 구성하는 방향으로 진화하고 있습니다. MoE는 이름 그대로, 특정 분야에 특화된 다수의 전문가 모델이 존재하고, 사용자의 질문에 따라 가장 적합한 전문가가 응답을 담당하는 방식입니다. 이를 위해 ‘게이트 네트워크’라는 판단 기제가 존재하여, 각 상황에 맞는 전문가를 선택하거나 조합하여 답변을 생성합니다. 예를 들어, 수학 문제에는 수학 전문 모델이, 번역 요청에는 언어 모델이 등장하는 식이죠. 이렇게 역할을 분담하고, 필요에 따라 조합하는 방식은 정확도와 비용 효율을 모두 고려한 매우 똑똑한 시스템입니다.
그러나 이론적으로 이상적인 MoE도 실제 구현에서는 여러 도전에 직면합니다.
특정 전문가가 지나치게 뛰어난 경우, 게이트 네트워크가 항상 그 모델만 선택해 전체 구조가 무너지게 됩니다. 게이트가 ‘잘못된 전문가’를 선택하면 전체 답변 품질이 급격히 떨어질 수 있습니다. 마치 팀 프로젝트에서 적합하지 않은 사람에게 업무를 맡긴 상황과 유사하죠. 또한, 각 전문가의 결과를 통합할 때, 중복되거나 상충되는 정보가 생기면 최종 응답의 일관성이 흔들릴 수 있습니다. 따라서 전문가를 어떤 기준으로 나눌지, 어느 정도로 중복 지식을 허용할지에 따라 전체 구조가 달라집니다. DeepSeek에서는 효율적인 중복 문제 해결을 위해 ‘공통 지식 전담 모델’을 별도로 적용하기도 했습니다.
이처럼 MoE는 협업의 이상적인 모델처럼 보이지만, 오히려 협업이 얼마나 복잡하고 조율이 중요한지를 보여주는 기술적 사례이기도 합니다.
DeepSeek의 MoE 구조 (그림의 Router가 Gate 역할)AI가 말하는 협업의 조건 – 그리고 인간 사회에 주는 통찰
MoE 알고리즘은 AI의 발전 방향이 개별 능력의 극대화에서 상호 협력을 통한 시너지 창출로 이동하고 있음을 명확히 보여줍니다. 이는 우리 인간 사회에도 깊은 통찰력을 제공합니다. 복잡하고 예측 불가능한 현대 사회에서 개인의 역량만으로는 풀기 어려운 문제들이 많아지고 있으며, 다양한 전문성을 가진 구성원들이 서로 존중하고 협력하여 공동의 목표를 향해 나아갈 때 비로소 혁신적인 해결책을 찾고 놀라운 성과를 만들어낼 수 있습니다. 오늘날의 스마트폰, 자동차와 같은 고도화된 제품은 한 명의 천재만으로는 탄생할 수 없습니다. 디자인, UX, 소프트웨어, 하드웨어 등 다양한 분야의 전문가들이 협업해야 하고, 초기의 상품 기획부터 전체 과제를 자원이나 일정에 맞춰 조율하고 소통해야 비로소 하나의 작품이 탄생하게 됩니다.
리더는 이러한 협업 환경을 조성하고, 각 구성원의 잠재력을 최대한으로 발휘할 수 있도록 지원하는 핵심적인 역할을 수행해야 합니다. 전문가 구성원들의 의견을 무시하고 자만과 독단적인 결정을 내린 히틀러의 스탈린그라드 전투 사례는 그 폐해를 여실히 보여줍니다.
결국, MoE가 증명하듯, 성공적인 협업은 각자의 전문성을 바탕으로 서로를 신뢰하고 유기적으로 연결될 때 비로소 강력한 힘을 발휘하며, 이는 개인과 조직 모두의 지속적인 성장을 위한 핵심 동력이 될 것입니다.
