딥시크의 GRPO 알고리즘에서 배우는 차별 없는 사회

AI 알고리즘에서 배우는 세상살이

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.

차별 없는 삶을 추구한 어른 김장하의 교훈

최근 많은 사랑을 받고 있는 다큐멘터리 “어른 김장하”에서 어르신의 삶은 불평등과 차별 없는 세상을 향한 깊은 가르침을 줍니다. 왜 우리 사회가 어른을 공경해 왔는지 다시금 생각하게 되는 지점입니다. 평생을 나눔과 정의로운 선택에 헌신했던 그의 삶은 단순한 미담을 넘어, 우리가 어떤 사회를 지향해야 하는지를 묻습니다. 특히 약자를 먼저 바라보고, 보이지 않는 곳에 손을 내밀었던 그의 태도에서 저는 딥시크의 GRPO 알고리즘이 떠올랐고, 마치 알고리즘이 놓칠 수 있는 ‘소수의 데이터’를 끝까지 포용하려는 기술적 시도와 닮았다고 생각했습니다. 양극화가 심화되는 현대 사회에서 지속 가능한 미래를 위해서는 약자에 대한 배려와 동반 성장이 필수적입니다. 딥시크의 GRPO 알고리즘은 이러한 철학을 바탕으로 설계되었으며, 그 뛰어난 성능은 이를 뒷받침하는 증거라고 생각합니다.

차별 제거를 위해 노력한 GRPO (Group Robust Preference Optimization) 알고리즘

규모와 비용 경쟁이 치열했던 AI 업계에 딥시크(DeepSeek)는 뛰어난 성능과 효율적인 비용으로 신선한 충격을 주었습니다. 초기 모델의 답변의 정확도 향상을 위해서는 기본적으로 강화 학습 알고리즘을 통해 모델을 발전시켜 나가는데, 이는 학습 과정에서의 수많은 정책 (Policy) 선택과 그에 따른 보상의 극대화를 통해 원하는 최종 목적을 향해 진화시키는 방식입니다.

일반적으로 모델 학습 시 정책 선택에 대한 피드백은 사람이 직접 평가하는 것이 가장 정확하지만, 수작업의 한계와 높은 비용이 문제입니다. 이에 대한 대안으로 여러 답변을 생성하여 그 평균을 기준으로 최적화하는 방식이 사용됩니다. 딥시크의 GRPO 알고리즘은 여기서 한 걸음 더 나아가, 기존 평균 방식에서 간과될 수 있는 소수 그룹의 의견에 주목했습니다. 즉, GRPO 알고리즘은 소수 그룹의 편차를 가중치로 반영하여 학습함으로써 전체적인 성능 향상을 이끌어냈습니다. 예를 들어, 30점이었던 학생이 노력하여 50점이 되었을 때, 너는 절대 점수로 여전히 50점 밖에 안된다고 무시하고 적절한 보상을 하지 않으면 동기 부여가 되지 않을 것입니다. 하지만 GRPO는 이러한 노력의 변화를 인지하고 적절한 보상을 제공하여 학습 효과를 극대화합니다.

정교한 균형, 차별 없는 사회를 향한 핵심

GRPO 알고리즘은 단순히 소수만을 우대하는 것이 아니라, 소수의 의견까지 고려하여 최적의 균형점을 찾았기에 뛰어난 성능을 달성할 수 있었습니다. 차별을 방지하려는 극단적인 시도는 오히려 부작용을 낳고 본래 취지를 해할 수 있습니다. 기계 학습 기반의 AI 알고리즘이 추구하는 것은 영향을 미치는 다양한 요소를 정확히 파악하고, 그들 사이의 최적의 균형점을 찾는 것입니다.

AI 기술이 발전함에 따라 우리는 더욱더 많은 요인을 고려할 수 있게 되었고, 복잡한 문제의 최적점에도 점점 접근할 수 있게 되었습니다. 최근의 급격한 AI 발전과 성과가 이를 반영합니다. 이는 현대 사회의 다양한 문제 해결 방식에도 시사하는 바가 큽니다. 획일적이고 정교하지 못한 접근으로는 복잡한 현실 사회의 문제에 대한 해답을 찾기 어려우며, 진정한 의미의 공동체 만족을 이끌어낼 수 없을 것입니다.