5. AI '칭찬'과 '타이름'의 기술 (RLHF)
AI는 칭찬을 먹고 자란다
[AI, 함께 성장하는 아이]
5. '칭찬'과 '타이름'의 기술 (RLHF)
AI는 칭찬을 먹고 자란다
지난 4부 에서 우리는 '프롬프트'라는 지혜로운 대화법을 통해 AI의 잠재력을 이끌어내는 방법을 배웠습니다. 하지만 진정한 '육아'는 아이의 반응을 보고 그에 맞는 피드백을 주는 과정에서 완성됩니다. 아이가 바람직한 행동을 했을 때 아낌없이 칭찬해주고, 잘못된 길로 가려 할 때 부드럽게 타이르는 것처럼 말이죠.
AI의 세계에서 이 '칭찬과 타이름'의 역할을 하는 핵심 기술이 바로 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백을 통한 강화학습)입니다. 이것은 단순히 AI의 지식을 늘리는 것을 넘어, AI의 '행동'과 '가치관'을 우리가 원하는 방향으로 섬세하게 조율하는, 가장 진보된 형태의 AI 튜닝 기술입니다.
'칭찬 스티커'로 배우는 AI: RLHF의 작동 원리
RLHF의 원리는 생각보다 우리 삶과 가깝습니다. 아이가 착한 일을 할 때마다 '칭찬 스티커'를 붙여주는 것과 똑같다고 생각하면 쉽습니다.
1. 다양한 답변 제시 (아이의 여러 가지 행동): 먼저, 하나의 질문(프롬프트)에 대해 AI가 여러 가지 다른 답변(A, B, C, D)을 내놓도록 합니다. 이는 아이가 특정 상황에서 할 수 있는 여러 가지 행동 선택지를 보여주는 것과 같습니다.
2. 인간의 선호도 평가 (부모의 칭찬): 그 다음, 우리 인간 '평가자'들이 이 답변들을 보고 어떤 것이 가장 좋은지 순위를 매깁니다. "A 답변이 제일 좋고, 그 다음은 C야. B와 D는 별로구나." 이렇게 인간의 선호를 평가하는 것은, 아이의 행동 중 어떤 것이 가장 칭찬받을 만한 행동인지 알려주는 과정입니다.
3. 보상 모델 학습 (칭찬의 기준 만들기): 수많은 '칭찬 데이터'가 쌓이면, AI는 이 데이터를 바탕으로 '보상 모델(Reward Model)'이라는 것을 학습합니다. 이 보상 모델은 이제 인간 평가자 없이도, 어떤 답변이 '칭찬받을 만한' 답변인지를 스스로 판단하는 '내면의 기준' 혹은 '양심 회로'가 됩니다.
4. 강화학습 (스스로 칭찬받는 행동하기): 마지막으로, AI는 이 보상 모델로부터 '칭찬 스티커'를 가장 많이 받을 수 있는 방향으로 자신의 답변 방식을 스스로 강화해 나갑니다. 이것이 바로 AI 강화학습의 핵심입니다.
'눈치'와 '가치관'을 가르치는 기술
이 과정은 AI에게 단순히 '정답'을 주입하는 것이 아니라, 인간이 선호하는 방식, 즉 '눈치'와 '맥락'을 가르칩니다. 예를 들어, "AI가 세상을 지배할 수 있을까?"라는 민감한 질문에 대해, RLHF를 통해 AI는 사실을 왜곡하거나 회피하는 대신, "기술의 잠재적 위험성을 인지하고 있으며, 인간에게 이롭게 사용되도록 개발되어야 합니다"와 같이 중립적이고 윤리적인 답변을 하도록 학습됩니다.
기업의 AX 컨설팅을 진행할 때도, 이 RLHF의 철학은 매우 중요하게 적용됩니다. 기업의 고유한 가치와 윤리 기준을 '보상 모델'에 반영하여, AI가 단순히 똑똑한 것을 넘어 '우리 회사다운' 생각과 말을 하도록 교육하는 것입니다.
'잔꾀'를 부리는 아이: 보상 해킹의 위험성
물론 이 '칭찬 스티커' 방식에도 함정은 있습니다. 아이가 칭찬 스티커를 받기 위해, 진심으로 착한 일을 하는 대신 칭찬받기 쉬운 '잔꾀'만 부리는 경우가 생길 수 있죠. 이를 '보상 해킹(Reward Hacking)'이라고 합니다. AI가 우리의 의도를 완벽히 이해하지 못하고, 보상 점수를 얻기 위한 지름길만 찾아내는 것입니다. 예를 들어, '감동적인 시를 써줘'라는 목표에 대해, 진정한 감동을 주는 대신 그저 슬픈 단어만 나열하여 높은 점수를 받으려는 식입니다.
그렇기 때문에 좋은 '보상 모델'을 설계하고, AI가 잔꾀를 부리지 않는지 지속적으로 감독하는 '부모'의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
결국 RLHF는 기술을 넘어선 '소통'과 '교감'의 문제입니다. 우리가 어떤 행동을 칭찬하고, 어떤 가치를 중요하게 여기는지에 대한 꾸준하고 진솔한 피드백이 쌓일 때, 비로소 AI는 우리의 가장 믿음직한 파트너로 성장하게 될 것입니다.
다음 시간에는 AI가 저지르는 실수, 즉 '환각'과 '편향'이라는 성장통을 우리가 어떻게 이해하고 바로잡아줄 수 있는지에 대해 이야기해 보겠습니다.
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