스스로 문제 만들고 해결 전략까지 구축....오픈소스 '오르니스-1.5' 출시

인공지능 기술의 발전이 가속화되고 있는 가운데, 한국의 AI 스타트업 오르니스가 자사의 최신 모델인 ‘오르니스-1.5’를 공개하며 새로운 전환점을 맞이했습니다. 이번 모델은 단순한 문제 해결을 넘어 스스로 학습 과제를 생성하고 해결 전략을 설계하는 ‘자기개선형 AI’의 구현을 목표로 하고 있습니다. 오르니스-1.5는 기존의 인공지능 모델들이 갖는 한계를 극복하고, AI의 학습 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

스스로 문제를 만들고 해결책을 모색하는 AI

오르니스-1.5의 가장 두드러진 특징은 자율적으로 새로운 학습 과제를 생성하고, 이를 해결하기 위한 지침과 도구를 개발하는 능력입니다. 기존의 AI 모델들은 주어진 데이터와 문제를 기반으로 학습했지만, 오르니스-1.5는 이를 넘어서 자신의 과거 문제 해결 기록을 바탕으로 난이도 높은 문제를 제안합니다. 이 과정에서 AI는 자신이 이전에 해결하지 못했던 영역을 발견하고, 지속적으로 학습의 폭을 넓힐 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

오르니스는 이러한 자기개선 과정을 ‘셀프 스캐폴딩’ 기술이라 부르며, 이를 통해 AI가 문제 해결에 필요한 지침을 스스로 구성할 수 있도록 설계되었습니다. AI는 과제의 특성에 맞춰 새로운 스캐폴드를 생성하거나 기존의 스캐폴드를 개선함으로써 더 효율적인 해결 방법을 모색합니다. 이와 같은 자기개선 루프는 AI가 자율적으로 성장할 수 있는 기반을 마련합니다.

인공지능의 학습 방식 변화

오르니스-1.5의 개발은 기존 모델의 학습 방식에 대한 근본적인 재고를 요구합니다. 전통적인 AI 학습에서는 사람이 문제를 설정하고 데이터를 준비하는 과정이 필수적이었습니다. 그러나 오르니스-1.5는 이러한 고정관념에서 벗어나, AI가 자신의 한계를 인식하고 이를 극복하기 위한 도전 과제를 스스로 설정할 수 있도록 했습니다.

이 모델은 크게 세 단계로 구성된 학습 과정을 통해 자기개선 루프를 형성합니다. 첫째, 모델은 특정 환경이나 과제 유형에 대한 고수준 지침을 바탕으로 새로운 문제를 생성합니다. 둘째, 생성된 문제에 맞는 스캐폴드를 만들어 문제 해결을 위한 지침과 도구를 제공합니다. 마지막으로, 모델은 실제 문제 해결 과정을 수행하고 이 과정에서 얻은 경험을 바탕으로 다시 학습을 진행합니다. 이러한 순환 구조는 AI가 점점 더 복잡하고 도전적인 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

다양한 모델 구조와 성과

오르니스-1.5는 세 가지 규모의 모델로 구성되어 있습니다. 3970억 개의 매개변수를 가진 전문가 혼합 모델, 350억 개 매개변수를 가진 모형, 그리고 90억 개 매개변수를 가진 소형 밀집 모델이 그것입니다. 특히 최상위 모델인 오르니스-1.5-397B는 코딩과 에이전트 성능 평가에서 뛰어난 성과를 보였으며, 기존의 다른 모델들과의 비교에서도 눈에 띄는 점수를 기록했습니다.

이러한 성과를 통해 오르니스-1.5는 단순한 모델의 성능을 뛰어넘어, AI 학습 방식 자체의 혁신을 목표로 하고 있습니다. AI가 스스로 문제를 설정하고 해결책을 모색하는 과정은 앞으로의 AI 개발 방향에 중요한 이정표가 될 것입니다.

앞으로 오르니스-1.5와 같은 자기개선형 AI 모델들이 더욱 발전함에 따라, 인공지능이 우리의 삶과 산업 전반에 미치는 영향은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 단순한 도구를 넘어서, 인간과 협력하여 더 나은 문제 해결 방안을 제시하고, 혁신적인 솔루션을 제공하는 파트너로 자리 잡을 것입니다.