닐 소마니: 모델 규모보다 해석가능성이 더 빨라져야 한다

모델 규모는 커지고, 해석은 흐려지는 딜레마

버클리에서 수학·컴퓨터공학·경영을 두루 공부한 닐 소마니는 오늘의 AI 핵심에서 벌어지는 간극에 주목한다. 모델의 스케일과 성능은 가파르게 오르지만, 해석가능성 도구는 속도를 따라가지 못한다. 그 결과 조직은 핵심 업무에 AI를 심는 과정에서 감독, 책임, 내구성의 방식을 다시 설계해야 한다고 그는 말한다.

모델 규모가 성과의 기본 척도가 된 이유

지난 10년간 업계는 더 큰 데이터, 더 많은 파라미터, 더 긴 학습으로 정확도와 일반화 성능을 크게 끌어올렸다. 언어, 비전, 과학 모델링, 자동화 전반에서 성과가 나왔지만, 동시에 결정 경로가 불투명해지는 구조적 문제가 생겼다. 연구실에서는 이러한 불투명성이 허용될 수 있으나, 운영 환경에서는 실질적 리스크다.

소마니는 “연산을 더 투입할수록 성능이 좋아진다는 스케일링 법칙이 투자와 훈련 지출을 부추긴다. 안타깝게도 설명을 위한 그런 법칙은 없다”고 말한다. 이에 따라 성과만으로 성공을 정의하기 어렵고, 명료성·신뢰성·거버넌스가 동등한 기준으로 부상했다.

왜 해석가능성이 능력을 따라잡지 못하는가

초거대 모델은 수백만~수십억 파라미터에 걸친 분산표현과 복합 상호작용에 의존해 선형적 설명을 거부한다. 전통적 디버깅이나 규칙 기반 추론은 한계가 뚜렷하며, 상관관계나 그래디언트를 분석하는 사후 기법은 내부 논리나 인과 구조, 체계적 편향을 충분히 드러내지 못한다. 스케일이 커질수록 이러한 한계는 더 커지고, 모델이 ‘무엇을 할 수 있는가’와 ‘왜 그렇게 했는가’를 설명하는 사이의 간극이 벌어진다.

운영 요구사항으로서의 해석가능성

이제 설명력은 학계의 관심사를 넘어 규제·고위험 현장에서의 운영 요건이 됐다. 의료는 진단 권고의 근거를, 금융은 위험 평가의 이유를, 공공은 자동화된 결정의 공정성과 일관성을 제시해야 한다. 가시성이 부족하면 장애 원인 파악이 늦어지고, 컴플라이언스는 노출을 가늠하기 어렵고, 경영진은 예기치 않은 모델 행동에 불확실성을 겪는다. 소마니는 “모델을 안전하다고 인증할 수 없다면 산업 전체가 규제 리스크에 노출된다. 그래서 설명 가능성에 투자하는 것이 곧 비즈니스 논리”라고 강조한다.

사후 설명의 한계와 거버넌스 리스크

피처 기여도나 국소 근사와 같은 사후 설명은 영향력 있는 입력을 짚어주지만, 종종 상관을 이야기할 뿐 의사결정 논리는 가린다. 표면적 검토는 통과시키면서 더 깊은 체계적 행태를 가릴 수 있어, 거버넌스·감사 맥락에서는 잘못된 자신감을 키운다. 설명은 스케일 달성 이후 ‘나사처럼 덧대는 것’이 아니라, 처음부터 설계돼야 한다.

설계 단계에서의 해석가능성

대규모 모델의 투명성을 높이려면 아키텍처적 선택이 핵심이다. 모듈러 설계, 제약된 표현, 구조화된 추론 컴포넌트는 성능을 유지하면서 내부 과정을 드러내는 데 도움이 된다. 어텐션 가시화, 계층적 모델, 중간 추론 산출의 노출은 부분적 창을 제공하고, 불필요한 복잡성을 억제하는 학습 목표는 정확도를 해치지 않으면서 설명가능성을 높일 수 있다. 소마니는 “설명은 진단이 아니라 설계 목표일 때 개선된다. 시스템은 애초에 이해 가능하게 지어져야 한다”고 말한다.

조직 리스크, 책임, 그리고 복원력

불투명한 시스템은 기술 조직을 넘어 전사적 리스크를 낳는다. 설명 없는 자동화된 결정은 이해관계자의 신뢰를 급격히 떨어뜨리고, 오류 추적과 편향 탐지는 어려워지며, 책임 소재가 분산된다. 반대로 투명한 시스템은 소유권의 경계를 분명히 하고, 문제 발생 시 신속한 완화를 가능하게 하며, 대규모 운영에서 보다 탄탄한 의사결정 구조를 뒷받침한다.

규제 압력과 컴플라이언스 타임라인

점점 더 많은 규제가 자동화 시스템의 설명가능성과 투명성을 요구한다. 모델이 어떻게 작동하고 어떤 경로로 결론에 도달했는지 입증해야 하며, 스케일이 커질수록 이 요구를 충족하기는 더 어려워진다. 성능이 뛰어나더라도 결과를 설명하지 못하면 규제 환경에서 배제될 수 있다. 규제 일정은 연구 사이클보다 빠르게 움직이기에, 조직은 역량과 함께 명료성을 동시 최적화해야 한다.

신뢰는 이해에서 비롯된다

통제된 환경을 벗어나면 정확도만으로는 충분하지 않다. 사용자는 엣지 케이스, 불확실성, 새로운 입력에서 모델이 어떻게 반응하고 어디서 실패할 수 있는지를 알아야 한다. 설명은 예측뿐 아니라 추론 경로와 취약 지점을 평가하게 해 주며, 이런 가시성이 없으면 신뢰는 쉽게 깨진다.

‘스케일’의 재정의와 지속 가능한 길

업계는 이제 크기만으로 진보를 재지 않는다. 설명력, 견고성, 인간 감독과의 정렬을 포함하는 지표가 필요하다. 조직은 결과 설명, 투명성·AI 거버넌스 지원, 기존 의사결정 프레임워크와의 통합 능력으로 솔루션을 평가하며, 이는 조달·배포·장기 투자에 영향을 준다. 이해를 동반하지 않는 확장은 저항에 부딪힐 것이고, 역량과 투명성을 함께 키우는 시스템이 더 널리 채택될 것이다.