Chain of Thought(COT)와 딥시크 관련 최근 이슈 보고서

Chain of Thought(COT)와 딥시크 관련 최근 이슈 보고서

1. 서론

인공지능(AI) 분야에서 복잡한 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법으로 '사고 사슬(Chain of Thought, COT)' 기법이 주목받고 있습니다. 또한, 중국의 AI 스타트업인 딥시크(DeepSeek)가 발표한 모델들이 AI 업계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 본 보고서에서는 COT의 개념과 역할, 기술 동향, 그리고 딥시크와 관련된 최근 이슈를 살펴보겠습니다.

2. Chain of Thought(COT)의 개념과 역할

COT는 대형 언어 모델이 복잡한 문제를 단계별로 해결할 수 있도록 유도하는 프롬프트 엔지니어링 기법입니다. 이를 통해 모델은 중간 추론 단계를 생성하여 최종 답변에 도달하기 전에 논리적인 사고 과정을 거치게 됩니다. 이러한 접근법은 수학 문제 해결, 상식 추론, 상징적 추론 등에서 모델의 성능을 향상시키는 것으로 알려져 있습니다.

3. 기술 동향

최근 COT 기법은 다양한 분야에서 적용되며 다음과 같은 기술 동향이 나타나고 있습니다:

대규모 언어 모델의 발전: COT 프롬프트를 활용하여 GPT-3, BERT와 같은 대규모 언어 모델의 복잡한 추론 능력을 향상시키고 있습니다.

프롬프트 엔지니어링 기법의 다양화: 'Let's think step by step'과 같은 문구를 추가하여 모델이 단계별로 사고 과정을 거치도록 유도하는 등 다양한 프롬프트 기법이 개발되고 있습니다.


4. 딥시크 관련 최근 이슈

딥시크는 최근 AI 업계에서 주목받는 중국의 스타트업으로, 다음과 같은 이슈들이 제기되고 있습니다:

고성능 AI 모델 개발: 딥시크는 '딥시크-R1'과 같은 고성능 AI 모델을 발표하여 AI 업계에 큰 반향을 일으켰습니다. 이 모델은 오픈AI의 GPT-4o와 동등한 성능을 제공하면서도 구축 비용을 크게 절감한 것으로 알려져 있습니다.

보안 및 개인정보 보호 우려: 딥시크의 모델이 보안 테스트에서 취약점을 드러내어 기업 환경에서의 사용에 부적합하다는 평가를 받았습니다. 또한, 개인정보 유출 위험으로 인해 미국 텍사스주 등에서 딥시크 사용을 금지하는 움직임이 확산되고 있습니다.

AI 인재 확보 경쟁: 딥시크는 한국의 우수한 개발자들을 영입하기 위해 적극적인 스카우트 활동을 벌이고 있으며, 이는 글로벌 AI 인재 확보 경쟁의 일환으로 해석됩니다.


5. 결론

COT 기법은 AI 모델의 복잡한 문제 해결 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 딥시크와 같은 기업들의 혁신적인 모델 개발은 AI 업계에 새로운 변화를 가져오고 있습니다. 그러나 보안 및 개인정보 보호와 같은 이슈에 대한 지속적인 관심과 대응이 필요합니다.

참고문헌

Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2201.11903.

Prompt Engineering Guide. Chain-of-Thought Prompting.

ZDNet Korea. "중국 AI 딥시크, 보안 테스트 줄줄이 실패…'기업 사용 부적합'."

연합뉴스. "'개인정보 유출 위험'…美텍사스 등에서 中AI 딥시크 금지 확산."

동아일보. "'韓 AI인재' 노리는 딥시크, 스카우트 전쟁."