COT 기법 뜻과 활용법: AI 사고력의 비밀
복잡한 문제를 AI가 스스로 사고하고 푸는 방법, 알고 계셨나요? 그 핵심엔 바로 COT 기법이 있습니다.
안녕하세요 여러분! 최근에 GPT나 Claude 같은 AI 모델들에 관심 많으시죠? 저도 요즘 이 분야에 흠뻑 빠져 지내고 있어요. 그러다 보니 자연스럽게 AI가 '생각하는 방식'에 대해 더 깊이 파고들게 되었는데요. 그 중심에 있는 게 바로 오늘 이야기할 COT 기법이에요. Chain-of-Thought라고도 불리는 이 개념, 말만 들어도 뭔가 복잡하고 학문적일 것 같지만 실제로는 꽤 직관적이고 흥미로운 방식이랍니다. 저처럼 AI에 관심 있는 분들께는 물론이고, 논리적 사고력 향상에 관심 있는 분들께도 유익할 내용이니 끝까지 함께 해주세요!
COT 기법이란 무엇인가요?
COT는 'Chain of Thought', 즉 ‘사고의 사슬’이라는 뜻이에요. 쉽게 말해, 단순히 정답만 내놓는 게 아니라 그 정답에 이르기까지의 사고 과정을 단계별로 표현하는 방식이에요. 예를 들어, “3개의 사과를 두 사람에게 공평하게 나누면?”이라는 문제에 대해 COT 방식은 “3 나누기 2는 1.5이므로 각 사람은 1.5개씩 받는다”처럼 중간 과정까지 서술하는 거죠. 이 방식은 AI가 복잡한 문제를 해결할 때 훨씬 더 논리적이고 일관된 답을 내는 데 큰 도움이 됩니다.
일반 추론과 COT의 차이점
AI가 어떤 문제에 대해 단순히 정답만을 내놓는 방식과, 사고 과정을 거쳐 답을 도출하는 COT 방식 사이엔 명확한 차이가 있어요. 다음 테이블을 한번 보세요.
| 비교 항목 | 일반 추론 | COT 추론 |
|---|---|---|
| 답변 방식 | 정답만 제공 | 중간 사고과정 포함 |
| 정확도 | 낮거나 불안정 | 더 정확하고 일관됨 |
| 활용 분야 | 단답형 퀴즈, 계산 문제 | 논리 문제, 복잡한 추론 |
실제 예제로 보는 COT 작동 방식
이해를 돕기 위해 간단한 예제를 하나 볼게요. 다음과 같은 문제가 있다고 해요.
- 문제: 수빈이는 사탕 15개를 가지고 있고, 매일 3개씩 먹습니다. 며칠 동안 사탕을 먹을 수 있을까요?
- 1단계 사고: 하루에 3개를 먹으니, 총 몇 일을 나눌 수 있는지 계산합니다.
- 2단계 사고: 15 ÷ 3 = 5
- 결과: 수빈이는 5일 동안 사탕을 먹을 수 있어요.
COT 기법의 장점과 한계
COT 방식의 가장 큰 장점은 문제 해결 과정을 명시적으로 드러내서 오류를 줄이고, 더 신뢰할 수 있는 답을 도출할 수 있다는 점이에요. 특히 수학이나 논리 추론처럼 단계가 중요한 분야에서는 탁월한 효과를 보여줍니다. 하지만 단점도 있어요. 예를 들어, 사고 과정을 나열하느라 응답이 길어지고, 계산이 꼬일 경우 오히려 오류가 발생할 수도 있죠.
AI 훈련에서의 COT 적용 사례
요즘 AI 연구에서 COT는 필수적인 기법 중 하나로 떠오르고 있어요. 특히 언어 모델의 훈련과 평가에서 큰 역할을 하죠. 다음은 대표적인 적용 예시입니다.
| 적용 분야 | 세부 내용 |
|---|---|
| 수학 문제 풀이 | GPT-4는 복잡한 수학 문제를 단계별로 푸는 데 COT를 활용 |
| 추론 능력 강화 | 논리적 사고가 필요한 MMLU, GSM8K 등의 벤치마크에서 효과 입증 |
| 사전 학습 프롬프트 | "Let's think step by step"이라는 프롬프트가 대표적 COT 유도 방식 |
일상과 공부에 적용하는 COT 사고법
COT는 AI에게만 필요한 기술이 아니에요. 우리도 일상생활이나 공부에서 COT를 활용하면 더 명확하게 사고하고 문제를 해결할 수 있어요. 특히 다음과 같은 상황에서 유용하죠.
- 수학 문제 풀 때: 과정별로 나눠서 생각하면 실수가 줄어요.
- 계획 세울 때: 단계를 구체적으로 나누면 실행력이 올라갑니다.
- 글 쓸 때: 구조적으로 사고가 가능해져 논리적인 글이 돼요.
복잡한 수학 문제, 논리 추론 문제, 멀티스텝 사고가 필요한 상황에서 특히 효과적입니다.
물론입니다! 계획 수립, 공부, 글쓰기 등 다양한 분야에서 큰 도움이 됩니다.
정확히 말하면, AI가 사고 흐름을 따라가게 되어 일관성 있고 정확한 답을 내는 데 도움이 됩니다.
사고 과정을 명시한 정답 예시(예: step by step 설명)를 반복 학습시켜 모델이 따라하게 합니다.
네! 프롬프트에 “생각을 단계별로 진행해줘”처럼 명시하면 COT 방식을 유도할 수 있어요.
Self-Consistency, Tree-of-Thought 등 유사한 고차원 추론 기법이 계속 개발되고 있습니다.
이제 COT 기법이 단순한 AI 기술 용어가 아니라, 우리 삶과 학습에도 적용할 수 있는 유용한 사고 도구라는 걸 아셨을 거예요. 저도 이 개념을 접하고 나서 복잡한 문제를 더 쉽게 접근할 수 있었거든요. 혹시 여러분도 오늘 배운 내용을 직접 적용해보고 싶다면, 일단 사소한 문제부터 '생각의 흐름'을 말로 정리해보는 연습부터 시작해보세요. 생각보다 재미있고, 꽤 큰 변화를 가져올 수 있답니다.
