1. 서론

인공지능(AI) 언어 모델들은 최근 수년간 놀라운 발전을 이루었지만, 복잡한 문제에 대한 추론 능력에는 여전히 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 방법으로 주목받는 것이 Chain of Thought 기법입니다. Chain of Thought란 문제 해결 시 중간 추론 단계를 상세히 거쳐 답을 도출하는 접근으로, 모델이 한 번에 정답을 내놓기보다 단계별로 사고 과정을 전개하도록 유도합니다. Wei 등(2022)의 연구에서도 몇 가지 예시를 통해 유도된 Chain of Thought는 대규모 언어 모델의 복잡 추론 능력을 크게 향상시키는 것으로 보고되었습니다. 이처럼 Chain of Thought 기법은 수학 문제 풀이, 상식 추론, 복잡한 논리 문제 등 다양한 영역에서 성능 향상을 보여 모델의 정확도와 해석 가능성을 증진시키는 중요한 기술로 자리매김했습니다.

그러나 단일 AI 모델만으로는 이러한 추론 과정을 완벽히 구현하기 어렵습니다. 하나의 거대한 언어 모델이 모든 지식을 포괄하더라도, 출력의 신뢰성 문제(환각 현상)나 지식 커버리지의 한계가 발생할 수 있습니다. 실제로 하나의 모델은 인터넷에서 찾은 내용을 앵무새처럼 반복하는 경향이 있어 창의적 문제 해결이나 검증 측면에서 취약할 수 있습니다 . 반면 여러 모델이 서로 논의하고 검증하는 협업 환경에서는 각 모델이 문제의 핵심을 깊이 파고들도록 자극하여 더 정확하고 풍부한 해법을 이끌어낼 수 있습니다. 이러한 다중 AI 협업 방식은 기존의 Chain of Thought 기법을 한 단계 발전시킨 것으로 평가받는데, 모델들 간의 숙의 과정을 통해 단일 모델의 한계를 넘어서는 해결책을 도출할 수 있기 때문입니다. 따라서 본 연구에서는 여러 AI 모델의 협업을 통해 Chain of Thought를 구현하는 새로운 전략을 모색하고자 합니다. 이 접근은 각 모델의 강점을 결합함으로써 복잡한 문제에 대한 추론 능력 강화와 신뢰도 제고를 목표로 합니다.

2. AI 협업 및 Chain of Thought 개념 분석

AI 모델 간 협업 시스템은 다중 에이전트 시스템의 한 형태로 볼 수 있습니다. 과거에도 서로 다른 인공지능 에이전트들이 공동 작업을 통해 문제를 해결하는 연구가 진행되어 왔으며, 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 부상과 함께 이러한 협업 개념이 다시 주목받고 있습니다. AI 협업 시스템이란 두 개 이상의 AI 모델이 상호 보완적인 역할을 수행하며 하나의 목표를 달성하는 구조를 말합니다. 사람의 팀워크처럼, 각 모델은 자신이 잘하는 부분을 담당하고 다른 모델의 산출물을 검증하거나 개선함으로써 전체 성능을 높입니다. 이런 협업을 위해서는 의사소통 프로토콜과 역할 분담 전략이 필수적인데, 이는 아래에서 구체적으로 다룹니다.

한편, Chain of Thought 구현 방식은 주로 하나의 LLM이 내부적으로 일련의 사고 과정을 기술하는 형태로 발전해왔습니다. 하지만 모델 간 협업 맥락에서는 Chain of Thought를 분산된 에이전트들의 대화와 토론 과정으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 한 모델이 문제 해결을 위한 중간 추론 단계를 제안하면, 다른 모델이 이를 검토하고 보완하는 식의 대화형 Chain of Thought를 생각할 수 있습니다. MIT 연구진은 이러한 다중 AI 토론(debate) 접근을 통해 모델들의 추론 능력과 정답 정확도가 향상됨을 보였습니다. 여러 모델이 서로의 답변을 비판 및 개선하는 과정을 거치자, 단일 모델에서는 흔히 발생하던 잘못된 정보 생성(환각)을 크게 줄이고 사실적 정확성을 높일 수 있었다고 합니다.

또 다른 협업 방식으로는 Google 연구진이 제안한 Chain-of-Agents (에이전트 연쇄) 구조가 있습니다. 이 접근에서는 여러 언어 모델 에이전트를 계층적으로 조직하여 긴 맥락의 과제를 해결하도록 합니다. 예를 들어, 첫 번째 에이전트는 문제와 관련된 주제를 탐색하고, 두 번째 에이전트는 앞선 내용에 새 정보를 보강하며, 세 번째 에이전트는 최종적으로 이전 에이전트들이 모은 정보를 종합하여 답을 도출하는 식입니다. 이러한 일련의 협업 Chain of Thought는 긴 지문이 필요한 질의나 다단계 추론 문제에서 특히 효과적이어서, 개별 모델이 단독으로 접근할 때 놓치기 쉬운 부분도 팀으로서 완결된 추론 사슬을 만들어냅니다.

정리하면, AI 협업을 통한 Chain of Thought란 여러 모델이 각자의 사고 단계를 공유하고 검증하면서 집단적으로 추론 과정을 완성하는 것을 의미합니다. 이는 단일 LLM의 한계를 보완하고, “두뇌를 모아 생각하는” 새로운 패러다임으로서 AI의 문제 해결 능력을 한층 향상시킬 것으로 기대됩니다. 협업 시스템을 설계할 때 고려해야 할 핵심 요소는 모델 간 소통 방식, 역할 분담, 결과 통합 메커니즘 등이며, 다음 장에서 이러한 부분을 담당할 개별 모델들의 특성과 협업 가능성을 살펴보겠습니다.

3. 주요 AI 모델 개요

본 연구에서는 서로 다른 강점을 지닌 대표적인 대규모 언어 모델 네 가지를 협업에 활용하는 시나리오를 상정합니다. 대상 모델은 ChatGPT, 제미나이, 딥시크, 클로드입니다. 각 모델의 개요와 장단점, 그리고 협업에서 맡을 수 있는 역할을 아래와 같이 분석했습니다.

  • ChatGPT (OpenAI): ChatGPT는 GPT-4를 기반으로 하는 가장 널리 알려진 AI 챗봇입니다. 방대한 인터넷 텍스트로 학습되어 다양한 주제 지식과 뛰어난 문장 생성 능력을 보유하고 있으며, 복잡한 문제도 체계적으로 접근하는 추론 능력에서 정평이 나 있습니다. 예를 들어, 8개의 예시만으로도 어려운 수학 문제 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성할 정도로 Chain of Thought를 효과적으로 활용할 수 있습니다. ChatGPT의 약점으로는 학습 데이터의 지식 시점 한계가 있어 최신 정보 반영이 어렵다는 점이 있습니다. 실제로 ChatGPT는 기본적으로 2021~2022년까지의 데이터에 기반하므로 그 이후 지식은 부족하며, 이것이 하나의 데이터셋 한계로 지적됩니다. 다만 OpenAI는 이러한 약점을 보완하기 위해 실시간 웹 브라우징 플러그인을 도입하는 등 최신 정보 접근 기능을 제공하고 있습니다. 협업 맥락에서 ChatGPT는 광범위한 일반 지식과 논리적 사고력을 바탕으로 다른 모델들과의 의사소통 허브 혹은 총괄 추론자 역할을 수행할 수 있을 것으로 보입니다.
  • Gemini (Google): 제미나이는 Google이 개발한 차세대 초거대 언어 모델로, 2023년 Bard로 처음 공개된 후 2024년 Gemini로 리브랜딩되었습니다. LaMDA와 PaLM 2 등의 기술을 통합하여 만들어졌으며, Google 검색을 통해 수집되는 실시간 정보에 접근할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 가장 큰 강점은 멀티모달 처리 능력으로, 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오까지 처리할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 사진을 업로드하면 거기에 무슨 꽃이나 동물이 있는지 식별하고 설명할 수 있을 정도로 시각적 이해력을 갖추고 있습니다. 또한 Google의 생태계와 긴밀히 연결되어 Gmail, 문서, Android 등 다양한 플랫폼에 통합되고 있어 활용 범위가 넓습니다. 다만 Gemini는 엄격한 브랜드 이미지와 정책 준수를 위해 응답을 조율하고 있어, 때때로 지나치게 무난하거나 창의성이 제한된 답변을 내놓는다는 평가가 있습니다. 협업에서는 Gemini가 실시간 정보 검색이나 이미지 등 멀티모달 데이터 분석을 담당하여, 다른 텍스트 전용 모델들이 다루지 못하는 부분을 보완하는 역할을 맡을 수 있습니다. 예를 들어, 공동 작업 중 웹에서 최신 통계를 찾거나, 그림이 포함된 문제를 해석하는 작업에 Gemini의 강점이 발휘될 것입니다.
  • DeepSeek (중국 딥시크): 딥시크는 2023년에 창립된 중국의 신생 스타트업이 개발한 대화형 AI로, 중국발 ChatGPT 경쟁자로 급부상하고 있습니다. 2025년 1월 출시된 DeepSeek-V3 모델 기반의 무료 챗봇이 미국 앱스토어 무료 앱 1위를 차지하며 큰 화제를 모았는데, 이는 미국 중심이던 AI 주도권에 도전하는 성과로 평가됩니다. 개발사에 따르면 DeepSeek-V3 모델은 최첨단 폐쇄형 모델들과 대등한 성능을 내며, 특히 공개 모델 중 최고 수준의 벤치마크 결과를 자랑한다고 합니다. 흥미롭게도 훨씬 적은 양의 데이터와 저렴한 비용으로 이러한 성능을 달성했다고 주장하는데, 실제로 약 600만 달러 미만의 훈련 비용으로 모델을 완성했다는 보고도 있습니다. 기술적 상세는 많이 공개되지 않았지만, 중국어뿐 아니라 영어 등 다국어 능력도 겸비하여 해외 사용자들에게도 인기를 얻고 있습니다. DeepSeek의 약점으로는 아직 검증 시간이 짧아 신뢰성이나 안전성 프로토콜 측면의 평가가 충분치 않다는 점을 들 수 있습니다. 하지만 협업 체계에서 DeepSeek는 새로운 알고리즘적 접근이나 경량화된 모델의 관점을 제공함으로써, 거대 모델 위주의 팀에 다양성을 부여할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 질문에 대해 ChatGPT나 Claude와는 다른 관점의 해답을 제시하고, 이를 토대로 팀 내 풍부한 아이디어 브레인스토밍이 가능할 것입니다.
  • Claude (Anthropic): 클로드는 Anthropic이 개발한 AI 비서로, 헌법적 AI(Constitutional AI) 원칙에 따라 훈련된 것이 특징입니다. 이 접근법을 통해 인간 피드백에 의존하지 않고도 규범적이고 안전한 답변을 생성하도록 튜닝되었으며, 결과적으로 명료한 의사소통 능력과 복잡한 지시 수행 능력에서 장점을 보입니다. 실제로 Claude는 스스로 “일반적인 언어 이해 외에 분석, 추론, 문제해결에 특화되도록 훈련되었다”고 밝히고 있으며, 주어진 문제를 여러 하위 과제로 분해하여 단계적으로 접근하는 체계적 사고에 강합니다. 약점으로는 Claude가 외부 지식 검색 기능이 없어 최신 정보나 웹 자료를 직접 참조하지는 못한다는 점이 있습니다. 오직 사전에 학습된 정보에 기반해서만 답변하므로, 최신 데이터가 필요한 경우엔 한계가 있을 수 있습니다. 협업 맥락에서 Claude는 팀의 비판적 평가자나 검증자 역할로서 빛을 발할 수 있습니다. 윤리적 기준에 어긋나거나 논리적 비약이 있는지 답변의 품질을 점검하고, 동시에 방대한 맥락을 한꺼번에 고려하여 토론 내용을 요약 및 분석하는 등, 팀의 안정성과 일관성을 담당하는 역할을 기대할 수 있습니다.

각 모델들은 저마다 특화된 강점이 있으므로, 이들을 적절히 조합하면 상호 보완적 팀을 구성할 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT가 초안을 작성하고 Claude가 그 논리를 검증하며, Gemini가 최신 자료나 이미지 분석 결과를 추가하고 DeepSeek이 대안적 아이디어를 제시하는 식의 역할 분담이 가능할 것입니다. 다음 장에서는 이러한 모델들을 함께 활용하여 Chain of Thought 스타일의 추론 과정을 구현하는 구체적인 전략을 제안합니다.

4. 협업을 통한 Chain of Thought 구현 전략

다중 AI 협업을 효과적으로 구현하려면 각 모델이 어떤 구조로 상호작용하고 어떤 역할을 맡을지 체계적으로 설계해야 합니다. 본 장에서는 모델 간 협업 구조, 추론 과정 분업, 데이터 흐름 및 검증 메커니즘, 강화학습을 통한 피드백 개선의 네 가지 측면에서 전략을 정리합니다.

  • 협업 구조 설계: 우선 협업 프레임워크의 아키텍처를 명확히 해야 합니다. 한 가지 설계로 계층형 파이프라인 구조를 들 수 있습니다. 이 경우 한 모델의 출력이 다음 모델의 입력으로 순차 전달되어 최종 답을 만들어내는 형태입니다. 예를 들어 Google의 Chain-of-Agents에서는 여러 Worker 에이전트들이 순서대로 지문 일부를 분석하고 메시지를 다음 에이전트로 전달하며, 마지막에 Manager 에이전트가 이 모든 중간 메시지를 통합해 최종 응답을 생성합니다. 이러한 직렬 구조는 문제 해결 과정을 단계별로 분리하여 각 단계에 특화된 모델을 배치할 수 있다는 장점이 있습니다. 다른 설계로는 병렬 토론 구조가 있습니다. 이는 모든 모델이 동시에 하나의 질문에 각자 답을 제안한 뒤, 중앙 조율자(예: ChatGPT)가 이를 종합하거나 또는 모델들끼리 차례로 반박 및 수정하도록 하는 방식입니다. MIT 연구에서 채택한 다중 에이전트 토론은 일정한 라운드 동안 모델들이 돌아가며 상대의 답변에 댓글을 달거나 수정 제안을 하는 형식으로 진행되었는데, 이러한 분산 토론 구조는 다양한 아이디어를 생성하고 상호 검증 기회를 최대화한다는 장점이 있습니다. 따라서 해결하려는 문제 유형과 요구에 따라 직렬 파이프라인 vs 병렬 토론 등 적절한 협업 구조를 선택해야 합니다.
  • 자연어 이해 및 추론 과정의 분업: 협업 구조 하에서 각 모델에게 전담시킬 역할을 정해야 합니다. 효과적인 분업을 위해서는 모델별 강점에 맞는 업무 배치가 핵심입니다. 예를 들어, 한 모델을 “추론 생성자”로 지정하고 다른 모델을 “추론 검증자”로 둘 수 있습니다. 추론 생성자 역할의 모델(예: ChatGPT)은 주어진 문제에 대한 초기 Chain of Thought를 단계별로 작성합니다. 그 다음 검증자 역할의 모델(예: Claude)은 이 중간 단계마다 지식 그래프照合 또는 외부 지식 검토를 통해 오류나 비약이 없는지 교차 점검합니다. 필요하다면 사용자 질의 에이전트나 도메인 전문가 에이전트를 두어, 모델들이 해결하기 어려운 전문 지식이나 추가 맥락을 인간으로부터 수집하는 방식도 고려할 수 있습니다. 이러한 역할 분화 및 전문화는 각 단계에서 오류가 발생했을 때 원인을 국소화하고 수정하기 쉽게 해줍니다. 또한 모든 역할을 한 모델이 떠안는 대신 여러 모델로 나누면, 개별 모델의 부담이 줄어들고 경량 모델도 활용할 수 있어 자원 효율성 측면에서도 유리합니다. 실제 사례로, Sanwal (2025)의 Layered CoT 프레임워크에서는 Reasoning Agent, Verification Agent 등을 별도로 두어 전문화된 협업을 구현했으며, 이를 통해 투명성과 정확성을 높였다고 보고합니다.
  • 데이터 흐름 및 상호 검증 메커니즘: 협업 시스템에서는 모델 간 주고받는 정보의 형식과 절차를 명확히 해야 합니다. 각 모델이 Chain of Thought의 일부분을 생성하면, 이를 다른 모델이 검증 및 수정하는 사이클이 하나의 예입니다. 예를 들어 멀티홉 질의를 푸는 상황을 생각해보면, 먼저 1번 모델이 문제를 읽고 “이번 문제를 풀기 위해선 A에 대한 정보가 필요하다”고 판단했다고 합시다. 그러면 2번 모델이 그 단서를 바탕으로 A에 대한 지식을 찾아내어 추가하고, 다시 1번 모델이 A 지식을 활용한 부분적 결론을 도출하는 식으로 교차 대화를 이어갈 수 있습니다. 이러한 Chain of Thought 교환 과정에서 중요한 것은 상호 검증입니다. 모델들 각각이 다른 모델의 출력에 피드백을 주도록 설계하여, 오류가 있을 경우 즉각적으로 지적하고 수정하게 합니다. 실제 HotpotQA 같은 복합 질의에 대해, 기존의 단순 검색 기반 모델은 첫 번째 단서가 질문과 직접 관련이 없어 놓치는 경우가 있지만, 협업 에이전트 체계(CoA)에서는 첫 에이전트가 주변 주제를 폭넓게 탐색하고 이후 에이전트들이 앞서 얻은 단서를 활용하여 단계적으로 추론함으로써 최종 정답을 찾아냈습니다. 이처럼 연쇄적 정보 전달과 검증 과정을 거치면, 각 단계의 추론 오류가 누적되기 전에 수정되어 최종 답변의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 상호 검증 메커니즘 구현상 고려할 점으로, 모델들 간 의견 충돌 발생 시 조정 방식(다수결, 특정 모델 우선 등), 대화 턴 관리(순차 또는 비동기) 등이 있습니다. 이를 적절히 규정함으로써 협업 과정이 혼선 없이 유기적으로 진행되도록 해야 합니다.
  • 강화 학습 및 피드백 시스템: 마지막으로, 협업을 통한 Chain of Thought 시스템을 지속적으로 개선하기 위해서는 학습과 피드백 루프를 구축하는 것이 중요합니다. 초기에는 사전 지식에 따라 모델들이 협업하지만, 반복되는 상호작용을 통해 성공 사례와 실패 사례를 축적하고 이를 학습 데이터로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 모델이 토론을 거쳐 올바른 해답에 도달한 과정을 일종의 교사 데이터로 삼아, 차후 동일한 모델 집합을 대상으로 지도 학습을 수행할 수 있습니다. MIT 연구진은 모델들 간 토론 과정을 기록하여 모델 스스로 사실성 및 추론 능력을 개선하도록 학습시키는 방안을 제시했는데, 이는 협업 자체를 모델의 성능 강화 훈련으로 활용하는 흥미로운 접근입니다. 나아가 협업 과정에서 각 모델의 기여도를 평가하고 보상함으로써 강화학습(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)에 적용할 수도 있습니다. 이때 환경의 보상 신호는 최종 답변의 정확도나 팀워크 효율 등이 될 것입니다. 다만 현재의 언어 모델들은 아주 긴 맥락이나 복잡한 상호작용을 완벽히 처리하도록 훈련되어 있지 않기 때문에, 강화학습을 통한 장기간의 협업 개선에는 추가 연구가 필요합니다. 예컨대, 인간 토론의 복잡한 양상(설득, 양보, 재합의 등)을 모방하여 장기적으로 더 지능적인 집단 의사결정을 할 수 있도록 모델들을 훈련시키는 방안이 앞으로의 과제로 남아 있습니다. 그럼에도 이러한 자동 피드백 루프를 도입하는 것은, 인적 자원에 의존하지 않고 모델들이 자율적으로 진화하게끔 하는 길을 열어준다는 점에서 의미가 큽니다.

전략을 종합하면, 모델 협업형 Chain of Thought 구현은 단순히 모델을 여러 개 놓는 것이 아니라, 구조 설계 → 역할분담 → 상호검증 → 피드백개선의 사이클을 제대로 수립하는 작업임을 알 수 있습니다. 올바르게만 구성된다면, 이러한 다중 모델 협업은 개별 모델 하나를 사용할 때보다 훨씬 견고하고 높은 성능의 추론 엔진을 만들어낼 수 있을 것으로 기대됩니다.

5. 사례 연구 및 실험 결과

모델 협업 기반 Chain of Thought의 효과를 검증하기 위해, 복합 문제 해결에 해당 접근을 적용한 사례 연구와 실험 결과를 살펴봅니다. 먼저 사례 연구로, 다중 에이전트 협업이 어떻게 어려운 문제를 풀어나가는지 구체적인 예를 들어보겠습니다.

한 예로 질의 응답(Question Answering) 분야의 대표적 데이터셋인 HotpotQA에 도전한 경우를 생각해보겠습니다. HotpotQA는 두 개 이상의 문서를 넘나드는 멀티홉 추론이 필요한 질문들로 구성되어 있습니다. 전통적인 단일 모델 접근에서는, 질문과 가장 연관성이 높은 문장들을 검색해 답을 찾는 검색 기반 방법(RAG)을 많이 사용합니다. 하지만 이 방식은 첫 번째 도약(hop)에서 중요 단서를 놓칠 위험이 있습니다. 실제로 HotpotQA 예시 중 하나에서, 질문에 직접적으로 연관되지 않은 중간 사실(A→B 관계)이 있어야 최종 답을 유도할 수 있었는데, 일반적인 검색 모델은 이 중간 단서를 간과하여 오답을 산출했습니다. 반면 Google의 Chain-of-Agents(CoA) 협업 프레임워크를 적용하니 결과가 달랐습니다. 세 명의 에이전트가 순차 협력한 CoA 시스템에서, 첫 번째 에이전트는 질문과 관련된 주제를 넓게 탐색하여 배경 정보를 모았습니다. 그 다음 두 번째 에이전트는 첫 에이전트가 제시한 내용을 바탕으로 주제를 확장하며 새로운 정보를 끌어왔고, 마지막으로 세 번째 에이전트가 앞선 단계들에서 얻어진 단서들을 결합해 최종 답을 찾아냈습니다. 즉, 협업 체계가 질문의 의도를 분해하고 단계별로 추론을 완성함으로써, 개별 모델로는 어려웠던 다단계 추론을 정확히 수행한 것입니다. 이 사례는 협업형 Chain of Thought가 특히 다중 자료를 연계해야 하는 문제나 추론 경로가 긴 문제에서 강력한 효과를 발휘한다는 것을 보여줍니다.

더 나아가 정량적 실험 결과들도 협업 접근의 우수성을 뒷받침합니다. MIT 연구에서는 수학 문제 풀이를 다루는 실험에서, 여러 모델의 토론 방식을 도입하자 초등학교부터 중등 수준의 다양한 수학 문제에 대한 정답률이 유의미하게 향상되었다고 보고했습니다. 예를 들어, 특정 난이도 문제에서 단일 ChatGPT 모델이 70% 정확도를 보였다면, ChatGPT와 Claude가 상호 검증을 거치는 협업 설정에서는 정확도가 85% 이상으로 상승하는 식의 개선이 관찰되었습니다 (가상의 수치 예시). 또한 모델들이 서로의 계산 과정을 검토하게 하니 산술 계산 오류가 현저히 감소하여, 복잡한 계산 문제에서도 보다 신뢰도 높은 결과를 산출했습니다.

유사하게, Google의 Chain-of-Agents 연구에서는 대화형 요약, 질의응답, 코드 완성 등 9개의 다양한 데이터셋에 대해 실험을 진행했습니다. 그 결과 협업 접근인 CoA가 기존의 최첨단 기법들과 비교하여 모든 평가 항목에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 특히 정보 검색 기반 모델(RAG)이나 긴 문맥 투입 모델(Full-Context) 대비, CoA는 거의 모든 벤치마크에서 큰 폭의 성능 향상을 이뤄냈습니다. 예를 들어, 8천 토큰 길이의 입력에 대해 CoA는 동일한 길이 입력을 단일 모델에 모두 넣는 것보다도 높은 정확도를 보였고, 심지어 20만 토큰까지 투입 가능한 초대용량 문맥 모델보다도 더 좋은 결과를 얻은 경우도 있었습니다. 이는 여러 모델의 단계별 협동이 단순히 모델 하나에 모든 정보를 몰아주는 것보다도 효율적으로 맥락을 활용한다는 점을 시사합니다.

이러한 실험 결과를 종합하면, 모델 협업을 통한 Chain of Thought는 단일 모델 대비 문제 해결 성능과 답변 신뢰성 면에서 뚜렷한 이점을 가져다준다고 결론지을 수 있습니다. 협업 시스템은 각 모델의 강점을 극대화하고 약점을 상호 보완함으로써, 복잡한 작업도 사람에 가까운 수준으로 정확하고 풍부하게 처리하는 모습을 보였습니다. 다만 분석을 통해 드러난 개선점도 있습니다. 예컨대, 모델 협업 간에 간헐적으로 의견 충돌이나 비효율적 대화가 발생하는 경우, 오히려 시간이 지연되거나 잘못된 합의에 도달하는 리스크도 존재했습니다. 이는 인간 팀에서도 나타나는 문제이지만, AI 협업에서는 이를 줄이기 위해 조율 알고리즘이나 토론 중재 정책을 세분화할 필요가 있습니다. 또한, 실험에서는 대체로 짧은 대화 턴 수 내에서 결론을 얻게 했지만, 보다 복잡한 토론이 필요한 과제에서는 현재 기법만으로 충분하지 않을 수 있음을 알 수 있었습니다. 향후 사례 연구를 통해, 더 많은 분야의 문제들 (예: 창의적 글쓰기, 전략 계획 등)에 협업 접근을 적용하고 그 결과를 단일 모델 성능과 비교하는 작업이 이어져야 할 것입니다. 이를 통해 궁극적으로 모델 협업이 가져오는 포괄적 이점과 한계를 명확히 규명할 수 있을 것입니다.

6. 결론 및 향후 연구 방향

본 연구에서는 AI 모델 간 협업을 통한 Chain of Thought 구현이라는 주제로, 관련 개념과 기술, 그리고 구현 전략과 사례를 폭넓게 살펴보았습니다. 먼저 Chain of Thought 기법의 개념과 중요성을 짚고, 기존 단일 모델의 한계를 극복하기 위해 다중 AI 협업이 어떻게 필요한지 논의하였습니다. 이어서 ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Claude 등 주요 AI 모델들의 특징과 강점을 비교하고, 각 모델이 협업에서 맡을 수 있는 역할 분담 방안을 모색하였습니다. 그 다음으로 협업 구조를 설계하고 추론 업무를 분업하며 상호 검증하는 구현 전략을 제안하였고, 실제 사례 연구와 실험 결과를 통해 이러한 접근의 효과와 가능성을 확인하였습니다. 요약하면, 여러 모델이 힘을 합쳐 사고의 연쇄를 구축하는 방식은 추론 성능 향상과 응답 신뢰도 제고 두 마리 토끼를 잡는 유망한 방법임을 알 수 있었습니다.

주요 시사점으로는, AI 협업이 단지 성능 향상을 넘어 AI의 사고 방식 자체를 개선하는 데 기여할 수 있다는 점입니다. 모델들 간의 숙의 과정(deliberative process)은 단일 모델의 Chain of Thought 프롬프트보다 한 단계 진일보한 것으로 평가됩니다. 여러 관점을 고려하고 오류를 걸러내는 협업을 거친 답변은 그렇지 않은 답변보다 더 체계적이고 신뢰할 만한 사고의 결과물이었습니다. 이는 마치 인간이 동료와 토론하며 더 나은 해법을 찾는 것과 유사한 원리로, AI에서도 집단지성의 힘이 발휘될 수 있음을 시사합니다. 특히, 복잡한 의사결정이나 창의적 문제 해결에서는 한 명의 전문가보다 다양한 배경지식을 지닌 팀이 뛰어난 결과를 내는 경우가 많은데, AI도 이제 그러한 팀 지능(team intelligence)을 구현할 수 있는 길이 열린 것입니다.

물론 향후 과제도 존재합니다. 첫째, 협업에 참여하는 각 모델의 신뢰성 확보가 중요합니다. 한 모델의 잘못된 정보가 다른 모델에게로 전염되지 않도록, 초기 단계에서 철저한 검증과 균형 장치를 마련해야 합니다. 둘째, 협업 프로토콜의 표준화도 고려해야 합니다. 현재는 연구마다 각기 다른 방식을 쓰고 있지만, 장기적으로 모델 간 상호작용을 위한 공통 언어와 규칙이 있다면 협업 연구 개발에 큰 도움이 될 것입니다. 셋째, 자원 소모 최적화입니다. 여러 모델을 동시에 활용하면 연산 비용이 증가하므로, 경량 모델 활용이나 필요 시에만 협업 동원 등의 스마트한 자원 관리 기법이 요구됩니다. 넷째, 멀티모달 통합과 전문 영역으로의 확장입니다. Gemini와 같은 멀티모달 모델이 팀에 참여하면 시너지 효과가 크듯이, 향후에는 이미지, 음성, 코드 전문 AI 등 다양한 모달리티의 모델들이 함께 협업하여 더욱 복합적인 문제를 다룰 수 있을 것입니다.

특히 AI 협업 체계의 발전 가능성은 매우 고무적입니다. 연구자 Du 등은 모델 간 토론을 통한 자기 개선이 미래의 언어 모델이 인간처럼 체계적이고 신뢰성 있는 사고를 가지게 하는 열쇠라고 언급했습니다. 이는 언어 모델이 단순히 문장을 흉내내는 단계를 넘어, 스스로 사고하고 개선하는 존재로 진화하는 비전을 보여줍니다. 협업을 통한 Chain of Thought는 그러한 비전을 현실로 만드는 한 가지 경로입니다. 앞으로 연구자들이 이 분야를 계속 개척해나간다면, 우리는 언젠가 여러 AI가 팀을 이루어 인간이 풀기 어려운 문제를 해결하거나 새로운 지식을 발견하는 모습을 목격할지도 모릅니다. 요컨대, 다중 AI 협업은 AI 발전의 새로운 장을 열어줄 것이며, 그 속에서 Chain of Thought의 역할은 더욱 중요해질 것입니다.

향후 연구에서는 더 복잡한 협업 시나리오(예: 10개 이상의 에이전트, 긴 시간에 걸친 토론 등)를 다루고, 실제 어플리케이션에 적용하여 얻은 정성적 피드백도 분석할 필요가 있습니다. 또한 협업 시스템의 투명성과 디버깅 방법도 중요한데, 인간이 이해할 수 있는 형태로 모델들의 토론 기록을 제공하고, 잘못된 판단의 원인을 추적하는 기능 등이 요구됩니다. 마지막으로, 이러한 협업이 윤리적 측면에서 안전하게 작동하도록, 모든 구성원 모델에 대한 일관된 가드레일(안전장치) 설정과 협업 과정 모니터링 기법도 함께 발전시켜야 할 것입니다.

7. 참조 문헌