인간처럼 ‘추론’하는 AI의 진화, 체인 오브 소트(Chain of Thought)의 모든 것

복잡한 문제를 단계적으로 풀어내는 AI, 단순 응답을 넘어 ‘생각하는 AI’로의 도약

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기존의 인공지능은 질문에 빠르게 답을 주는 데는 능숙했지만,
복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 조건이 얽힌 명령어에는 쉽게 오류를 냈습니다.
이는 답만 찾으려는 구조 때문이었습니다.

하지만 최근 대형 언어모델(Large Language Models)에서 급부상한 기술인
**체인 오브 소트(Chain of Thought, CoT)**는
사람처럼 ‘생각의 과정을 언어로 풀어가며 답을 도출하는 AI 기술로 주목받고 있습니다.

이 기술은 단순히 정확도를 높이는 것을 넘어서,
AI가 ‘왜 그렇게 생각했는지’를 설명할 수 있는 투명한 추론 기반을 마련해주며
교육, 금융, 법률, 의료 등 고차원적 의사결정이 필요한 산업에 실질적인 영향을 주고 있습니다.

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체인 오브 소트(CoT)란 무엇인가?

CoT는 AI가 문제를 단계별로 나눠서 사고하고, 이를 자연어로 설명한 후 결론을 도출하는 추론 방식입니다.
이는 인간이 시험 문제를 풀 때처럼 "먼저 이것을 계산하고, 그다음 이 조건을 적용하고..." 식으로
중간 단계를 거쳐 최종 답을 찾는 구조를 모사합니다.

비교 항목기존 LLM 응답CoT 기반 LLM 응답

처리 방식	전체 문장을 한 번에 처리	단계를 나눠 사고하며 중간 과정을 생성함
정확도	단순 답변 시 오류 가능성 높음	단계별 검증을 거쳐 정답 도출 확률 증가
응답 투명성	답의 근거 설명 불가	각 단계별 사고 과정을 언어로 설명 가능
활용 가능 영역	단순 질의응답, 요약 등	복잡한 수학 문제, 법률 분석, 다단계 추론 등

 

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CoT가 필요한 이유: AI도 ‘사고 흐름’이 필요하다

기존 AI는 정답을 빠르게 도출하려다 보니,
중간 조건이나 복잡한 제약 사항을 놓치는 일이 많았습니다.

예를 들어, 다음 문제를 보세요:
“철수는 사과를 5개 가지고 있다. 2개를 민수에게 주고, 3개를 다시 받았다. 현재 철수는 사과가 몇 개인가?”

기존 AI는 질문을 요약하고 숫자만 추출한 뒤 잘못된 답을 내는 경우가 많았습니다.
하지만 CoT를 적용하면 다음과 같이 ‘사고의 흐름’을 유도할 수 있습니다.

철수는 5개를 가지고 있었다. → 2개를 민수에게 줬다 → 3개를 다시 받았다 →
현재는 5 - 2 + 3 = 6개

이처럼, 중간 사고 과정을 유도하면 정답률은 비약적으로 상승합니다.

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CoT를 가능하게 하는 핵심 기술 구조

1. 프롬프트 설계(prompt engineering)
   • “Let’s think step by step” 같은 구문을 추가해 단계별 사고를 유도
   • Zero-shot-CoT, Few-shot-CoT 방식으로 구현 가능
2. 자연어 기반 추론 프로세서
   • 논리적 흐름을 언어로 설명하며, 다음 단계 판단에 활용
   • 예: “먼저 조건 A를 고려하고, 다음은 조건 B를 비교하자.”
3. 인터프리터 모델
   • 수학 계산이나 코드 실행을 병행하여 정확한 결과 생성에 도움
   • 일부 CoT는 **Tool Use 기반 시스템(AI+계산기/코드/검색기)**과 연계

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체인 오브 소트의 대표 활용 사례

분야적용 사례 예시

수학 교육	단계별 풀이 설명 생성 → 학습자에게 ‘사고 과정’ 피드백 제공
금융 분석	조건부 리스크 계산, 투자 시뮬레이션 결과에 따른 판단 경로 생성
법률 판단	판례 비교, 조건 검토, 조항 적용 → 판단 흐름과 근거 자동 생성
헬스케어	환자 상태+증상+약물 이력 → 의사 결정 흐름 요약 및 치료 판단 제안

 

CoT는 단순한 답을 넘어서 "왜 그렇게 판단했는지"를 설명할 수 있다는 점에서 신뢰성 확보에 결정적 역할을 합니다.

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체인 오브 소트 도입 시 주의할 점

• 과잉 추론 위험: 논리적 흐름을 모사하지만 틀린 가정을 계속 전개하는 오류 가능
• 답 도출 속도 지연: 단계가 많아질수록 응답 속도 느려질 수 있음
• 고정된 패턴 학습 한계: 너무 정형화된 CoT 프롬프트는 응답 다양성을 떨어뜨릴 수 있음
• 모델 능력 의존: LLM 자체의 추론 능력이 낮으면 CoT도 무의미해짐

따라서 CoT는 **충분한 추론 능력을 갖춘 고성능 언어모델(GPT-4급 이상)**과 함께 사용해야 최대 효과를 발휘합니다.

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미래 전망: CoT는 ‘AI 사고력 향상’을 위한 표준 방식이 된다

앞으로 AI가 사람과 함께 일하려면
단순히 ‘결과’가 아닌 ‘과정’을 설명하고,
‘조건이 바뀌었을 때 대안을 유연하게 제시할 수 있어야’ 합니다.

CoT는 바로 이 **“과정 중심의 AI 사고 프레임”**으로써,
교육, 의학, 엔지니어링, 법률 등 인간의 복잡한 판단 영역에서
AI의 실질적 활용을 가능하게 해주는 기반이 될 것입니다.

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결론: 체인 오브 소트는 ‘설명 가능한 AI’ 시대의 핵심 열쇠

AI의 강점은 속도이고, 인간의 강점은 사고입니다.
체인 오브 소트는 이 둘을 연결하는 기술이며,
AI가 단순히 말 잘하는 언어모델을 넘어서,
사고 흐름과 설명 능력을 갖춘 ‘디지털 사고 파트너’로 진화하는 시작점입니다.

이제 AI는 단지 답을 말하는 것이 아니라,
‘어떻게 답을 찾았는지’까지 말하는 시대에 진입했습니다.