AI는 질문에 답할 수 있지만, 과연 진정으로 “생각”할 수 있을까？
AI 검색 제품을 자주 쓰는 사용자는 이런 제품이 복잡한 문제를 마주하면 종종 “제구실을 못 한다”는 점을 알게 됩니다——셰익스피어의 문체를 흉내 내고 수학 문제도 풀지만, 일상생활의 난제를 해결할 때는 속수무책일 수 있습니다.
이는 박식하지만 융통성 없는 책벌레와 같다. 지식은 풍부해도 유연하게 사고하는 능력이 부족한 것이다. 분명 AI 검색을 그저 “말하는 검색 엔진”으로 만드는 것만으로는 턱없이 부족하다.
그렇다면 어떻게 해야 지능이 더 높고，추론 능력이 더 뛰어나며，깊이 사고할 수 있는 대규모 모델이 올림피아드 문제를 푸는 데 그치지 않고 일반 사용자의 실제 문제를 해결하게 할 수 있을까요？
문샷 AI는 최근 자신들의 시도를 하나 선보였습니다. 복잡한 문제의 검색에 도전하는 Kimi 탐색판을 새롭게 출시한 것입니다. 흥미롭게도 Kimi 탐색판은 첨단 전문 과학 연구 능력을 추구한다고 강조하지 않았습니다. 대신 일상적인 사용 환경의 경험을 개선하는 데 초점을 맞추며，일반 사용자와 “고급” AI 사이에서 균형점을 찾으려 했습니다.
알려진 바에 따르면, Kimi 탐색 버전은 사람처럼 복잡한 문제를 나누어 푸는 법을 익혔다. 풀이 방향을 스스로 계획해 단계별로 실행하고, 방대한 범위를 망라하는 자율 검색과 검색 결과에 대한 즉각적인 성찰을 거쳐, 사용자가 더 포괄적이고 정확한 답을 찾도록 돕는다고 한다.
실제 사용 효과가 어떤지, 실리콘스타도 즉시 체험해 보았습니다.
대규모 모델이 인간처럼 생각하기 시작할 때
Kimi 탐색 버전은 현재 모든 사용자에게 공개되었다. 사용 방법은 간단하며 모델을 전환할 필요도 없다. Kimi 대화창 하단에 있는 ‘탐색 버전’ 스위치를 켜면 바로 사용할 수 있다.
투자 수익 비교
최근 A주 시장의 롤러코스터 같은 장세는 투자자들에게 “심장이 두근거리는” 짜릿함을 안겨 주었다——어제는 폭등에 환호하다가 오늘은 폭락에 가슴을 치며 한탄한다. 먼저 Kimi 탐색 버전으로 두 가지 투자 방안의 수익을 비교해 보자：올해 춘절 이후 첫 거래일 개장 시점에 비야디 주식을 샀다고 가정하고, 같은 기간 상하이금거래소에서 금에 투자했을 때와 비교해 줘. 9월 마지막 거래일 종료 시점까지 어느 방안의 수익이 더 높은가？표로 정리해 줘
위 질문에는 사실 적어도 세 가지 하위 질문이 포함되어 있다. 기존 방식으로는 여러 차례 수동 검색과 조작이 필요하다. Kimi의 사고 과정을 보면, 비야디 주가와 금값을 각각 검색한 뒤 마지막으로 비교 표를 만들어 답을 제시했음을 알 수 있다.
맥킨지의 대표적인 면접 문제
Kimi 탐색 버전이 추론을 결합한 검색 능력을 중점적으로 강조하는 만큼, 이번에는 논리적 추론 능력을 더 많이 요구하는 컨설팅 면접 문제를 시험해 보겠습니다.
이런 문제는 대개 문제 분해, 논리 트리 구성 등 고도로 구조화된 사고방식을 요구한다. 또한 주어진 정보를 바탕으로 실시간 추론과 가설 검증을 해야 하는 경우가 많다. 기존 LLM은 주로 사전 학습 데이터에 기반하므로, 인간처럼 유연하게 즉석에서 분석하기 어렵다.
질문：모든 피아노를 정기적으로 조율한다면, 베이징에는 전업 피아노 조율사가 몇 명 필요한지 추산해 보세요
Kimi는 여러 변수와 가정이 포함된 논리 추론 문제를 처리하고, 단계에 따라 차근차근 분석하며, 페르미 추정(문제 분해, 가정의 타당성 검토, 결과의 규모 추정) 방식으로 추정할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 문제를 분해한 논리는 피아노 수*연간 조율 횟수*조율 시간=연간 총 조율 시간입니다. 결론을 낸 뒤에는 관련 정보 두 가지도 추가로 제공했습니다.
이 과정에서 Kimi는 검색을 통해 여러 출처의 데이터를 결합한 뒤 종합적으로 분석했습니다. 이는 사용자가 질문을 입력한 뒤 이루어지는 다단계 사고와 성찰 과정과 유사합니다.
앞의 질문이 너무 흔할 수 있으니, 이번에는 “문제 은행”에 없는 질문을 해 보자：中国의 2023년 석탄 화력 발전량을 풍력 발전으로 완전히 대체하려면 풍력 발전기를 몇 기 건설해야 할까？이 풍력 발전기들이 차지하는 면적은 상하이시 몇 개에 해당할까？
핵심 정보를 추출하고 단계별로 계산한 뒤，명확한 추론을 거쳐 Kimi는 매우 효율적으로 답을 내놓았다。
Perplexity의 유료 Pro 모드로 비교해 보았다. 한동안 계산한 뒤 Perplexity는 꽤 터무니없는 답을 내놓았고, 확인해 보니 풍력 발전기 수와 부지 면적을 추산하는 단계에 명백한 문제가 있었다.
상상력을 펼쳐 보기
이번에는 상상력을 더 자극하는 질문을 해 보자：3D 프린팅 기술로 로마 콜로세움 전체를 재건하려면 재료가 얼마나 필요할까？시간은 얼마나 걸릴까？비용은 대략 얼마일까？원래의 건축 방법과 비교했을 때 어떤 장단점이 있을까？
Kimi는 먼저 정보 검색을 통해 관련 데이터를 확보하고, 3D 프린팅으로 로마 콜로세움을 만드는 데 필요한 재료, 시간, 비용을 계산하는 식으로 문제를 나누었다. 이어서 이 데이터를 바탕으로 추산하고 분석하여 각 질문에 차례로 답하고, 3D 프린팅과 전통적인 건축 방식의 장단점을 비교한 뒤, 최종적으로 완전하고 명확한 해결 방안을 제시했다. 정보 확보와 데이터 처리부터 논리적 추론과 제안에 이르는 전체 사고 과정을 볼 수 있다.
다음에 기발한 생각이 잘 떠오르지 않을 때는 Kimi에게 도움을 청하면 되겠다.
계속해서 Kimi 탐색 버전의 정보 수집, 데이터 처리, 복잡한 작업 처리 능력이 어디까지인지 시험해 보겠습니다.
먼저 대량의 데이터 처리가 필요한 과제입니다. 질문：2024년 9월，어떤 A주 상장사들이 상한가를 기록했는지 시간순으로 표를 작성하고，상한가를 기록한 원인을 분석해 주세요.
이 주식 시장 질문에 올바르게 답하려면, Kimi 탐색 버전은 실시간 데이터 접근 및 처리 능력, 정보 통합 및 정리 능력, 금융 분야 지식에 대한 이해 능력을 갖추어야 한다.
특히 이 질문에는 수많은 기업과 상한가 도달 이유에 관한 정보가 관련되어 있어, Kimi 탐색 버전의 대량 정보 처리 및 자동화 능력을 확인할 수 있었다. 한 번에 많은 웹페이지를 읽고, 여러 기업이 상한가에 도달한 이유를 신속하게 수집·선별·정리하여 체계적인 보고서를 생성할 수 있다.
같은 질문에 대해 Perplexity는 첫 단계부터 정보가 불완전한 문제를 보였다.
이번에는 최신 기업 및 지리 정보가 관련된 복잡한 과제를 하나 더 보겠습니다：2024년 《포춘》 중국 기술 기업 상위 50개사 중，어느 회사의 본사가 베이징에 있나요？
질문을 제시하자，Kimi는 232개의 웹페이지에서 관련 정보를 빠르게 검색했다。여기에는 질문에서 언급한 2024년 《포춘》 중국 기술 기업 상위 50개 명단과 본사 정보가 포함되었다。이어서 검색한 각 회사의 본사 소재지를 분류·정리해 사용자에게 한눈에 보여 주었다。
언급할 만한 점은 Kimi가 답변을 제시한 뒤 “성찰 후 보충”까지 했다는 것이다. 이 질문에서는 Kimi가 자신의 답변에서 빠진 부분을 한 차례 점검하고 보완하여 레노버와 샤오미를 추가한 것을 볼 수 있다.
이 역시 Kimi 탐색 버전의 특징 중 하나다. 답변을 제공한 뒤 KImi는 “성찰 후 보충”을 통해 사용자가 생각해 보거나 추가 정보를 보충하도록 유도하여 더 완전하고 깊이 있는 답변을 얻도록 한다. 다만 이런 성찰이 모든 질문에서 실행되는 것은 아닌데, 불필요하게 이야기를 확장하는 일을 피하려는 것일 수 있다.
금융과 역사 외에도, Kimi 탐색판이 기술 발전의 복잡성을 이해할 수 있는지 살펴보자：iPhone에 사용된 세 가지 핵심 기술인 정전식 터치스크린, 리튬 폴리머 배터리, 휴대전화 CPU의 발전 과정을 거슬러 올라가 보자. 이 기술들의 기원은 언제까지 거슬러 올라갈 수 있을까？각각 어떤 핵심 기술적 돌파구를 거쳐 마침내 iPhone의 탄생을 가능하게 했을까？
Kimi 탐색 버전은 여전히 논리적으로 명확한 단계에 따라 내용을 차근차근 나누어 설명하며, 기술의 기원부터 핵심 돌파구와 현대적 응용까지 전 과정을 다룹니다. 비교적 포괄적인, 포괄적인 배경과 추론을 제공하니, Kimi에게 조금만 더 확장해서 이어 쓰게 하면 분석 기사 한 편이 나올 것 같은 느낌입니다.
더 다양한 활용법
Kimi 탐색 버전은 복잡한 문제를 처리하는 능력을 강화했다. 이 능력 덕분에 Kimi는 사용자의 질문을 이해하고 여러 단계의 분석과 추론을 수행할 수 있으며，실생활에서 활용하는 방식도 더욱 다양해졌다.
Kimi에게 영화를 찾아 달라고 해 보자：일본 애니메이션 영화 중에 바닷가 마을에 사는 여고생의 이야기를 다룬 작품이 있습니다. 그녀는 청각 장애가 있어 보청기를 착용합니다. 영화에는 수화와 관련된 장면이 많이 나옵니다. 남자 주인공은 그녀의 같은 반 친구로, 그녀와 소통하기 위해 수화를 배우기 시작합니다. 영화의 분위기는 따뜻하고 섬세하며, 청춘과 성장에 관한 주제가 많이 담겨 있습니다. 이 영화는 무엇인가요？
Kimi에게 여행 경로를 계획해 달라고 해 보세요：10월 상하이 디즈니랜드의 각 놀이기구에 대해 하루 중 시간대별 평균 대기 시간을 조회해서 표로 정리해 주세요. 그리고 이를 바탕으로 대기 시간이 가장 적게 드는 이용 동선을 설계해 주세요
Kimi에게 카페에서 커피 사 마시기 VS 직접 커피 내리기를 비교해 달라고 해 보자：매일 카페에서 커피 한 잔을 사는 데 30위안이 들고，직접 커피를 내리는 비용은 하루 5위안이라고 가정하자. 다만 먼저 1500위안짜리 커피 머신을 구매해야 하며，매달 원두를 사는 데 100위안이 추가로 들고，직접 커피를 내리는 데 하루 10분이 걸린다. 한 달（30일）후 카페에서 커피를 사는 경우와 직접 내리는 경우의 총비용을 각각 계산하라？또한 얼마의 시간이 지나야 직접 커피를 내리는 누적 비용이 매일 카페에서 커피를 사는 비용보다 낮아지는지 추산하라？아울러 시간 비용까지 고려한다면（시간당 시간의 가치가 50위안이라고 가정），결국 어느 방식이 더 경제적인가？
맺음말
긴 텍스트 처리 능력이 Kimi에게 더 좋은 “기억력”을 제공한다면, “추론” 능력은 분명 Kimi의 지능을 높여 준다. Kimi는 인간의 추론과 사고 능력을 모방하여 복잡한 문제를 나누고 단계적으로 해결하며, 실행 과정에서 코드나 검색 등의 도구도 호출할 수 있고, 마지막에는 사람처럼 스스로 성찰하고 수정할 수도 있다.
분명 이번 Kimi 탐색판은 o1을 하나 만들어 내려는 것이 아니다. 근본적인 접근 방식은 비슷할 수 있지만, 사용자 차원에서 보면 Kimi 탐색판이 주로 겨냥하는 대상은 여전히 자사의 주력 사용자층인 지식 노동자와 대학생이다. 검색을 통해 사용자의 일상적인 상황에서 이전에는 대형 언어 모델로 해결하기 어려웠던 문제들을 해결하려는 것이다.
o1이 과학 연구와 고급 사용자를 위한 특화 모델이라면，현재의 Kimi 탐색 버전은 더 폭넓은 사용자를 위한 검색·조사 도구에 가깝다.
세상을 진정으로 바꾸는 기술 혁신은 일상적인 문제를 해결하는 데서 시작되는 경우가 많습니다. 인간의 추론과 사고 과정을 모방하고, 방대한 전수 검색 및 검색 결과를 끊임없이 성찰하고 반복 개선하는 특성을 결합한 덕분에, Kimi는 실제로 일종의 “초능력”을 갖게 되었습니다. 사용자는 Kimi로 답을 찾을 때 전례 없는 효율과 정확성을 경험했습니다.
또한 ‘심층 검색’은 첫걸음에 불과하며, Kimi 탐색 버전에는 앞으로 다른 새로운 기능도 업데이트될 것이라고 합니다.
기대하는 마음을 간직하면서, 우선 Kimi 탐색 버전을 사용해 보셔도 좋겠습니다.
