애플의 "이성적 사고" 바이럴 논문에 대한 7가지 반박과 그 한계 요약
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
AI 연구자 및 개발자, AGI 기술 개발에 관심 있는 전문가
핵심 요약
- Apple의 대형 추론 모델(LRM) 한계 논문은 LLM의 일반화 취약성과 추론 능력 한계를 강조하며, AGI 개발에 대한 경고를 제기함
- 7가지 주요 반박 중 대부분은 기술적 설득력 부족으로 평가되며, 스케일 확장이 AGI의 해답이 아님을 재확인함
- Salesforce 논문은 복잡한 추론 상황에서 35%의 정확도만 보임, 현재 LLM 기반 기술은 신뢰할 수 없는 수준임
섹션별 세부 요약
1. 반박 1: "복잡한 문제와 기억 요구에서 인간도 실수한다"
- 기계는 인간보다 더 뛰어난 성능을 기대해야 하며, 심볼릭 AI는 오류 없이 Tower of Hanoi 퍼즐 수행 가능
- AGI는 복잡성과 학습 분포에서 멀어질수록 알고리듬 신뢰성에 문제가 있음
2. 반박 2: "출력 토큰 한계 때문에 LRM이 문제를 풀 수 없다"
- LRM의 출력 길이 제한은 버그로 간주되며, 심볼릭 AI 및 AGI는 이 영향을 받지 않아야 함
- 복잡한 실세계 문제에서 토큰 한계는 치명적 약점으로 작용함
3. 반박 3: "논문의 제1저자가 인턴이다"
- 저자의 지위는 논문의 질을 담보하지 않음
- 제1저자는 박사과정생, 공동저자 다수는 박사학위 소지자임
4. 반박 4: "더 큰 모델이 더 잘할 수 있다"
- 모델 크기 확장은 일관된 결과를 보장하지 않음
- 6개 디스크 성공, 8개 실패 등의 불일치 사례가 존재
5. 반박 5: "코드를 통해 퍼즐을 해결할 수 있다"
- 뉴로심볼릭 AI의 장점은 코드 활용 가능성
- 진정한 AGI는 코드 없이 개념적 추론이 가능해야 함
6. 반박 6: "예시가 4개뿐이고, 적어도 하나는 완벽하지 않다"
- NYU Tal Linzen 등이 유사한 한계를 증명함
- 논문 내 예시는 다른 연구와 일치하며, 반복 실패 사례 존재
7. 반박 7: "이미 이런 일반화 한계를 알고 있었다"
- LLM의 일반화 취약성은 오래전부터 인지됨
- Gary Marcus는 스케일 확장이 AGI의 충분조건이 아님을 예견함
결론
- LLM의 추론 능력 한계는 기술적 개선이 필요함, 스케일 확장만으로는 AGI 달성 불가
- Salesforce 논문과 결합해 현재 LLM 기술의 신뢰성 저하를 재확인
- AI 개발자는 더 나은 추론 능력 설계에 집중해야 하며, 과도한 기술 과장은 경계해야 함