AI 모델의 한계에 대한 고찰
AI가 정말로 ‘생각’하거나 ‘추론’할 수 있는가? 🤔 이 질문은 철학적이기도 하고 실질적이기도 합니다. 최근 애플의 AI 연구 과학자들이 발표한 논문은 현재로서는 ‘아니오’라는 명확한 결론을 제시합니다.
단순한 수학 문제에서의 실수
예를 들어, 올리버가 금요일에 44개의 키위를 따고, 토요일엔 58개를, 일요일엔 금요일의 두 배를 땄다고 해봅시다. 🥝 총 몇 개의 키위를 땄나요? 정답은 44 + 58 + (44 * 2) = 190입니다. 😎 하지만 여기에 작은 정보를 추가하면 문제가 생깁니다.
“올리버는 일요일에 금요일의 두 배를 땄지만, 그 중 5개는 평균보다 작았습니다.” 이 문장은 단순한 수학 문제를 복잡하게 만듭니다. 🤯 심지어 최신 AI 모델도 이 추가 정보로 혼란을 겪습니다.
AI의 추론 능력에 대한 의문
연구자들은 이 문제를 통해 AI 모델이 문제를 진정으로 이해하지 못한다는 것을 제안합니다. 이들은 훈련 데이터에 반응하여 정답을 제시할 수 있지만, 실제 ‘추론’이 필요한 경우, 엉뚱한 결과를 내놓습니다. 😅
향후 연구의 방향
이러한 발견은 AI가 언어 처리에 능숙하지만, 실제로는 패턴을 반복하는 데 그친다는 점을 시사합니다. 연구의 공동 저자인 Mehrdad Farajtabar는 더 나은 프롬프트 설정이 단순한 편차를 극복할 수 있다고 주장하지만, 복잡한 방해 요소를 처리하려면 더 많은 맥락적 데이터가 필요하다고 지적합니다.
결론
AI 모델이 추론을 할 수 있는가? 아마도. 🤔 하지만 그 방식은 우리가 아직 인식하지 못하거나 제어할 수 없는 방식일 수 있습니다. 이는 AI 연구의 흥미로운 최전선이지만, AI가 판매되는 방식에 대한 주의가 필요합니다. AI가 정말로 그들이 주장하는 일을 할 수 있는가? 그런다면 어떻게 가능한가?
출처: TechCrunch 기사 원문
