AI는 정말 '생각'할까? 애플의 '사고의 환상' 논문이 말하는 AI 버블 가능성

AI는 생각할 수 있는가?" 애플이 던진 도발적 질문

인공지능은 과연 진짜 사고를 하고 있을까?

우리가 흔히 사용하는 챗봇, 번역기, 생성형 AI 모델(GPT 등)은 매우 똑똑해 보입니다.

수학 문제를 풀고, 코드를 작성하며, 복잡한 질문에도 그럴듯한 답을 내놓습니다.

하지만 애플의 최근 연구는 이러한 인식에 의문을 제기합니다.

애플은 "사고의 환상(The Illusion of Thinking)"이라는 제목의 논문에서, 현재의 대규모 추론 모델(LRM)이 진정한 추론(logical reasoning)을 하지 못하고 있다고 주장합니다.

이 연구는 AI 기술이 실제로는 버블일 수 있다는 우려와 함께, 우리가 인공지능의 능력을 과대평가하고 있을 가능성을 경고합니다.

AI가 진짜로 '추론'하는 것이 아닐 수도 있다

1. 고급 언어모델의 본질은 "패턴 인식"

논문에 따르면, GPT 같은 대형 언어모델은 인간처럼 논리를 따라 문제를 푸는 것이 아니라, 데이터에서 패턴을 찾아서 유사한 문장을 생성하는 방식으로 작동합니다.

즉, AI는 "생각"하지 않고 "예상"할 뿐이라는 겁니다.

예: 수학 문제를 푸는 듯 보이지만, 실제로는 훈련 데이터에 포함된 유사한 문제의 답을 매칭하는 것에 가까움

2. 훈련 데이터의 '오염' 가능성

AI가 수학이나 코딩에서 뛰어난 성능을 보인 이유 중 하나는, 그 성과가 훈련 데이터에 이미 정답이 포함되어 있기 때문이라는 분석이 나왔습니다.

이를 데이터 오염(data leakage)이라고 부르며, 실제 추론 능력과는 무관한 성과일 수 있다는 우려가 제기됐습니다.

3. 하노이 타워 실험: 복잡할수록 무너지는 성능

애플 연구진은 하노이 타워 퍼즐을 통해 AI의 추론 능력을 테스트했습니다. 퍼즐의 층 수(난이도)가 늘어날수록 AI 모델의 정답률은 급격히 하락했습니다.

- 심지어 알고리즘의 힌트를 명시적으로 제공해도 문제를 제대로 해결하지 못했습니다.

- 이는 기본 규칙과 원리를 이해하지 못하고 있다는 것을 의미합니다.

4. 평가 방식 자체의 오류

현재 AI 성능 평가 기준이 지나치게 표면적인 결과물 중심이며, 이는 모델의 능력을 실제보다 과대평가하게 만든다는 지적도 나왔습니다.
특히 단기적인 "정답 생성 능력"에 초점이 맞춰져 있어, 장기적 추론력이나 구조적 사고 능력은 거의 측정되지 않습니다.

AI의 환상, 그리고 다가오는 'AI 버블' 가능성

이 논문은 우리 사회가 AI에 대해 가지는 환상이 지나치게 낙관적일 수 있다는 점을 지적합니다.

현재의 AI 기술은 막대한 데이터와 연산 자원을 투입해 만들어진 결과일 뿐, 인간처럼 유연하고 추상적인 사고를 하는 지능은 아직 멀었다는 것이죠.

특히 "AI가 모든 것을 대체할 것"이라는 과도한 믿음은, 결국 기술 버블처럼 과열된 기대가 꺼지는 시점을 불러올 수 있다는 경고입니다.

따라서 우리는 AI 기술을 맹신하기보다는, 그 한계를 명확히 이해하고, 기술과 인간의 역할을 분명히 구분하는 자세가 필요합니다.

지금 우리가 AI에 대해 질문해야 할 것들

- AI는 정말 '추론'하는가, 아니면 '예측'하는가?

- 우리는 얼마나 AI의 능력을 과대평가하고 있는가?

- AI 기술은 버블일까, 아니면 진화 중인 도구일까?

애플의 '사고의 환상' 논문은, AI 시대에 반드시 던져야 할 중요한 질문을 우리에게 남깁니다.