빙수가 익사를 유발하지 않는다는 사실: 인과 추론에서 통계적 함정에 대한 LLM 벤치마킹

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 인과 추론 능력을 엄격하게 평가하기 위한 새로운 벤치마크 CausalPitfalls를 제시하고, 현재 LLM의 한계와 향후 발전 방향을 제시합니다.

의료, 경제, 공공 정책과 같은 중요한 영역에서 의사결정을 내리는 데는 신뢰할 수 있는 인과 추론이 필수적입니다. 하지만, 대규모 언어 모델(LLM)이 엄격하고 신뢰할 수 있는 통계적 인과 추론을 처리할 수 있는지 여부는 아직 불확실합니다.

기존 벤치마크는 일반적으로 단순화된 과제를 다루었습니다. 예를 들어, LLM이 의미론적 인과 관계를 식별하거나 원시 데이터에서 직접 결론을 도출하도록 요구하는 과제가 포함됩니다. 그 결과, 모델은 Simpson's paradox나 selection bias와 같은 중요한 통계적 함정을 간과할 수 있으며, 이는 실제 세계에서 LLM의 적용 가능성을 제한합니다.

Jin Du 등 연구진은 이러한 한계를 해결하기 위해, 일반적인 인과 추론 함정을 극복하는 LLM의 능력을 엄격하게 평가하도록 설계된 포괄적인 벤치마크인 CausalPitfalls를 제안했습니다. 이 벤치마크는 여러 난이도의 구조화된 과제와 채점 기준을 특징으로 하며, 인과 추론 능력과 LLM 응답의 신뢰성을 정량적으로 측정할 수 있습니다.

연구진은 두 가지 프로토콜, 즉 (1) 본질적인 인과 추론 능력을 평가하는 직접 프롬프팅과 (2) 명시적인 통계 분석을 위한 실행 가능한 코드를 생성하는 코드 지원 프롬프팅을 사용하여 모델을 평가했습니다. 또한, 인간 전문가의 평가와 비교하여 판단의 효과를 검증했습니다.

결과는 통계적 인과 추론을 수행할 때 현재 LLM에 상당한 한계가 있음을 보여줍니다. CausalPitfalls 벤치마크는 신뢰할 수 있는 인과 추론 시스템 개발을 발전시키기 위한 필수적인 지침과 정량적 지표를 제공합니다. 이 연구는 LLM의 인과 추론 능력에 대한 깊이 있는 이해와 향후 발전 방향을 제시하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, 의사결정의 신뢰성과 정확성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 🤔