놀라운 발견! AI 추론 과정의 진실: 정답 과정이 항상 정답을 보장하지 않는다?

본 연구는 AI 추론 과정의 해석 가능성과 최종 성능 간의 불일치를 규명하고, 정확한 추론 과정이 항상 정확한 답변으로 이어지지 않음을 실험적으로 증명함으로써, 기존 지식 증류(KD) 방법의 한계를 지적합니다. AI 모델의 신뢰성 향상을 위한 새로운 평가 지표 및 방법론 개발의 필요성을 강조합니다.

AI 추론 과정의 신뢰성에 대한 의문: 해석 가능성과 성능의 간극

오늘날 ChatGPT, Perplexity, Microsoft Copilot과 같은 대화형 시스템이 주목받으면서, 사용자들은 AI 모델의 정확성뿐 아니라 그 결과에 대한 투명성까지 요구하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)보다 계산 효율성이 높지만 성능이 떨어지는 소규모 언어 모델(SLM)의 성능 향상을 위해 지식 증류(KD) 기법이 널리 사용됩니다. 최근에는 Chain-of-Thought (CoT)나 DeepSeek R1과 같은 추론 모델이 생성하는 중간 토큰, 즉 ‘추론 과정’을 KD의 학습 신호로 활용하는 연구가 활발합니다.

하지만 Siddhant Bhambri, Upasana Biswas, Subbarao Kambhampati의 연구는 이러한 추론 과정의 해석 가능성과 실제 성능 간의 상관관계에 대한 의문을 제기합니다. 연구팀은 규칙 기반 문제 분해 기법을 활용하여, 복잡한 질문을 구조화된 하위 문제로 분해함으로써 해석 가능하고 정확하게 평가할 수 있는 추론 과정을 생성하는 방법을 제시했습니다. 이를 통해 Open Book QA 문제를 분류 단계와 정보 검색 단계로 나누어 추론 과정 평가를 간소화했습니다.

놀라운 결과: CoTemp QA, Microsoft Machine Reading Comprehension QA, Facebook bAbI QA 데이터셋을 사용한 실험에서 연구팀은 정확한 추론 과정이 반드시 정확한 최종 답변으로 이어지지 않음을 발견했습니다. 즉, 모델이 정확한 추론 과정을 거쳤다고 해서 최종 답변이 정확하다는 보장이 없다는 것입니다. 더 나아가, 최종 답변의 정확성과 중간 추론 과정의 정확성 사이에는 낮은 상관관계가 존재함을 확인했습니다.

이러한 결과는 추론 과정을 이용하여 SLM의 최종 성능을 향상시키려는 기존 KD 방법의 기본적인 가정에 의문을 제기합니다. 즉, AI 모델의 추론 과정을 단순히 '정답'과 '오답'으로 나누어 평가하는 것의 한계를 보여줍니다. 향후 연구에서는 추론 과정의 질적 평가를 위한 새로운 지표와 방법론 개발이 필요하며, AI 모델의 투명성과 신뢰성을 높이기 위한 더욱 심도있는 연구가 필요함을 시사합니다.

결론적으로, AI의 추론 과정은 단순히 ‘블랙박스’가 아니라는 점을 인지해야 합니다. 하지만, 그 과정의 정확성과 최종 결과의 정확성은 항상 일치하지 않을 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 이러한 발견은 AI 모델 개발 및 평가에 대한 새로운 관점을 제시하며, 더욱 신뢰할 수 있고 투명한 AI 시스템 구축을 위한 중요한 전환점이 될 것입니다.