생각 없는 생각들: 에이전트 파이프라인을 통한 LLM의 사고 연쇄 추론의 설명 가치 재고찰

본 논문은 에이전트 파이프라인이라는 새로운 시스템 아키텍처를 통해 LLM의 사고 연쇄(CoT) 추론의 설명 가치를 재고찰합니다. CoT 추론이 LLM의 출력 개선이나 설명 가능성 향상에 기여하지 않고 오히려 '설명 없는 설명'을 생성할 수 있음을 보여주는 연구 결과는, 설명 가능한 AI(XAI) 연구에 새로운 방향을 제시합니다.

최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 뜨거운 감자 중 하나는 바로 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡한 내부 동작을 이해하고 신뢰도를 높이기 위한 노력은 계속되고 있습니다. 하지만, Ramesh Manuvinakurike 등 6명의 연구자들이 발표한 논문, "Thoughts without Thinking: Reconsidering the Explanatory Value of Chain-of-Thought Reasoning in LLMs through Agentic Pipelines"은 기존의 설명 가능성 접근 방식에 대한 새로운 시각을 제시합니다.

이 연구는 '에이전트 파이프라인' 이라는 새로운 개념에 주목합니다. 에이전트 파이프라인은 여러 개의 LLM이 최소한의 인간 개입으로 협력하여 작업을 수행하는 시스템입니다. 이러한 시스템은 기존의 LLM 설명 가능성 연구에 새로운 도전과 기회를 동시에 제공합니다. 연구진은 지각적 작업 안내 시스템에 에이전트 파이프라인을 구현하고, 정량적 및 정성적 분석을 통해 그 결과를 분석했습니다.

특히, LLM의 설명 가능성을 높이는 데 널리 사용되는 '사고 연쇄(Chain-of-Thought, CoT) 추론' 에 대한 분석 결과가 주목할 만합니다. 연구 결과, CoT 추론만으로는 LLM의 출력 성능이 향상되지 않을 뿐만 아니라, 오히려 '설명 없는 설명(explanations without explainability)' 을 생성하는 경향을 보였습니다. 즉, CoT 추론을 통해 얻은 설명이 사용자의 시스템 이해도나 목표 달성 능력을 향상시키지 못한다는 것을 의미합니다.

이 연구는 LLM의 설명 가능성을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 모색해야 함을 시사합니다. 단순히 CoT 추론에 의존하는 것이 아니라, 에이전트 파이프라인과 같은 새로운 시스템 아키텍처와 설명 가능성 기법을 고려해야 합니다. 이는 인간 중심의 XAI(HCXAI) 연구 분야에 중요한 시사점을 제공하며, 앞으로의 연구 방향을 제시하는 중요한 결과라고 할 수 있습니다. 더 나아가, 이러한 연구는 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

🤔 과연 AI의 '진짜' 생각을 이해할 수 있을까요? 앞으로의 연구가 기대됩니다.