AI 모델의 체계성: 행동 너머의 표상을 향한 여정

본 기사는 Ivan Vegner 등 연구진의 논문을 바탕으로 AI 모델의 체계성에 대한 새로운 관점을 제시합니다. 기존 연구들의 행동적 체계성에 대한 집중에서 벗어나, 표상적 체계성의 중요성을 강조하며, 기계적 해석 가능성을 활용한 새로운 평가 방법을 제안합니다.

최근 급격한 발전을 거듭하고 있는 머신러닝(ML) 모델들은 놀라운 성능을 보여주지만, 여전히 새로운 상황에 대한 일반화 능력에는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 핵심 개념 중 하나가 바로 체계성(systematicity) 입니다. 체계성이란, 모델이 부분들을 조합하여 새로운 전체를 이해하고 처리하는 능력을 의미합니다. Ivan Vegner 등 연구진의 논문 "Behavioural vs. Representational Systematicity in End-to-End Models: An Opinionated Survey"은 AI 모델의 체계성에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.

논문은 기존 연구들이 주로 행동적 체계성(behavioural systematicity) 에 초점을 맞춰왔다는 점을 강조합니다. 행동적 체계성은 모델의 출력 결과가 체계적인지 여부를 평가하는 반면, 표상적 체계성(representational systematicity) 은 모델이 내부적으로 정보를 어떻게 표상하고 처리하는지에 대한 체계성을 평가합니다. 연구진은 Fodor와 Pylyshyn의 주장을 인용하며, 표상적 체계성의 중요성을 다시 한번 강조합니다. 이는 단순히 출력 결과만을 보는 것이 아니라, 모델의 내부 작동 원리를 이해해야 진정한 체계성을 평가할 수 있다는 의미입니다.

연구진은 Hadley (1994)의 체계적 일반화 분류 체계를 활용하여, 기존의 주요 벤치마크들이 주로 행동적 체계성만을 평가하고 있음을 분석합니다. 언어 및 비전 분야의 다양한 벤치마크들을 분석하여, 표상적 체계성을 제대로 평가하지 못하는 한계를 지적합니다. 이는 마치 자동차의 외관만 보고 성능을 평가하는 것과 같습니다. 외관이 화려하다고 해서 성능이 좋은 것은 아니듯, 행동적 체계성만으로는 모델의 진정한 능력을 평가할 수 없습니다.

그렇다면 표상적 체계성은 어떻게 평가할 수 있을까요? 연구진은 기계적 해석 가능성(mechanistic interpretability) 분야의 연구를 활용하는 방법을 제시합니다. 기계적 해석 가능성은 AI 모델의 내부 작동 원리를 분석하고 이해하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 모델의 표상 방식과 체계성을 파악할 수 있습니다. 이는 마치 자동차의 엔진 구조를 분석하여 성능을 예측하는 것과 같습니다.

결론적으로, 이 논문은 AI 모델의 체계성에 대한 새로운 관점을 제시하며, 행동적 체계성에서 벗어나 표상적 체계성을 평가하는 방향으로 연구의 패러다임 전환을 촉구합니다. 이는 AI 모델의 진정한 이해와 더 나아가 더욱 강력하고 일반화된 AI 모델 개발을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다. 이를 통해 우리는 단순히 결과만을 보는 것이 아니라, AI의 내면을 들여다보는 시각을 갖게 될 것입니다. 앞으로 더 많은 연구를 통해 AI 모델의 표상적 체계성에 대한 이해가 심화되기를 기대합니다.