충격! 초등 수학 문제에도 쩔쩔매는 AI? 최첨단 언어 모델의 '암기' 능력 실태 공개!

최첨단 LLM의 초등 수준 추론 문제 해결 능력 저하를 보여주는 RoR-Bench 벤치마크 연구 결과 발표. 문제 조건의 미세한 변화에도 성능이 급격히 감소하는 현상을 통해 LLM의 단순 암기 행위와 진정한 지능 수준에 대한 재평가 필요성 제기.

AI의 놀라운 발전... 그러나 숨겨진 진실은?

최근 몇 년간, 눈부신 발전을 거듭해온 거대 언어 모델(LLM). 마치 인간의 지능을 뛰어넘을 듯한 능력을 보여주며 연구자들을 놀라게 했습니다. 하지만 과연 그 능력은 진정한 '지능'에서 비롯된 것일까요? 혹은 단순히 인터넷에서 습득한 정보를 반복하는 '암기'일 뿐일까요?

얀 카이 등 연구진이 발표한 논문, **"Recitation over Reasoning: How Cutting-Edge Language Models Can Fail on Elementary School-Level Reasoning Problems?"**는 이 질문에 대한 충격적인 답을 제시합니다.

연구진은 RoR-Bench라는 새로운 벤치마크를 개발했습니다. 이 벤치마크는 초등학생 수준의 간단한 추론 문제를 다루지만, 조건을 미묘하게 바꿈으로써 LLM의 '암기' 행위를 감지하는 데 초점을 맞췄습니다. 다시 말해, 문제 자체는 쉽지만, 약간의 변형을 통해 LLM이 단순히 암기한 답을 내놓는지, 실제로 추론 능력을 발휘하는지 판별하는 것이죠.

그리고 실험 결과는 놀라웠습니다. OpenAI의 o1이나 DeepSeek의 R1과 같은 최첨단 LLM조차도 문제 조건의 단 한 문장 변화에도 무려 **60%**나 성능이 저하되는 것을 확인했습니다! 초등 수준의 산술 및 추론 문제에서 말이죠.

이는 LLM의 진정한 지능 수준에 대한 심각한 의문을 제기합니다. 겉으로는 놀라운 능력을 보여주지만, 사실은 훈련 데이터에서 본 것을 단순히 반복하는 '앵무새'에 불과할 가능성이 높다는 것을 시사하는 것이죠. 이러한 발견은 LLM 연구 분야에 경종을 울리며, 단순한 암기 능력이 아닌 진정한 추론 능력을 갖춘 AI 개발을 위한 새로운 방향 설정을 요구하고 있습니다. 앞으로 LLM의 발전 방향에 대한 심도있는 논의가 필요한 시점입니다.

결론적으로, 최첨단 AI라 할지라도, 진정한 이해와 추론 능력은 아직 부족하다는 것을 명심해야 합니다. '암기'를 넘어선, 진정한 '사고' 능력을 갖춘 AI 개발을 위한 노력이 지금부터 더욱 중요해졌습니다.