Investing.com- 애플이 주말에 발표한 연구 논문에 따르면, 추론에 중점을 둔 인공지능 모델들은 제한된 능력을 가지고 있으며 특정 복잡성 수준을 넘어서면 정확한 결과를 생성하지 못한다고 주장했습니다.

애플(NASDAQ:AAPL) 연구진은 "사고의 환상: 문제 복잡성의 관점에서 추론 모델의 강점과 한계 이해"라는 제목의 논문에서, 대형 추론 모델(LRMs)은 추론 품질에 명확한 격차가 있으며 일반적인 문제 해결 능력을 개발하는 데 실패했다고 주장했습니다.

연구진은 OpenAI의 O1/o3, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini Thinking과 같은 LRM을 표준 AI 테스트 벤치마크에서 벗어난 점점 더 복잡한 문제를 통해 테스트했습니다.

애플 연구진은 "제어 가능한 퍼즐 환경"을 사용하여 모델을 테스트했고, 복잡성이 증가함에 따라 LRM의 성능이 저하되어 결국 정확도가 0에 도달하는 것을 발견했습니다.

"우리는 최첨단 LRM(예: o3-mini, DeepSeek-R1, Claude-3.7-Sonnet-Thinking)이 여전히 일반화 가능한 문제 해결 능력을 개발하지 못하고 있으며, 다양한 환경에서 특정 복잡성을 넘어서면 정확도가 결국 0으로 붕괴된다는 것을 보여줍니다,"라고 애플 연구진은 논문에서 밝혔습니다.

연구진은 테스트 결과 LRM이 "근본적인 비효율성"과 확장 능력에 명확한 한계가 있다고 말했습니다. 또한 연구진은 기존 수학적 벤치마크에 기반한 LRM의 현재 평가 방법에 의문을 제기하며, 알고리즘 퍼즐 환경을 사용하여 더 통제된 실험 방법을 설계했다고 밝혔습니다.

애플 연구진은 LRM이 일반 AI(인간이 보여주는 광범위한 인지 능력과 문제 해결 기술을 모방할 수 있는 이론적 형태의 AI)를 향한 중요한 단계라는 주장에 의문을 제기했습니다.

일반 AI는 주요 개발자들에 의해 오랫동안 최종 목표로 여겨져 왔지만, 여전히 매우 이론적인 성격을 띠고 있습니다. 현재의 AI 모델, 특히 대형 언어 모델은 패턴 인식을 사용하여 시퀀스의 다음 단어를 예측함으로써 새로운 텍스트를 생성하는데, 이는 여전히 오류 가능성이 높고 추론 능력을 제한합니다.

애플의 이번 논문은 회사가 경쟁사들에 비해 AI 노력이 크게 뒤처진 상황에서 6월 9일 개최되는 세계 개발자 컨퍼런스(WWDC)를 며칠 앞두고 발표되었습니다.

애플은 OpenAI와 협력하여 주력 기기에 AI 기능을 제공하고 있음에도 불구하고, 애플 인텔리전스(Apple Intelligence)라는 AI 제품에서 약속한 기능을 출시하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

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