추론 모델의 환상

AI의 추론 기능을 어디까지 믿을 수 있을까?
빅테크 기업들의 Large Reasoning Model (LRM)은 성능 향상을 자랑했지만
실제로 사용해보면 응답 속도가 느려지는것에 비해 정답률은 기대 이하인 경우가 많았다.
최근 Apple의 AI 연구팀의 논문도 이 점에 대해 지적하였다.

Apple 연구팀의 발견

대상 모델 : 모델: Claude 3.7, DeepSeek-R1, OpenAI o-series
방법 : 난이도를 달리한 퍼즐 풀이 테스트

복잡도 구간	성능 경향
낮은 난이도	일반 LLM이 오히려 LRM보다 정확도 우위
중간 난이도	LRM이 추가적 ‘사고 과정’ 덕분에 우세
높은 난이도	두 모델 모두 정확도 완전 붕괴

현상
1) 난이도가 일정 수준을 넘어서면 일반화 가능한 추론 능력 미형성
2) 토큰이 충분해도 일정 지점 이후 추론 과정이 오히려 줄어듦(LRM에 내재적 연산 스케일 한계가 있음)
3) 단순 문제에서는 over-thinking, 복잡 문제에서는 완전 실패라는 복잡도 의존 패턴 확인

실험의 한계점

• 도메인 편협성 : 퍼즐 기반 환경이 실제 세계 과제를 충분히 대변하지 못할 수 있음
• 블랙박스 접근 : 폐쇄형 API라 내부 아키텍처 분석이 제한적
• 완전 검증 가정 : 구조화가 낮은 영역에선 정밀 검증 자체가 어려움

실험의 시사점

사고의 모방이라는 구조적 한계
현재 LLM은 언어를 확률적으로 예측할 뿐 의미를 깊이 이해하거나 논리적으로 사고하지 못한다.
정확 계산의 한계: 하노이 탑의 해법 알고리즘을 모델에 제공해도 성능이 개선되지 않았다.
첫 실패 지점 분석: 하노이 탑에서는 최대 100회까지 올바른 수를 두면서도 강 건너기 퍼즐에서는 5회도 넘기지 못했다. 현 접근법이 AGI로 나아가는 데 근본적 장벽에 직면했음을 시사한다.

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AGI 단계 중 2단계(Reasoning)가 저물고 3단계(Agent)의 시대가 맞구나 하는 생각이 들었다.
그렇기에 이제는 값 비싼 추론 모델을 계속 사용하기 보다는 목적별로 모델을 재구성하고
단순히 AI에게 “생각해서 처리해봐”가 아닌 사람이 먼저 “논리 구조를 설계해서 처리하도록” 해야할 것 같다.
잘 설계된 워크 플로우와 에이전트가 필요한 시기인 것 같다.