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### AI의 추론 능력: 인간과의 비교
여러분, 인공지능(AI)이 인간처럼 복잡한 사고를 할 수 있을까요? 최근 USC Viterbi School of Engineering의 연구팀이 다룬 주제인데요, 이들은 AI가 인간의 IQ 테스트에 해당하는 비주얼 퍼즐을 해결할 수 있는지를 조사했습니다. 그 결과는 다소 실망스러웠습니다. 오늘은 이 연구를 통해 AI의 현재 한계와 가능성에 대해 알아보겠습니다.
#### AI, 비주얼 퍼즐을 푸는 데 여전히 취약하다
이번 연구는 여러 개의 다중 모달 대형 언어 모델(MMLM)을 이용해 비주얼 퍼즐을 해결하는 능력을 평가했습니다. 이러한 퍼즐은 인간의 비언어적 추론 능력을 측정하는데 사용되는 페이퍼, 즉 ‘래번의 진행 행렬(Raven’s Progressive Matrices)’을 기반으로 합니다. 연구의 사회자에 따르면, “노란색 원이 파란색 삼각형으로 변하는 패턴을 보고, 다른 상황에서도 같은 패턴을 적용할 수 있을까요?”라는 질문을 통해 AI 모델의 논리적 사고를 시험해 본 것이죠.
결과는 기대 이하였습니다. 연구진은 “이 모델들은 정말 형편없었다. 이해와 패턴 해석 모두에서 실패했다.”고 언급했습니다. 특히 오픈소스 모델들은 폐쇄형 모델보다 비주얼 추론에 더 어려움을 겪었으며, 그나마도 인간의 사고 능력에는 미치지 못했습니다.
#### AI, 인간의 사고를 따라잡을 수 있을까?
그럼에도 불구하고, 이 연구는 AI가 인간 사고를 모방할 수 있는 가능성을 여전히 타진하고 있다는 점에서 의미가 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 체계적인 사고 과정을 유도하는 ‘Chain of Thought prompting’이라는 기법을 통해 일부 모델의 성능을 개선할 수 있었습니다. 이런 접근 방식은 AI가 복잡한 문제를 단계적으로 해결할 수 있도록 돕습니다.
또한, 폐쇄형 모델인 GPT-4V는 다른 모델에 비해 상대적으로 좋은 성과를 보였지만, 여전히 인간의 수준에는 미치지 못한다는 사실도 확인되었습니다. 이들은 AI에게 더 큰 데이터 세트와 더 강력한 컴퓨팅 자원의 이점을 가지고 있으며, 이러한 이유로 그들의 성능이 더 뛰어납니다.
#### AI 연구의 미래와 우리의 역할
이 연구는 다음과 같은 중요한 시사점을 제공합니다. 첫째, AI 모델이 인간 cognition과 비교했을 때 어디에서 약점을 가지고 있는지를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 약점들을 파악함으로써 향후 연구와 개발 방향을 설정할 수 있습니다. 연구의 저자들은 “우리는 아직 AI 모델이 어떤 일을 할 수 있는지에 대한 이해가 매우 제한적”이라며, 이를 개선하고 더 안전하며 유용한 AI를 만드는 것이 필수적이라고 강조했습니다.
결국, 이 연구는 AI 모델의 한계와 가능성을 탐구함으로써 우리가 AI 기술을 어떻게 발전시킬 수 있을지를 제안합니다. 우리가 AI의 비전을 넓히기 위해 수행하는 연구는 단순히 기술의 진보를 넘어서, 인간과 AI 간의 더 나은 상호작용과 이해를 이끌어낼 것입니다.
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AI와 인간 사이의 경계를 탐구하는 것은 흥미진진한 여정입니다. 이러한 연구들을 통해 우리는 AI의 가능성과 한계를 더 깊이 이해할 수 있으며, 이러한 지식을 바탕으로 더 나은 AI 시스템을 만들 수밖에 없겠죠! 여러분도 AI가 인간처럼 사고할 수 있는 날을 기대해 보시기 바랍니다.
