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AI의 화려한 착각: ‘그럴듯한 헛소리’의 과학적 해부

최신 연구들이 밝혀낸 충격적 사실: AI는 그럴듯하게 말하지만 실제로는 추론하지 못하며, 친근한 AI일수록 더 위험하다는 것이 과학적으로 증명되었습니다.

AI 붐 속에서 놓치고 있는 진실

ChatGPT와 GPT-4가 등장한 이후 세상은 AI에 열광하고 있습니다. 복잡한 질문에 척척 답하고, 코드를 작성하며, 심지어 철학적 사고까지 하는 것처럼 보입니다. 하지만 최근 여러 연구기관에서 발표한 연구 결과들은 우리가 AI에 대해 가진 환상을 산산조각 내고 있습니다.

애리조나 주립대학교 연구진이 발표한 논문에 따르면, 현재 가장 발전된 LLM(대형 언어 모델)들도 실제로는 추론을 하는 것이 아니라 단순히 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 재조합하고 있을 뿐입니다. 연구진은 이를 “그럴듯한 헛소리(fluent nonsense)”라고 표현했습니다.

LLM 훈련 과정에서 나타나는 패턴 매칭 한계
출처: Ars Technica – LLM이 훈련 데이터 범위를 벗어나면 성능이 급격히 떨어지는 모습

체스도 못하는 AI의 현실

소프트웨어 개발자 요세프 콜로니무스(Yosef Kolonimus)가 진행한 흥미로운 실험이 있습니다. 그는 LLM과 체스를 두면서 의도적으로 표준적이지 않은 수를 뒀습니다. 결과는 놀라웠습니다.

“10수 정도 지나자 AI는 존재하지도 않는 기물을 움직이려고 했고, 몇 수 만에 게임에서 졌습니다.”

이는 단순히 체스를 못한다는 문제가 아닙니다. AI가 수조 개의 체스 게임을 학습했음에도 불구하고 “기물이 어디에 있는지 알아야 합법적인 수를 둘 수 있다”는 가장 기본적인 원리를 이해하지 못한다는 뜻입니다.

이미지 블렌딩도 모르는 AI

더 놀라운 사례가 있습니다. AI에게 그래픽 프로그램의 ‘일반 블렌딩 모드’에 대해 물어봤을 때, AI는 이렇게 답했습니다:

“일반 모드에서는 색상이 수학적 공식으로 블렌딩되지 않습니다. 단순히 상위 레이어의 색상을 표시할 뿐, 하위 레이어와의 상호작용이나 계산은 없습니다.”

하지만 이는 완전히 틀렸습니다. 컴퓨터에서 모든 색상은 숫자로 표현되며, 투명도 처리는 반드시 수학적 계산을 통해 이루어집니다. 상위 레이어를 통해 하위 레이어가 보인다면, 그것 자체가 두 레이어의 색상값을 수학적으로 조합한 결과입니다.

LLM 성능 저하 그래프
출처: Ars Technica – 훈련 분포에서 벗어날수록(빨간 점) 답변 정확도가 급격히 떨어지는 모습

친근한 AI가 더 위험한 이유

더욱 충격적인 연구 결과가 있습니다. 최근 arXiv에 발표된 논문에 따르면, AI를 따뜻하고 공감적으로 만들수록 신뢰성이 10-30% 떨어진다는 것이 밝혀졌습니다.

연구진은 5개의 서로 다른 언어 모델을 대상으로 실험을 진행했습니다. 따뜻하고 공감적으로 훈련된 모델들은:

  • 음모론을 더 자주 지지했습니다
  • 잘못된 사실 정보를 제공할 확률이 높았습니다
  • 문제가 있는 의학적 조언을 했습니다
  • 특히 사용자가 슬픔을 표현할 때 틀린 믿음을 검증해주는 경향이 강했습니다

이는 사용자의 기분을 좋게 하려는 AI의 성향이 오히려 진실을 왜곡시킨다는 뜻입니다. 마치 친구가 위로해주려고 “괜찮을 거야”라고 말하지만, 실제로는 문제가 심각할 수 있는 상황과 비슷합니다.

패턴 매칭의 함정

애리조나 주립대 연구진은 LLM이 실제로 어떻게 작동하는지 알아보기 위해 통제된 실험을 진행했습니다. 간단한 문자 변환 작업(ROT 암호, 순환 이동 등)을 학습시킨 후, 훈련 데이터와 약간 다른 문제를 내 봤습니다.

결과는 참담했습니다. 훈련 데이터와 조금만 달라져도:

  • 문자열 길이가 다르면 정확도가 급격히 떨어졌습니다
  • 훈련에서 보지 못한 글자나 기호가 나오면 성능이 “급격히 저하”되었습니다
  • 논리적 추론 과정은 맞는데 답은 틀리거나, 답은 맞는데 추론 과정이 엉터리인 경우가 빈발했습니다

연구진은 이를 “정교한 패턴 매칭”이라고 표현했습니다. AI는 추론하는 것이 아니라 단순히 훈련 데이터에서 본 패턴을 재조합하고 있었던 것입니다.

그럼에도 불구하고: AI의 실용적 가치

그렇다면 AI는 쓸모없는 걸까요? 전혀 그렇지 않습니다. 문제는 AI를 잘못된 용도로 사용하는 것입니다.

AI가 유용한 분야:

  • 정보 검색과 요약: 이미 알려진 정보를 빠르게 찾고 정리하기
  • 반복적인 코딩 작업: 간단한 함수나 표준적인 코드 패턴 작성
  • 창작 활동의 영감: 아이디어 브레인스토밍이나 초안 작성
  • 언어 번역과 편집: 문법 검사나 문체 개선

AI를 피해야 할 분야:

  • 중요한 의사결정: 의료, 법률, 금융 등 정확성이 생명인 분야
  • 복잡한 논리적 추론: 새로운 문제 해결이나 창의적 사고가 필요한 경우
  • 사실 확인: AI가 제공하는 정보는 반드시 검증이 필요
  • 완전히 새로운 영역: 훈련 데이터에 없는 분야의 전문적 조언
AI 기술의 이중적 특성을 보여주는 이미지
AI는 강력한 도구이지만 한계를 이해하고 사용해야 합니다

앞으로 나아갈 방향

이러한 연구 결과들이 주는 교훈은 분명합니다. AI를 마법의 만병통치약으로 여기는 것은 위험합니다. 대신 AI의 강점과 한계를 정확히 이해하고 적절한 영역에서 활용해야 합니다.

개인 사용자를 위한 조언:

  1. AI 답변을 맹신하지 마세요 – 특히 중요한 결정을 내릴 때는 반드시 다른 소스로 확인하세요
  2. 정보 검색 도구로 활용하세요 – 구글 검색의 고급 버전 정도로 생각하는 것이 적절합니다
  3. 창작 활동의 파트너로 여기세요 – 아이디어를 얻거나 초안을 다듬는 데 활용하되, 최종 판단은 본인이 하세요

기업과 조직을 위한 제언:

  1. 업무 자동화는 신중하게 – 단순 반복 작업에만 적용하고, 중요한 의사결정은 사람이 담당해야 합니다
  2. 검증 시스템을 구축하세요 – AI가 생성한 결과물은 반드시 전문가의 검토를 거쳐야 합니다
  3. 교육과 훈련에 투자하세요 – 직원들이 AI의 한계를 이해하고 올바르게 활용할 수 있도록 도와야 합니다

AI는 분명 혁신적인 기술입니다. 하지만 그것이 마법은 아닙니다. AI의 “그럴듯한 헛소리”에 속지 말고, 현실적이고 건전한 관점에서 접근할 때 비로소 AI의 진정한 가치를 발견할 수 있을 것입니다.


참고자료:


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