“애플 ‘Openai의 o1은 진정한 추론을 하지 않는다 연구 발표’“ 분석

궁금하신 주제나 글을 댓글 달아주시면 분석하겠습니다.

바쁘신 분은 제일 아래 결론을 보세요.

1차로 기사의 주장을 팩트체크
2차로 기사에 대한 반론을 팩트체크하여 검증합니다.

분석 시작

A (주장)

이 글은 대형 언어 모델(LLM)이 실제로는 추론을 하지 않고, 학습 데이터에서 관찰한 패턴을 복제하는 것에 불과하다고 주장합니다. 또한 OpenAI의 ‘o1’ 모델도 기존의 LLM들과 본질적으로 다르지 않다고 비판합니다.

B (전제)

1. 애플의 연구 결과에 따르면, LLM은 학습 데이터에서 패턴을 복제하며 진정한 추론을 하지 않는다고 합니다.
2. OpenAI의 ‘o1’ 모델이 추론 능력을 강조하지만, 실제로는 기존 LLM들과 큰 차이가 없다는 지적이 있습니다.

C (의도)

이 글을 읽는 사람들에게 남는 메시지는, LLM, 특히 OpenAI의 최신 모델이 실제로 추론하지 못하며, 기존의 언어 모델과 크게 다를 바가 없다는 비판입니다.

D (방법)

저자는 애플 연구의 권위를 빌려 LLM의 한계를 강조하며, 이를 OpenAI의 ‘o1’ 모델과 비교해 그 모델이 실질적인 진전을 이루지 못했다고 주장합니다.

E (의도 강화)

주요 표현으로는 “실제로 추론을 하지 않는다”, “복제한다”, “다를 것이 없다”와 같은 부정적인 표현이 반복적으로 사용되어, LLM의 발전이 미흡하다는 비판을 지속적으로 강조합니다.

F (팩트 체크)

1. 애플의 연구: 애플 연구팀은 LLM이 패턴을 복제할 뿐, 실제로 추론을 하지 않는다는 연구 결과를 발표했습니다. 특히 수학적 논리 문제에서 LLM이 일관되지 못한 결과를 보여 진정한 추론을 하지 못함을 강조했습니다  .
2. OpenAI의 ‘o1’ 모델: ‘o1’ 모델도 패턴 인식을 기반으로 하고 있으며, 애플 연구팀은 이 모델이 기존 LLM과 마찬가지로 추론 능력에서 크게 개선되지 않았다고 비판했습니다 .

G (일관성과 불일관성)

• 애플의 행동: 애플은 일관되게 LLM의 추론 한계를 지적해 왔으며, 이를 바탕으로 새로운 평가 도구를 개발하는 등 꾸준히 LLM의 문제를 연구하고 있습니다.
• OpenAI의 행동: OpenAI는 ‘o1’ 모델을 추론 능력을 강화한 모델로 홍보하고 있지만, 애플 연구진의 비판처럼 근본적인 개선이 부족하다는 지적을 받고 있습니다 .

H (반박)

OpenAI의 ‘o1’ 모델이 기존 LLM과 다를 바 없다는 주장은 지나치게 단순화된 해석입니다. LLM이 패턴 인식을 기반으로 한다는 것은 맞지만, ‘o1’은 이전 모델에 비해 복잡한 문제 해결 능력이 향상되었습니다. 또한, 마케팅과 실제 성능 간의 격차는 존재하지만, ‘o1’이 기존 모델과 완전히 동일하다고 주장하는 것은 부정확합니다 .

I (핵심 문장)

1. “‘o1’ 모델은 패턴을 복제할 뿐 추론을 하지 않는다.”
2. “‘o1’은 기존 LLM과 실질적으로 차이가 없다.”

J (팩트 체크)

1. ”‘o1’ 모델은 패턴을 복제할 뿐 추론을 하지 않는다”: 애플 연구 및 여러 독립 연구에 따르면, ‘o1’ 모델은 여전히 패턴 매칭에 의존하고 있으며, 이는 추론보다는 복잡한 패턴 인식에 가까운 행위입니다  .
2. ”‘o1’은 기존 LLM과 실질적으로 차이가 없다”: 이 주장은 논란의 여지가 있습니다. ‘o1’은 이전 모델보다 더 복잡한 추론 작업을 처리할 수 있지만, 인간과 유사한 추론 능력에는 여전히 미치지 못한다는 점에서, “큰 차이”가 없다고 주장할 수 있습니다  .

K (결론)

이 글은 LLM, 특히 OpenAI의 ‘o1’ 모델이 여전히 추론을 제대로 하지 못한다는 점에서는 맞지만, ‘o1’이 이전 모델과 완전히 동일하다고 주장하는 것은 과장입니다. ‘o1’은 특정 영역에서 진전을 이루었으며, 이 점을 무시한 것은 부정확합니다.

L (거친 결론)

‘o1’을 “그저 똑같은 LLM”이라고 치부하는 것은, 새 자동차가 여전히 휘발유를 쓴다고 비판하는 것과 같습니다. ‘o1’이 마법은 아니지만, 이전보다 나아졌습니다. 아직 패턴 속에 갇혀 있긴 하지만요.