생각의 환상: 대형 추론 모델의 한계와 우리가 배워야 할 점

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인공지능 언어 모델의 발전 속도는 놀라울 정도입니다. 이제는 단순한 텍스트 생성뿐 아니라 복잡한 수학 문제나 논리 퍼즐까지 푸는 '추론' 능력을 기대하게 됐습니다. 대표적인 기술이 바로 Chain-of-Thought(CoT)와 Self-Reflection 기반의 추론 특화 모델, 즉 Large Reasoning Models(LRMs)입니다.

하지만 과연 이런 모델들은 정말 '생각'을 하고 있는 걸까요?
애플의 최신 연구 "The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity" 는 이 질문에 정면으로 도전합니다.

이번 블로그에서는 해당 연구를 통해 밝혀진 LRM의 추론 구조와 한계, 우리가 기술 활용 시 주의해야 할 점을 깊이 살펴보겠습니다.

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대형 추론 모델(LRM)이란 무엇인가?

LLM과 LRM의 차이

대형 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 다양한 언어적 작업을 수행합니다. 여기에 CoT(Chain-of-Thought)와 Self-Reflection 같은 기법을 적용하면 단순 답변이 아니라 추론 과정을 단계별로 서술하도록 유도할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 문제 해결 능력이 향상된 모델을 LRM이라 부릅니다.

즉, LRM은 LLM의 일종이지만, 더 긴 사고 흐름을 만들어내는 기술이 추가 적용된 모델입니다.

CoT와 Self-Reflection란?

• Chain-of-Thought(CoT) : 문제 해결 과정을 논리적 단계로 나눠 출력하도록 프롬프트를 구성하는 기법입니다.
• Self-Reflection : 출력된 결과를 스스로 검토·수정하도록 프롬프트에 반영하는 방법입니다.

이 두 가지 기법은 최근 다양한 LLM 성능 향상 사례에서 많이 활용되고 있습니다.

애플 연구 개요: 왜 퍼즐 환경으로 평가했는가?

기존 벤치마크의 한계

기존 LLM 평가에서는 수학 문제나 코딩 테스트 같은 정답 중심 벤치마크가 주로 사용됩니다. 그러나 이런 벤치마크는 다음과 같은 한계가 있습니다.

• 데이터 오염 가능성: 학습 데이터에 벤치마크 문제 유사 패턴이 포함됐을 수 있음
• 사고 과정 검증 부족: 최종 정답만 평가할 뿐, 중간 추론 흐름은 분석하지 않음

따라서 연구팀은 논리 구조를 유지하면서도 복잡도를 세밀하게 조절 가능한 퍼즐 환경을 설계해 평가했습니다.

퍼즐 기반 평가 설계

연구에서 사용한 퍼즐 환경은 다음과 같습니다.

• 하노이의 탑: 원판 수로 난이도 조절, 목표 상태 도달 여부 평가
• 체커 점프: 체커 개수와 빈 공간 수로 복잡도 조절
• 강 건너기: 행위자·에이전트 수와 보트 용량으로 난이도 조절
• 블록 월드: 블록 수로 조절, 초기 상태에서 목표 상태로 이동

이러한 퍼즐들은 복잡성을 정밀하게 제어할 수 있고, 사고 흐름을 명확히 분석하기 좋은 환경을 제공합니다.

실험 결과 주요 포인트

복잡도별 추론 양상 변화

실험 결과는 다음과 같은 패턴을 보였습니다.

• 저복잡도 문제 : 표준 LLM이 LRM보다 더 효율적이고 정확한 결과를 냈습니다.
• 중간복잡도 문제 : LRM이 CoT와 Self-Reflection 기법을 통해 유의미한 성능 향상을 보였습니다.
• 고복잡도 문제 : 두 모델 모두 성능이 급격히 붕괴했습니다. 특히 LRM은 추론 토큰 사용량이 오히려 감소하는 비효율적 현상까지 관찰됐습니다.

사고 흔적 분석

• 과잉 사고(overthinking) : 저복잡도 문제에서 LRM은 이미 정답을 찾고도 불필요한 탐색을 반복해 성능 저하를 일으켰습니다.
• 중간 난이도 : 점진적 탐색으로 정답에 도달하지만 탐색 과정이 길고 복잡합니다.
• 고난이도 : 추론 흐름이 아예 붕괴돼 옳은 해답을 찾지 못했습니다.

알고리듬 실행의 한계

프롬프트에 명시적 알고리듬을 제공해도 LRM은 이를 정확히 따르지 못했습니다. 이는 단순 '정답 찾기'뿐 아니라 논리적 기호 조작 능력 자체가 부족하다는 것을 시사합니다.

벤치마크 오염 문제

기존 수학 벤치마크(MATH500, AIME24, AIME25)에서는 LRM과 비-LRM 모델 간 성능 격차가 일관되지 않았습니다. 특히 AIME25는 학습 데이터 오염 가능성이 지적됐습니다. 따라서 벤치마크만으로 LRM 성능을 일반화하기 어렵습니다.

현재 LRM의 명확한 한계는 무엇인가?

이번 연구는 다음과 같은 근본적 한계를 밝혔습니다.

• 복잡도 증가 시 성능 붕괴가 발생
• CoT와 Self-Reflection로도 고난도 문제는 해결 불가
• 명시적 알고리듬 실행에 실패
• 사고 흐름의 일관성 부족
• 퍼즐 환경 간 성능 일관성 미흡

이로 인해 현재 LRM은 범용적인 고난도 문제 해결 능력을 갖췄다고 보기 어렵습니다.

향후 연구 방향과 시사점

• 정밀 평가 환경 구축 : 퍼즐 기반 평가처럼 사고 흐름을 투명하게 검증할 수 있는 평가 방식이 필요합니다.
• 논리적 일관성 강화 : 단순 CoT 사용만으로는 부족하며, 논리적 기호 조작 능력을 본질적으로 개선해야 합니다.
• 벤치마크 오염 방지 : 학습 데이터와 평가 데이터의 분리 및 오염 방지 기술이 필수적입니다.

이러한 방향성은 실무 적용 시에도 중요한 시사점을 줍니다. 예를 들어 고신뢰성이 필요한 분야(법률, 의료 등)에서는 현재 LRM의 성능 한계를 정확히 이해하고 활용 범위를 신중히 설정해야 합니다.

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이번 애플 연구는 AI가 '생각'을 한다는 믿음에 중요한 경고를 던졌습니다. CoT와 Self-Reflection로 일정 수준까지는 성능을 높일 수 있지만, 고난도 복잡한 문제에서는 LRM 역시 명확한 한계를 드러냅니다.

따라서 AI 기반 제품 설계나 연구 개발 시에는 이러한 현실적 한계를 반드시 고려해야 합니다. 기술적 환상을 벗고, 정확하고 신뢰성 높은 AI 활용 전략을 세우는 것이 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.

앞으로의 연구에서 논리적 일관성, 사고 흐름 평가, 데이터 오염 방지 등 보다 정교한 접근이 이루어지길 기대해 봅니다.

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