AI의 추론 한계: Apple의 연구 분석
Apple의 논문 "The Illusion of Thinking"
안녕하세요.
데이터 스포일러입니다.
기술 트렌드를 이해하실 수 있도록 정보를 요약해서 공유해 드리겠습니다. 많은 관심 부탁 드립니다.^^
1. 최근 시장 트렌드 분석
지난 2~3년간 생성형 인공지능 시장은 거대한 진화를 거쳐 왔습니다. 초창기 GPT-3 기반의 자연어 생성 모델이 대화형 AI 서비스에 본격 도입되면서, 챗봇, 콘텐츠 생성, 번역 등 언어 처리 영역에서 폭발적인 성장세를 보였습니다. 하지만 기술이 고도화됨에 따라 시장의 중심축은 단순한 "언어 생성"에서 벗어나, 보다 복잡한 문제 해결과 논리적 추론을 요구하는 방향으로 옮겨가고 있습니다.
이에 따라 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta는 물론 Apple까지도 "LLM 이후의 모델" 개발에 집중하고 있으며, 이는 단순히 파라미터 수를 늘리는 것이 아니라, 실제 '생각하는 방식'에 가까운 연산 구조를 도입하는 것으로 진화하고 있습니다. Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro, GPT-4o, DeepSeek-R 등은 모두 이러한 'Reasoning 특화형 모델'을 지향하는 대표적인 시도라 할 수 있습니다.
그러나 이러한 변화 속에서 Apple은 다소 냉정한 시선을 던졌습니다. 2025년 6월, Apple의 머신러닝 리서치팀은 "The Illusion of Thinking"이라는 논문을 통해 현재의 LLM과 Reasoning 모델들이 실제로는 복잡한 문제를 ‘이해’하거나 ‘추론’하지 않는다는 실험적 증거를 제시했습니다. 이는 기술적 환상을 걷어내고, 앞으로의 모델 설계 방향을 근본적으로 재정립해야 한다는 전략적 메시지로 받아들여지고 있습니다.
2. 주요 연구 내용
Apple의 논문 "The Illusion of Thinking"은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 추론 특화 모델(Large Reasoning Models, LRMs)이 복잡한 문제 해결에 얼마나 실제로 "추론(reasoning)"을 수행하고 있는지를 검증하는 실험적 연구입니다. 연구진은 GPT-4(o3), Claude 3.5 Sonnet Thinking, DeepSeek-R1, Gemini 1.5 등 대표 모델을 대상으로 다양한 추론 퍼즐(Tower of Hanoi, River Crossing, Stack Sorting 등)을 난이도별로 제시했습니다.
그 결과, 모든 모델은 낮은 난이도에서는 정답률이 높았으나, 난이도가 일정 수준 이상으로 올라가면 갑작스러운 성능 붕괴(collapse)를 보였습니다. 특히 thinking token(내부 연산량) 사용량이 난이도에 따라 감소하며, 모델이 실제 추론을 생략하거나 중단하는 현상이 관측되었습니다. 이는 기존의 LLM이 문제를 풀기 위해 사고하는 것처럼 보이지만, 실상은 학습된 패턴을 반복할 뿐이라는 점을 실증적으로 입증한 것입니다. Apple은 이 논문을 통해 현행 모델 구조로는 진정한 추론형 AI로의 발전이 어렵다고 결론지으며, 새로운 구조적 접근이 필요함을 강조했습니다.
3. Insight
Apple은 본 연구에서 단순한 정확도(accuracy) 지표에 의존하지 않고, 문제 해결 과정과 추론의 실제 수행 여부에 초점을 맞췄습니다. 이들은 다양한 논리 퍼즐을 기반으로 난이도를 체계적으로 증가시켰고, 모델이 각각의 문제를 해결할 때 사용하는 thinking token 수, 응답 구조, 정답률 변화 패턴 등을 종합적으로 분석했습니다.
우선 문제 난이도가 낮을 경우, 대부분의 모델은 상당히 정확한 응답을 도출합니다. 이는 기존 LLM이 갖는 언어적 패턴 인식 능력의 강점을 그대로 보여줍니다. 그러나 문제가 다단계 추론을 요하는 방식으로 바뀌면, Claude 3.5나 GPT-4조차도 정답률이 급격히 하락하며, 일부는 논리적으로 무의미한 답변을 반복하거나 심지어는 “나는 그 문제를 풀 수 없다”는 형식적인 응답으로 넘어갑니다.
특히, 눈여겨볼 지점은 thinking token 사용량입니다. Apple은 문제 해결 과정에서 사용된 토큰 수가 난이도 상승 구간에서 오히려 급감하는 현상을 발견했으며, 이는 모델이 계산이나 논리 전개를 ‘의도적으로 생략’하거나 ‘포기’하고 있다는 신호로 해석됩니다. 즉, GPT-4 같은 모델도 일정 수준의 문제에서는 추론 메커니즘을 실행하지 않는다는 점이 드러난 것입니다.
또한 알고리즘 절차를 프롬프트로 명시하여 주더라도, 모델이 해당 과정을 순차적으로 실행하지 못하는 경우가 대부분이었습니다. 이는 현행 모델이 “step-by-step 추론”을 ‘학습’했을 뿐, 이를 내부 상태 전이(state transition) 기반의 알고리즘으로 실행할 수는 없다는 근본적 한계를 드러냅니다.
결과적으로 Apple은 “현행 LLM 및 LRM은 reasoning을 수행하는 것이 아니라, 그럴듯한 reasoning을 모방하고 있다”는 결론을 내립니다. 이는 추론이 필요한 산업 환경(법률, 금융, 의학 등)에서의 LLM 활용 가능성에 대해 매우 중요한 제한 조건을 시사합니다. 앞으로는 답변의 정답률뿐 아니라, 모델 내부에서 실제 추론이 실행되었는지의 여부를 평가하는 지표가 필수적일 것입니다.
4. 결론
이번 Apple의 연구는 단순한 모델 비교가 아니라, 생성형 AI의 본질적 한계와 전략적 방향성을 정밀하게 진단한 분석이라 할 수 있습니다. 특히 산업계에서는 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있습니다.
첫째, 추론 기반 AI의 상용화를 추진 중인 기업은 단순히 ‘성능이 좋아 보이는 모델’을 도입하기보다는, 모델이 실제 추론을 수행하는 구조를 갖추었는지 확인하는 절차를 마련해야 합니다. 이는 AI 윤리 및 책임 있는 AI 프레임워크와도 밀접한 관련이 있습니다.
둘째, 향후 추론형 AI 모델 개발은 단순히 LLM을 튜닝하는 방식으로는 한계에 봉착할 가능성이 큽니다. 대신 계획 수립, 메모리 구조, 자기 반영(self-reflection), 상태 추적 등 인간 추론과 유사한 인지 구조를 설계 수준에서 통합해야 합니다.
셋째, 정부 및 규제기관은 이러한 실험 데이터를 기반으로, AI 인증 및 신뢰성 평가 체계를 보다 정교하게 설계할 수 있습니다. 단순한 정답률이 아닌, reasoning process의 실행 여부를 평가하는 메트릭 도입이 검토되어야 합니다.
결론적으로, "생각하는 AI"라는 기대는 아직 기술적으로 실현되지 않았으며, 이는 환상이 아닌 구조적 개선 과제를 동반한 ‘기술 설계의 다음 단계’로 인식되어야 한다는 것을 Apple이 실험적으로 입증했습니다.
5. 유튜브 추천 영상
(링크) The Illusion of Thinking // The new Apple AI paper is...something : Apple 논문 발표 요점을 그래픽 및 설명으로 정리한 심층 리뷰 영상입니다.
(링크) The Illusion of Thinking: LRM Reasoning Limitations Analysis : LRM 기반 모델(Claude, GPT‑4 등)의 추론 한계를 데이터 기반으로 비교한 영상입니다.
(링크) Apple just exposed the lie of thinking AI : Apple의 논문 내용과 AI 모델 현황을 대조하여 논리적 한계점을 짚는 비판적 시각의 영상입니다.
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