이해의 환상: AI 투명성이 사고의 사슬 추론 이상을 요구하는 이유

인공지능 커뮤니티는 오랫동안 AI 시스템을 투명하고 이해하기 쉽게 만드는 근본적인 과제에 직면해 왔습니다. 대규모 언어 모델이 점점 더 강력해짐에 따라 연구자들은 CoT(사고 사슬) 이러한 투명성 문제에 대한 해결책으로 프롬프팅(promping)을 사용합니다. 이 기술은 AI 모델이 추론 과정을 단계별로 보여주도록 유도하여 질문에서 답변으로 이어지는 명확한 경로를 만들어냅니다. 그러나 점점 더 많은 연구 CoT가 LLM의 작동 방식에 대한 진실되고 충실한 설명을 제공하지 못할 수 있음을 시사합니다. 이러한 통찰력은 특히 의료, 법적 절차, 자율주행차 운영과 같이 위험도가 높은 분야에서 AI 시스템을 해석하기 위해 CoT에 의존하는 개인과 조직에게 매우 중요합니다.

이 블로그 게시물에서는 해석 도구로 CoT에 의존하는 데 따른 내재적 위험을 살펴보고, 그 한계점을 검토하며, AI 시스템에 대한 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 설명으로 이어질 수 있는 잠재적인 연구 방향을 개략적으로 설명합니다.

사고의 연쇄 추론 이해

생각의 연쇄 프롬프팅(promping)은 AI 추론 능력 향상을 위한 획기적인 기법으로 부상했습니다. 이 방법은 복잡한 문제를 일련의 중간 단계로 나누어 LLM(학습자)이 문제를 체계적으로 해결하고 사고 과정의 각 단계를 드러내는 능력을 향상시킵니다. 이 접근법은 다양한 영역, 특히 수학적 추론과 상식적 추론에서 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 프롬프팅을 통해 모델은 복잡한 작업을 "단계적으로 사고"하고 의사 결정 과정에 대한 사람이 읽을 수 있는 설명을 제공할 수 있습니다. 이는 모델 작동 방식에 대한 전례 없는 통찰력을 제공하여 연구자, 개발자, 사용자 모두에게 도움이 되는 투명성을 제공합니다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고, 겉보기에 간단해 보이는 이 기법에는 몇 가지 문제점이 있습니다. 함정 이는 모델의 동작에 대한 잘못된 해석으로 이어질 수 있습니다.

투명성의 환상

CoT를 설명 가능성과 동일시하는 근본적인 문제는 AI 시스템 작동 방식에 대한 심각한 오해에 있습니다. 핵심 문제는 CoT가 모델 내의 기본 계산 과정을 충실하게 표현하지 못한다는 것입니다. 추론 단계가 논리적으로 타당해 보일 수 있지만, 모델의 실제 의사 결정 과정과 일치하지 않을 수 있습니다. 이러한 불일치를 연구자들은 "부정확성"이라고 부릅니다.

더 잘 이해하기 위해 간단한 비유를 들어 보겠습니다. 체스 선수에게 자신의 수를 설명해 달라고 하면, 그들은 다양한 수를 분석하고 잠재적인 대응을 계산하는 방법을 설명할 것입니다. 하지만 그들의 의사 결정은 대부분 오랜 연습을 통해 발달된 패턴 인식과 직관을 통해 이루어질 가능성이 높습니다. 말로 설명하는 것이 도움이 될 수는 있지만, 그들의 복잡한 심리 과정을 완전히 담아내지는 못할 수도 있습니다.

AI 시스템도 비슷한 과제에 직면합니다. 특히 신경망은 변압기 기반 모델이러한 모델을 구동하는 , 인간의 추론과는 근본적으로 다른 방식으로 정보를 처리합니다. 이러한 모델은 여러 어텐션 헤드와 계층에 걸쳐 데이터를 동시에 처리하며, 계산을 순차적으로 수행하는 대신 분산합니다. CoT 설명을 생성할 때, 내부 계산을 사람이 읽을 수 있는 단계별 설명으로 변환하지만, 이러한 변환은 근본적인 프로세스를 정확하게 표현하지 못할 수 있습니다.

단계별 추론의 한계

CoT의 이러한 불충실함은 AI 설명 가능성에 대한 완벽한 솔루션이 될 수 없는 이유를 강조하는 몇 가지 주요 한계를 초래합니다.

첫째, 사고의 연쇄 설명이 가능합니다. 포스트 - 혹 진정한 추론의 흔적보다는 합리화에 의존합니다. 모델은 한 가지 과정을 통해 답에 도달한 후 다른 논리적 경로를 따르는 그럴듯한 설명을 구성할 수 있습니다. 이러한 현상은 잘 기록 된 인간 심리학에서 사람들은 종종 무의식적 또는 감정적 과정을 통해 내린 결정을 설명하기 위해 일관된 이야기를 만들어냅니다.

둘째, CoT 추론의 품질과 정확도는 문제의 복잡성과 모델의 학습 데이터에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 익숙한 문제의 경우 추론 단계가 논리적이고 포괄적으로 보일 수 있습니다. 새로운 과제의 경우, 동일한 모델이 미묘한 오류나 논리적 간극을 포함하는 추론을 생성할 수 있습니다.

셋째, CoT 프롬프트는 AI의 의사 결정에 가장 큰 영향을 미치는 요소들을 강조하기보다는 오히려 모호하게 만들 수 있습니다. 모델은 추론에 큰 영향을 미치는 암묵적인 패턴이나 연관성을 무시하면서 명백하고 명시적으로 언급된 요소에만 집중할 수 있습니다. 이러한 선택적 주의는 설명에 대한 잘못된 완전성을 유발할 수 있습니다.

고위험 도메인에서의 잘못된 신뢰의 위험

의료나 법률 분야처럼 위험도가 높은 환경에서 신뢰할 수 없는 CoT 설명에 의존하는 것은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 AI 시스템에서는 잘못된 CoT가 허위 상관관계를 기반으로 진단을 합리화하여 잘못된 치료 권고를 초래할 수 있습니다. 마찬가지로, 법률 AI 시스템에서는 모델이 법적 결정에 대해 겉보기에 논리적인 설명을 제시하지만, 근본적인 편견이나 판단 오류를 가릴 수 있습니다.

위험은 사물 인터넷(CoT)에 대한 설명이 모델의 실제 계산과 일치하지 않더라도 설득력 있게 정확해 보일 수 있다는 사실에 있습니다. 이러한 허위 투명성 인식은 AI 시스템에 대한 과도한 의존으로 이어질 수 있으며, 특히 인간 전문가가 근본적인 불확실성을 고려하지 않고 모델의 근거를 지나치게 신뢰하는 경우 더욱 그렇습니다.

성과와 설명 가능성의 차이

사고의 연쇄와 설명 가능성 사이의 혼동은 AI 성능 향상과 AI 시스템 이해 가능성이라는 두 가지 뚜렷한 목표를 혼동하는 데서 비롯됩니다. 사고의 연쇄(CoT)는 전자에는 탁월하지만 후자에는 미치지 못할 수 있습니다.

성능 관점에서 CoT 프롬프팅 일 모델이 더욱 체계적인 처리에 참여하도록 강제하기 때문입니다. 복잡한 문제를 더 작은 단계로 나눔으로써 모델은 더욱 정교한 추론 작업을 처리할 수 있습니다. 이러한 개선은 다양한 벤치마크와 애플리케이션에서 측정 가능하고 일관되게 나타납니다.

하지만 진정한 설명 가능성은 훨씬 더 심오한 것을 요구합니다. AI가 어떤 단계를 밟았는지뿐만 아니라, 왜 그 특정 단계를 밟았는지, 그리고 우리가 AI의 추론을 얼마나 신뢰할 수 있는지 이해해야 합니다. 설명 가능한 AI 결과에 대한 단순한 설명이 아닌, 의사결정 과정 자체에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이러한 구분은 고위험 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 의료, 금융, 또는 법률 분야에서는 AI 시스템이 특정 추론 경로를 따른다는 것을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 근본적인 논리를 이해하는 것 또한 필수적입니다. 우리는 해당 경로의 신뢰성, 그 경로가 가정하는 내용, 그리고 오류나 편향의 가능성을 이해해야 합니다.

진정한 AI 설명 가능성에 필요한 것

진정한 AI 설명 가능성에는 사고의 사슬만으로는 달성할 수 없는 몇 가지 핵심 요건이 있습니다. 이러한 요건을 이해하면 CoT가 투명성 퍼즐의 한 조각에 불과한 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.

진정한 설명 가능성은 여러 수준의 해석 가능성을 요구합니다. 가장 높은 수준에서는 AI가 사용하는 전반적인 의사결정 프레임워크를 이해해야 합니다. 중간 수준에서는 다양한 유형의 정보가 어떻게 가중치를 부여하고 결합하는지에 대한 통찰력이 필요합니다. 가장 기본적인 수준에서는 특정 입력이 특정 반응을 어떻게 활성화하는지 이해해야 합니다.

신뢰성과 일관성은 또 다른 중요한 차원입니다. 설명 가능한 AI 시스템은 유사한 입력에 대해 유사한 설명을 제공해야 하며, 추론의 다양한 측면에서 신뢰 수준을 명확하게 표현할 수 있어야 합니다. 이러한 일관성은 신뢰를 구축하고 사용자가 시스템에 대한 의존도를 적절하게 조절할 수 있도록 도와줍니다.

또한, 진정한 설명 가능성을 위해서는 AI 시스템이 작동하는 더 넓은 맥락을 이해해야 합니다. 이러한 능력에는 훈련 데이터, 잠재적 편향, 시스템의 한계, 그리고 추론이 제대로 작동하지 않을 수 있는 조건 등을 이해하는 것이 포함됩니다. 사고의 연쇄를 유도하는 방식은 일반적으로 이러한 메타 수준의 이해를 제공하지 못합니다.

앞으로 나아가는 길

설명 가능성으로서 사고의 연쇄가 지닌 한계를 인정한다고 해서 AI 추론 개선 도구로서의 가치가 감소하는 것은 아닙니다. 오히려 다양한 기법과 관점을 결합한 AI 투명성에 대한 보다 포괄적인 접근 방식의 필요성을 강조합니다.

AI 설명 가능성의 미래는 사고의 사슬 추론의 직관적 매력과 AI 행동을 이해하기 위한 더욱 엄격한 기법을 결합한 하이브리드 접근법에 달려 있을 가능성이 높습니다. 이러한 접근법에는 모델이 집중하는 정보를 강조하기 위한 주의 시각화, 신뢰 수준을 전달하기 위한 불확실성 정량화, 그리고 다양한 입력이 추론 과정에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 분석하기 위한 반사실적 분석이 포함될 수 있습니다.

또한, AI 커뮤니티는 설명 가능성 자체에 대한 더 나은 평가 프레임워크를 개발해야 합니다. 현재 우리는 종종 인간에게 합리적인지 여부에 따라 설명을 평가하지만, 이러한 접근 방식은 AI 의사결정의 복잡성을 완전히 반영하지 못할 수 있습니다. 설명의 정확성, 완전성, 그리고 신뢰성을 고려하는 더욱 정교한 지표가 필수적입니다.

히프 라인

사고 연쇄(CoT) 추론은 AI 투명성 향상에 큰 진전을 이루었지만, 진정한 설명 가능성을 제공하기보다는 이해의 착각을 불러일으키는 경우가 많습니다. 사고 연쇄 설명은 AI 모델의 기본 프로세스를 잘못 표현하여 오해의 소지가 있거나 불완전한 내러티브로 이어질 수 있습니다. 이는 의료 및 법률과 같이 위험도가 높은 분야에서 특히 심각한 문제로, 이러한 설명에 대한 잘못된 신뢰는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 진정한 AI 투명성을 위해서는 의사 결정 프레임워크, 모델의 추론 신뢰도, 그리고 더 넓은 운영 맥락에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 여러 기술을 결합한 AI 설명 가능성에 대한 보다 포괄적인 접근 방식은 AI 시스템의 신뢰도와 안정성을 향상시키는 데 필수적입니다.