AI가 답을 모른다는 것을 인정하지 못하는 이유는 무엇일까요?

대규모 언어 모델은 종종 질문에 답을 할 수 없더라도 자신감 있게 답을 합니다. 새로운 연구에 따르면 이러한 모델은 내부적으로 문제를 인식하지만 여전히 답을 만들기 위해 계속 진행하며, 이는 모델이 알고 있는 것과 말하는 것 사이에 숨겨진 간격을 노출합니다.

ChatGPT 또는 Qwen 시리즈와 같은 주요 대규모 언어 모델을 사용한 사람들은 모델이 잘못된 답을 제공하는 경우(로컬에서 치명적인 결과를 초래할 수 있음)를 경험했을 것입니다. 그리고 오류가 명백해지면 모델은 단순히 사과합니다.

주요 LLM이 답을 모른다는 것을 인정하기 어려운 이유는 연구의 작은 영역입니다. 신뢰할 수 있는 잘못된 답은 ChatGPT와 같은 높은 수준의 검열 및 필터링된 API 기반 인터페이스에서 특히 유해할 수 있습니다. 이러한 모델은 공격적으로 NSFW 또는 기타 ‘규칙 위반’ 입력 또는 출력을 차단합니다.

이것은 사용자에게 모델이 결정을 내리고 카디널하다는 잘못된 인상을 줄 수 있습니다. 그러나 실제로는 모델이 인사이트를 얻지 못하고 전통적인 휴리스틱 또는 블록리스트 기반 필터를 사용하여 호스트 회사의 법적 노출을 제한하기 위해 거부합니다.

From the 2025년 6월 ‘AbstentionBench’ paper from FAIR at Meta – on the left, the figure highlights the range of failure types captured in AbstentionBench, which tests model behavior on over 35,000 unanswerable questions; in the middle, an example shows how models often respond with fabricated answers instead of admitting they lack enough information; and on the right, abstention recall drops when models are tuned for reasoning rather than instruction-following. Source: https://arxiv.org/pdf/2506.09038

중국에서 발표된 새로운 논문에 따르면 LLM 모델은 사용자가 질문한 문제에 답을 할 수 없다는 것을 내부적으로 알고 있지만 여전히 답을 생성하도록 강제됩니다. 대부분의 경우에 모델은 정보가 부족하거나 모델의 한계 등으로 인해 유효한 답을 제공할 수 없다는 것을 알지만 답을 생성합니다.

The 논문은 다음과 같이述합니다:

‘[We] show that [LLMs] possess sufficient cognitive capabilities to recognize the flaws in these questions. However, they fail to exhibit appropriate abstention behavior, revealing a misalignment between their internal cognition and external response.’

연구자들은 모델의 내부 프로세스를 스캔하여 답을 제공할 수 없다는 표시를 찾는 두 단계 접근 방식을 개발했습니다. 첫 번째 단계에서는 모델의 내부 프로세스를 스캔하여 답을 제공할 수 없다는 표시를 찾습니다. 두 번째 단계에서는 모델이 답을 제공할 수 없다는 것을 인식하도록 모델을 조정하여 답을 생성하는 것을 방지합니다.

이 연구에서는 의도적으로 정의되지 않은 수학 문제를 사용하여 모델이 답을 제공할 수 없다는 것을 인식할 수 있는지 테스트했습니다. 그러나 이 설정은 작업을 ‘트릭’으로 프레이밍할 위험이 있습니다. 실제로 모델은 대화에서 답을 제공할 수 없다는 더 많은 이유를 직면합니다. 모호한 문구, 도메인 지식의 격차 등입니다.

새로운 연구는 Answering the Unanswerable Is to Err Knowingly: Analyzing and Mitigating Abstention Failures in Large Reasoning Models이라는 제목으로 네 명의 연구자에 의해 수행되었습니다.

방법

(이 논문은 약간 비정상적인 형식을 따르기 때문에 저자는 가능한 한 그 형식을 따르려고 노력했습니다.)

이전 접근 방식과 일치하여 연구자들은 LLM에 대한 SUM 데이터 세트에서 가져온 수학 문제를 제시했습니다. 연구자들은 다섯 가지 모델 패밀리를 평가했습니다: DeepSeek, R1-Distill-Llama-8B, R1-Distill-Qwen-7B, R1-Distill-Qwen-14B, Qwen3-8B, Qwen3-14B.

SUM 데이터 세트의 문제는 다섯 가지 방법으로 생성되었습니다: 주요 정보 삭제, 모호성 도입, 비현실적인 조건 설정, 관련 없는 객체 참조, 질문 삭제.

그런 다음 1,000개의 경우가 선택되어 분석되었으며 GPT-4o는 근거 진리를 제공하기 위해 간결한 설명을 생성했습니다.

모델의 응답은 표준화된 프롬프트를 사용하여 평가되었으며 10,000토큰의 예산이 할당되었습니다. 이期间에 세 가지 주요 행동 패턴이 관찰되었습니다: 첫 번째는 모델이 질문을 풀 수 없다는 것을 식별하고 중단했습니다. 두 번째는 모델이 정보를 만들어내어 완전한 답을 생성했습니다. 세 번째는 모델이 확장된 추론 루프에 갇혀서 유효한 솔루션 경로를 따라 추론을 계속했습니다.

Varying response outcomes to an impossible question.

이 논문은 더 큰 모델이 더 자주 답을 제공할 수 없다는 것을 보여주는 경향이 있습니다. 그러나 이 시프트는 제한적이며 많은 경우에 올바른 중단을 제공하지 못합니다. 이는 모델의 능력이 증가하는 것만으로는 더 신중한 행동을 항상 유발하지 않는다는 것을 시사합니다.

중단 인식

연구자들은 모델이 실제로 답을 제공할 수 없는 질문을 인식할 수 있는지 테스트했습니다. 모델의 추론 부분을 중간에 중단하고 최종 답이나 질문이 풀 수 없는 이유에 대한 설명을 요청했습니다.

모델이 끝없이 추론하는 경우에 대해 연구자들은 ‘wait’ 단어에서 모델을 중단하고 응답을 요청했습니다. 모델이 빠르게 답을 생성하는 경우에 대해 연구자들은 문단 경계에서 중단했습니다.

The chart on the left shows how often models give correct abstentions when interrupted mid-reasoning, with higher rates for fixation cases than for hallucinated answers. The chart on the right, that most models can explain why a question is unanswerable when prompted, even if their final answers fail to reflect that understanding.

이 많은 경우에 모델은 올바른 중단 또는 명확한 설명을 제공했습니다. 이는 모델이 내부적으로 문제를 인식하지만 최종 출력에서 이를 반영하지 못한다는 것을 시사합니다.

LLM의 마음 읽기

연구자들은 모델이 내부적으로 질문이 풀 수 있는지 여부를 추적하는지 테스트했습니다. 모델의 숨겨진 활성화 동안 작은 분류기를 훈련시켜 모델의 내부 신호에서 풀 수 있는지 여부를 확인했습니다.

고수준의 개념이 모델의 활성화에 선형적으로 포함될 수 있다는 아이디어를 기반으로 ‘답변 가능성’을 테스트했습니다.

단순한 선형 분류기(프로브)를 모델의 다양한 계층에서 숨겨진 활성화에 대해 훈련시켰습니다. 입력은 SUM 데이터 세트에서 샘플링된 2,200개의 질문 쌍으로 구성되었습니다. 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터를 사용했습니다.

각 프로브는 모델의 추론 과정에서 내부 활성화에 따라 풀 수 있는지 여부를 구별하도록 훈련되었습니다. 추론 과정에서 토큰을 관찰한 지점까지 평균화하여 프로브가 답변 가능성과 관련된 신호를 시간이 지남에 따라 어떻게 나타나는지 추적할 수 있었습니다.

Classification accuracy of linear probes trained to distinguish answerable from unanswerable questions, measured at different points in the reasoning process. Accuracy generally improves as reasoning progresses, with larger models reaching over 85% by the final stages.

위의 그림에서 볼 수 있듯이 프로브의 정확도는 추론이 진행됨에 따라 꾸준히 개선되며 대부분의 모델이 최종 단계에서 80% 이상의 분류 정확도를 달성합니다. 이는 모델의 내부 표현이 질문이 풀 수 있는지 여부를 나타내는 명확한 신호를 포함한다는 것을 시사합니다.

고집

연구자들은 모델이 질문에 답을 할 수 없다는 것을 내부적으로 인식하지만 여전히 답을 생성하는 경향이 있음을 발견했습니다.

이 불일치를 조사하기 위해 연구자들은 모델의 추론 과정에서 중단 지점에 대한 신뢰도를 분석했습니다. 모델의 출력을 세 가지 범주로 나누어 신뢰도를 비교했습니다: 올바른 중단, 환상적인 답, 인지 고정.

각 범주에 대해 동일한 크기의 샘플을 사용하여 신뢰도를 정의했습니다. 이는 디코딩 단계에서 각 출력 토큰에 할당된 평균 최대 확률을 기반으로 이전 연구에서 제시된 공식에 따라 계산되었습니다. 아래 그래프에서 볼 수 있듯이 환상적인 답과 인지 고정의 경우 중단 신뢰도가 올바른 중단보다 낮았습니다:

Confidence levels associated with producing the abstention response ‘I don’t know’ across different response types.

연구자들은 또한 모델이 추론 과정에서 ‘모르겠습니다’라는 응답을 생성하는 빈도를 측정했습니다. 아래 그래프에서 볼 수 있듯이 올바른 중단의 경우 중단 빈도가 더 높았습니다.

The frequency of ‘I don’t know’ responses observed at stopping points during reasoning, shown for different response outcome types.

이 결과는 모델이 내부적으로 질문이 풀 수 없다는 것을 인식하지만 여전히 중단 신뢰도가 부족하여 중단을 선택하지 못한다는 것을 시사합니다.

테스트

이러한 발견을 기반으로 연구자들은 중단을 개선하기 위한 두 단계 방법을 개발했습니다. 첫 번째 단계는 모델의 숨겨진 상태를 추론 期間 동안 추적하여 모델의 추론 과정을 자연스러운 단위로 분할합니다. 두 번째 단계는 모델이 중단할 수 있도록 모델을 조정하여 답을 생성하는 것을 방지합니다.

모델이 질문에 답을 할 수 없다는 것을 내부적으로 인식할 때 중단 프로세스를 이동하고 모델이 중단할 가능성을 높입니다.

연구자들은 두 개의 데이터 세트를 사용하여 테스트를 수행했습니다: Unanswerable Math Word Problem (UMWP) 및 SUM.

SUM의 테스트 세트는 284개의 풀 수 없는 질문과 284개의 풀 수 있는 질문으로 구성되었습니다. UMWP는 네 개의 수학 단어 문제 소스에서 구성되었습니다: SVAMP, MultiArith, Grade School Math (GSM8K), ASDiv.

전체 데이터 세트는 5,200개의 문제로 구성되었습니다. 600개의 문제가 테스트를 위해 샘플링되었으며 반은 풀 수 없는 질문으로, 반은 풀 수 있는 질문으로 구성되었습니다.

메트릭

모델의 성능은 네 가지 메트릭을 사용하여 측정되었습니다: 중단률, 이유 정확도, 토큰 사용량, 답 정확도.

테스트 기준

표준적인 기준이不存在하기 때문에 연구자들은 자신의 방법을 두 가지 대안과 비교했습니다: Dynasor-CoT 및 Dynamic Early Exit in Reasoning Models (DEER).

두 기준 모두 모델이 중단할 수 있도록 설계되었습니다. Dynasor-CoT는 모델이 중간 답을 생성하도록 유도하고 같은 결과가 세 번 연속 나타날 때 중단합니다. DEER는 문장 수준에서 신뢰도를 모니터링하고 임계값에 도달하면 추론을 중단합니다.

세 번째 기준은 Vanilla로, 수정되지 않은 모델 출력을 나타냅니다. 테스트에는 다섯 가지 Qwen 및 DeepSeek 변형이 사용되었습니다.

집계 결과는 아래와 같습니다:

Comparison of different methods on answerable and unanswerable questions across large reasoning models, with the highest values in each column shown in bold. Please refer to source paper for better resolution.

새로운 접근 방식은 풀 수 없는 질문에서 중단률과 정확한 추론이 가장 높은 값을 달성했습니다. 풀 수 있는 질문의 경우 정확도는 Vanilla 모델과 비슷하거나 đôi때 개선되었습니다. 이는 정상적인 문제 해결이 손상되지 않았음을 시사합니다.

토큰 사용량도 풀 수 없는 경우에 30%에서 50%까지 감소했습니다. 이는 효율성이 개선됨을 나타냅니다.

중단률과 이유 정확도 사이에 상관관계가 있음을 연구자들은 발견했습니다. 중단률이 높은 모델은 이유 정확도가 더 높았습니다. 이는 추론 품질이 개선됨을 시사합니다.

Qwen3 모델은 일반적으로 양자화된 버전보다 성능이 좋았습니다. 더 큰 모델은 중단 능력이 더 강했습니다. 이는 모델의 구조와 크기가 모두 신뢰할 수 있는 중단을 위해 중요함을 시사합니다.

마지막으로 연구자들은 새로운 방법이 환상과 고정을 줄이고 올바른 중단률을 높이는 반면 기준 접근 방식은 때때로 더 많은 환상을 생성할 수 있음을 보고했습니다.

또한 연구자들은 중단 신뢰도와 빈도가 증가했으며 내부 신호를 기반으로 하는 모니터링이 행동적 신호를 기반으로 하는 전략보다 더 효과적임을 발견했습니다.

결론

LLM이 필요한 경우에 답을 제공하지 않도록 하는 능력의 부족은 생성된 AI 사용자 경험의 가장 큰 마찰점 중 하나입니다. 다른 인터페이스의 특징은 사용자에게 모델이 신중한 응답을 할 수 있다는 환상을 줄 수 있습니다. 그러나 현재로서는 그렇지 않습니다.

직접적인 개입이 모델의 ‘성격’에서 직접적으로 나오지 않는 경우에는 과도하거나 부족할 수 있다는 문제가 있습니다. 또한 내부 활성화를 모니터링하는 선형 프로브의 로지스틱 비용은 미미하지 않을 수 있습니다.

그리고 더 간단한 휴리스틱 방법, 사용자에게 금지된 콘텐츠를 차단하는 것과 유사한 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