바이트비트 🧠 마인드캐스트 - AI 인공지능 × 뇌과학 한입 지식

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10분 지식 잼 세션, 바이트비트 마인드캐스트! 📄 최신 AI·뇌과학 논문을 🎮 8-bit 게임처럼 쉽고 친숙하게, 🍴 한입 크기 **바이트(bytes)**로 잘라 떠먹여 드립니다. 🎙 AI가 직접 전하는, AI와 인간에 대한 이야기 지금, 바이트비트 마인드캐스트에서 만나보세요! 제작 정보 본 팟캐스트는 비영리 교육 목적으로 제작되었습니다. All content is produced for non-profit educational purposes. 이 팟캐스트는 다음 AI 도구의 도움을 받아 제작되었습니다: 기획: ChatGPT 커버 아트: ChatGPT 큐레이션: Perplexity, Deerflow 대본 및 음성 생성: Google NotebookLM 문구 수정: Gemini 인트로 내레이션: 클로바 더빙 음악: SUNO #AI팟캐스트 #AI #인공지능 #LLM #뇌과학 #심리학 #바이트비트 #마인드캐스트 #ByteBit #Mindcast #논문요약 #10분지식 #AI잼세션

Episodes

  1. 사고의 환상에 관한 환상 - The Illusion of the Illusion of Thinking

    JUN 20

    사고의 환상에 관한 환상 - The Illusion of the Illusion of Thinking

    이번 에피소드에서는 최근 AI 연구계를 뜨겁게 달구고 있는 '사고의 환상(The Illusion of Thinking)'이라는 애플의 논문과 이에 대한 반박 논문인 '사고의 환상의 환상(The Illusion of the Illusion of Thinking)'을 심층 분석합니다. 애플의 초기 논문은 대규모 추론 모델(LRM)이 특정 복잡도 임계값을 넘어서면 추론 능력이 급격히 저하된다는 '정확도 붕괴' 현상을 보고하며, AI의 근본적인 추론 한계를 주장했습니다. 이 주장은 AI 연구의 중요한 함의를 가지고 있습니다. 하지만 반박 논문은 애플의 발견이 모델 자체의 근본적인 추론 실패보다는 실험 설계의 한계에서 비롯된 것이라고 지적합니다. 주요 문제점으로는 모델의 출력 토큰 제한 초과, 자동화된 평가 프레임워크의 잘못된 분류, 그리고 심지어 수학적으로 불가능한 퍼즐 인스턴스를 포함하여 모델이 실패로 처리된 경우가 있었다는 점이 제시됩니다. 모델들은 실제로 출력 제약을 인식하고 있거나, 풀 수 없는 문제에 대해 '실패' 점수를 받았다는 것이죠. 특히 타워 오브 하노이 실험에서는 모델이 출력 길이 제약 때문에 전체 해답을 제시하지 않았을 뿐, 문제 해결 알고리즘을 이해하고 있음을 보여주었습니다. 실제로 모델에게 완전한 이동 목록 대신 생성 함수를 요청했을 때 높은 정확도를 보였습니다. 또한, 리버 크로싱 퍼즐에서는 N=6 이상인 경우 수학적으로 풀 수 없는 문제인데도, 모델이 이를 풀지 못하면 '실패'로 간주되는 평가 방식의 맹점이 드러났습니다. 이는 퍼즐의 난이도가 아닌 출력 형식 제약이나 문제 자체의 비현실성 때문에 모델이 실패로 오분류될 수 있음을 시사합니다. 이러한 논쟁은 AI 모델의 '추론' 능력을 어떻게 정의하고 평가해야 하는지에 대한 중요한 질문을 던집니다. 단순히 해답의 길이나 기계적인 실행만으로 문제의 복잡성을 판단하는 것은 적절하지 않으며, 모델의 진정한 알고리즘 이해와 실행 능력을 구분하는 정교한 평가 설계가 필요하다는 점을 강조합니다. AI가 진정으로 추론하는지 아니면 단순히 패턴을 모방하는지에 대한 깊은 통찰을 얻기 위해서는, 우리의 평가 방식 또한 진화해야 할 것입니다. 더 자세한 내용과 흥미로운 논쟁은 지금 바로 에피소드에서 확인하세요! 참고 문헌: Opus, C., & Lawsen, A. (2025, June 10). The Illusion of the Illusion of Thinking A Comment on Shojaee et al. (2025). https://arxiv.org/abs/2506.09250Goedecke, S. (2025, June 8). The illusion of "The Illusion of Thinking". https://www.seangoedecke.com/p/the-illusion-of-the-illusion-of-thinkingHacker News. The Illusion of “The Illusion of Thinking” (seangoedecke.com). https://news.ycombinator.com/item?id=40625345hi_im_bored13 (2025). [Paper by Apple] The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity : r/apple. https://www.reddit.com/r/apple/comments/1l6ibwg/when_yo/권석준. 애플 AI: 비판적 시선과 미래 전망. 링크 없음 (출처: 페이스북 권석준)

    7 min
  2. AI 의 추론 능력, 진짜일까? 아니면 환상일까? - 최신 애플 논문 '사고의 환상 The Illusion of Thinking' 파헤치기

    JUN 11

    AI 의 추론 능력, 진짜일까? 아니면 환상일까? - 최신 애플 논문 '사고의 환상 The Illusion of Thinking' 파헤치기

    이번 에피소드에서는 최근 화제가 된 애플의 논문 "The Illusion of Thinking (사고의 환상)"을 중심으로, 요즘 AI, 특히 '생각하는 AI'라고 불리는 Large Reasoning Model (LRM)의 추론 능력 실체에 대해 이야기 나눕니다. 애플 연구진은 기존 수학/코딩 벤치마크의 한계를 넘어, 하노이 탑 같은 다양한 퍼즐 환경을 이용해 AI의 추론 과정을 세밀하게 분석했습니다. 놀라운 결과들이 있었는데요. AI의 추론 능력은 문제의 복잡성이 높아질수록 급격히 무너지는 '붕괴' 현상을 보였습니다. 또한, 문제 난이도에 따라 AI의 성능이 세 가지 구간으로 나뉘는 것을 발견했습니다. 아주 쉬운 문제에서는 오히려 일반 LLM이 더 잘하거나 비슷했고, 중간 난이도에서는 LRM이 강점을 보였지만, 복잡한 문제 앞에서는 둘 다 속수무책으로 실패했습니다. 더욱 흥미로운 점은, 어려운 문제일수록 AI가 '생각하는 노력' (생성하는 토큰 수)을 오히려 줄이는 반직관적인 모습을 보인다는 것입니다. 충분한 토큰 예산이 주어졌는데도 말이죠. 마치 문제 풀기를 포기하는 것처럼 보입니다. 심지어 문제 해결 알고리즘을 명시적으로 알려줘도 성능 향상이 제한적이었다는 사실은 현재 AI의 논리적 단계 실행 능력에 대한 의문을 던집니다. 과연 현재 AI의 추론은 인간의 '생각'과 같은 것일까요, 아니면 정교한 패턴 매칭의 '환상'일까요? 애플 논문이 제기하는 AI 추론 능력의 현재 한계와 앞으로의 과제에 대해 함께 이야기 나눠봐요! 참고 문헌: The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity (Apple Paper) - https://ml-site.cdn-apple.com/papers/the-illusion-of-thinking.pdfOn Apple's Illusion of Thinking (Hugging Face Community Article)The Illusion of Thinking: New Research Paper from Apple (noailabs on Medium)The illusion of "The Illusion of Thinking" (sean goedecke Article)[R] Apple Research: The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity (Reddit Thread on r/MachineLearning)[Paper by Apple] The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity (Reddit Thread on r/apple)

    9 min
  3. 언어모델, 진짜 뇌처럼 생각할까? 연속 잠재 공간에서 LLM 추론 - ToT 부터 Coconut 까지

    JUN 9

    언어모델, 진짜 뇌처럼 생각할까? 연속 잠재 공간에서 LLM 추론 - ToT 부터 Coconut 까지

    이번 에피소드에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 문제를 해결하는 방식의 진화에 대해 이야기 나눕니다. 기존 LLM은 복잡한 추론 문제에 답하기 위해 '생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)' 방식을 사용해왔습니다. 이 방식은 문제를 해결하기 위한 일련의 중간 추론 단계를 자연어 형태로 생성함으로써 LLM의 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 마치 사람이 문제를 풀 때 단계별로 생각하는 과정을 보여주는 것과 같습니다. 이러한 단계별 사고 과정은 특히 산술, 상식, 상징적 추론 등 다양한 문제에서 효과적임이 입증되었습니다. CoT 프롬프트는 몇 가지 시연 예시를 제공하는 간단한 방법만으로도 상당한 성능 향상을 가져왔습니다. 하지만 CoT는 기본적으로 선형적인 추론 경로를 따라가기 때문에, 문제 해결에 탐색이나 계획이 필요한 경우 한계를 보였습니다. 잘못된 초기 결정이 전체 추론 과정을 망가뜨릴 수 있고, 다양한 대안을 탐색하기 어렵다는 단점이 있었습니다. 이러한 CoT의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 '생각의 나무(Tree-of-Thought, ToT)' 프레임워크입니다. ToT는 인간이 문제를 해결할 때 여러 가능성을 탐색하고 시행착오를 겪는 과정에서 영감을 받았습니다. ToT는 추론 과정을 '생각(thought)'이라는 단위로 분해하고, 각 단계에서 여러 가능한 다음 '생각'들을 생성합니다. 이러한 '생각'들은 단순히 토큰의 나열이 아니라 문제 해결의 중간 단계 역할을 하는 유의미한 단위입니다. ToT는 생성된 다양한 '생각'들을 평가하여 어떤 경로가 문제 해결에 더 유망한지 판단하고, 이를 바탕으로 너비 우선 탐색(BFS)이나 깊이 우선 탐색(DFS)과 같은 탐색 알고리즘을 활용하여 가장 유망한 추론 경로를 체계적으로 탐색합니다. 필요하다면 이전 단계로 되돌아가 다른 경로를 탐색(backtracking)할 수도 있습니다. 이러한 방식으로 ToT는 CoT보다 훨씬 넓은 문제 공간을 탐색하며 복잡한 문제에 대한 해결 성공률을 높입니다. 특히 게임 플레이나 창의적 글쓰기처럼 탐색이나 계획이 필수적인 문제에서 ToT의 효과가 두드러집니다.ToT의 성능을 더욱 향상시키기 위한 연구들도 진행되고 있습니다. 예를 들어, 생성된 '생각'의 유효성을 검증하는 전담 에이전트('Thought Validator')를 도입하여 잘못된 추론 경로를 걸러내거나, 강화 학습(RL)과 퍼즐 게임을 활용하여 LLM이 ToT 전략을 자체적으로 학습하도록 훈련하기도 합니다. 더 나아가, 최근에는 자연어 형태의 '생각'을 넘어 LLM의 내부 연속적인 잠재 공간에서 직접 추론을 수행하는 'Chain of Continuous Thought(Coconut)'와 같은 새로운 패러다임도 제안되었습니다. 이는 언어 표현에 얽매이지 않고 보다 효율적이고 유연한 추론을 가능하게 할 잠재력을 보여줍니다. 결론적으로, LLM의 추론 능력은 단순한 단계별 나열(CoT)에서 여러 가능성을 탐색하고 평가하는 나무 구조(ToT)로 발전하고 있으며, 더 나아가 언어의 제약을 벗어난 잠재 공간에서의 추론까지 탐구되고 있습니다. 이러한 발전은 LLM이 더욱 복잡하고 실제적인 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 참고 문헌 Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space ⁠https://arxiv.org/abs/2412.06769Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.pdfImproving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent.pdfLarge Language Model Guided Tree-of-Thought.pdfToTRL_ Unlock LLM Tree-of-Thoughts Reasoning Potential through Puzzles Solving.pdfTree of Thoughts_ Deliberate Problem Solving with Large Language Models.pdf

    9 min
  4. LLM과 인간, 개념을 다르게 압축한다? 통계적 압축 vs. 적응적 풍부함 - From Tokens to Thoughts

    JUN 8

    LLM과 인간, 개념을 다르게 압축한다? 통계적 압축 vs. 적응적 풍부함 - From Tokens to Thoughts

    인간은 정보 과부하를 관리하기 위해 복잡한 신호에서 핵심 특징을 파악하고 경험을 요약하여 개념을 형성합니다.이는 의미를 유지하면서 다양한 사례를 추상적인 표현으로 매핑하는 '의미론적 압축(semantic compression)' 과정입니다. 이러한 개념 구조는 표현의 충실도(의미)와 압축 효율성 사이의 균형을 맞추는 근본적인 절충의 결과입니다. 최근 거대 언어 모델(LLM)은 놀라운 언어 능력을 보여주지만, 과연 인간처럼 개념과 의미를 진정으로 파악하는지, 아니면 방대한 데이터셋에 대한 정교한 통계적 패턴 매칭에 불과한지는 여전히 풀리지 않는 수수께끼입니다. 이 연구는 정보 이론적 접근 방식을 사용하여 LLM과 인간의 개념 형성이 정보 압축과 의미 보존 사이의 균형을 어떻게 맞추는지 비교합니다. 인지 심리학의 고전적인 인간 범주화 데이터셋을 벤치마크로 활용했습니다. 분석 결과, LLM은 인간 판단과 일치하는 광범위한 개념적 범주를 형성하지만,인간 이해에 중요한 세부적인 의미론적 차이(예: 전형성)를 포착하는 데는 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다. 더 근본적으로, LLM은 공격적인 통계적 압축에 강한 편향을 보이는 반면, 인간 개념 시스템은 측정 기준 상 압축 효율성이 낮더라도 적응적인 뉘앙스와 맥락적 풍부함을 우선시하는 것으로 보입니다.이는 LLM과 인간이 근본적으로 다른 최적화 목표를 가지고 있음을 시사합니다. LLM은 통계적 압축에 크게 최적화되어 있는 반면, 인간 인지는 적응적인 일반화, 추론 능력, 효과적인 의사소통 등 더 넓은 범위의 기능적 필수 요소에 의해 형성됩니다. 이러한 전략의 차이는 현재 AI가 인간과 같은 깊은 이해를 추구하는 데 있어 한계를 보여주며, 통계적 효율성 이상의 풍부하고 미묘한 개념 구조를 육성해야 할 미래 연구 방향을 제시합니다. 참고 문헌 - From Tokens to Thoughts: How LLMs and Humans Trade Compression for Meaning https://arxiv.org/abs/2505.17117

    7 min
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