[논문리뷰] Bridging Reasoning to Learning: Unmasking Illusions using Complexity Out of Distribution Generalization

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저자: Mahdi Samiei, Arash Marioriyad, Arman Tahmasebi-Zadeh, Mohamadreza Fereydooni, Mahdi Ghaznavai, Mahdieh Soleymani Baghshah

핵심 연구 목표

본 논문은 AI, 특히 System-2 유형의 추론 능력을 정의하고 측정할 명확한 프레임워크가 부족하다는 문제를 제기합니다. 기존의 평가 방식이 주로 System-1 유형의 패턴 인식에 초점을 맞춰 진정한 추론 능력을 제대로 평가하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다. 궁극적으로 Complexity Out-of-Distribution (Complexity OoD) 일반화를 통해 추론을 학습의 한 형태로 재해석하고, 인공지능의 진정한 추론 능력을 평가할 새로운 패러다임을 제시하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

저자들은 추론 능력을 정의하기 위해 **콜모고로프 복잡도(Kolmogorov Complexity)**를 기반으로 표현 복잡도 OoD와 계산 복잡도 OoD를 제안합니다. 실제 적용을 위해 객체/관계 개수, 추론 단계 개수, 증명 깊이, 해법 토큰 길이 등을 **작동 프록시(operational proxies)**로 사용했습니다. 또한, GSM8K, AIME, Omni-MATH와 같은 벤치마크에서 문제의 복잡도에 따른 모델 성능 변화를 분석하여 Complexity OoD 일반화를 실증적으로 평가합니다.

주요 결과

이 프레임워크는 추론 능력을 Complexity OoD 일반화의 한 형태로 재정의하며, 모델의 진정한 추론 능력은 훈련 데이터의 복잡도 범위를 벗어나는 문제에 대한 일반화 능력으로 측정될 수 있음을 보여줍니다. GSM8K, AIME, Omni-MATH 데이터셋에서 실험한 결과, 문제 복잡도(인간 해법 토큰 수 또는 연산 수)가 증가함에 따라 일반적인 LLM의 정확도가 크게 하락하는 것을 확인했습니다. 반면, DeepSeek-R1 및 GPT-03-mini와 같은 추론 중심 모델들은 더 완만한 성능 하락을 보이며, 이는 높은 복잡도에 대한 더 나은 일반화 능력을 시사합니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 엔지니어는 단순 평균 정확도에서 벗어나 Complexity OoD 일반화를 명시적으로 테스트하는 벤치마크를 설계하고, 다양한 난이도 수준에 걸쳐 모델 성능을 분석해야 합니다. 이를 위해 최종 결과물 대신 **해법 과정(solution traces)에 대한 과정 기반 지도(process-based supervision)**에 집중하고, 무한한 표현 용량, 적응형 계산 깊이, 외부 메모리와 같은 새로운 **귀납적 편향(inductive biases)**을 설계하여 강력한 System-2 AI를 구축해야 합니다. 데이터 스케일링만으로는 Complexity OoD 문제를 해결할 수 없다는 점이 강조됩니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.