[논문리뷰] Has GPT-5 Achieved Spatial Intelligence? An Empirical Study

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저자: Zhongang Cai, Yubo Wang, Qingping Sun, Ruisi Wang, et al.

핵심 연구 목표

이 연구는 최신 MLLM(Multi-modal Large Language Model), 특히 GPT-5가 인공 일반 지능(AGI)의 핵심 역량인 공간 이해 및 추론 능력을 얼마나 달성했는지 실증적으로 평가하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 기존 벤치마크를 통합하는 포괄적인 공간 태스크 분류 체계를 제안하고, 공정한 모델 평가의 과제를 해결하고자 합니다.

핵심 방법론

연구는 공간 지능을 Metric Measurement (MM), Mental Reconstruction (MR), Spatial Relations (SR), Perspective-taking (PT), Deformation and Assembly (DA), Comprehensive Reasoning (CR)의 여섯 가지 핵심 능력으로 분류했습니다. VSI-Bench, SITE, MMSI 등 8가지 핵심 공간 지능 벤치마크에 대해 GPT-5, Gemini-2.5-pro 등의 모델을 제로샷 CoT(Chain-of-Thought) 프롬프트와 표준화된 평가 지표(Chance-Adjusted Accuracy (CAA), Mean Relative Accuracy (MRA))를 사용하여 평가했습니다.

주요 결과

평가 결과, GPT-5는 공간 지능 분야에서 최고 성능(SOTA)을 달성했지만, Mental Reconstruction (MR), Perspective-taking (PT), Deformation and Assembly (DA), Comprehensive Reasoning (CR) 태스크에서 인간 수준에 크게 미치지 못했습니다(예: MMSI에서 GPT-5의 CAA 22.47% vs. 인간 96.27%). 반면, Metric Measurement (MM) 및 Spatial Relations (SR) 일부 태스크에서는 인간 수준에 근접했습니다. 또한, 어려운 공간 지능 문제에서는 독점 모델과 오픈소스 모델 간의 성능 우위가 뚜렷하지 않았습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 GPT-5의 발전에도 불구하고 공간 지능이 여전히 MLLM의 중요한 한계 영역임을 명확히 보여줍니다. 기본적인 공간 인식에서는 유용할 수 있지만, 복잡한 다단계 공간 추론 능력은 개선이 시급합니다. 난이도 높은 태스크에서 독점 모델의 우위가 크지 않으므로, 오픈소스 모델 개발 및 커뮤니티 협력을 통해 이 분야의 발전을 가속화할 기회가 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.