애플 논문, LLM에 타격: 하노이 탑이 한계를 드러내다

애플의 새로운 논문이 AI 커뮤니티에 충격을 주었습니다. 이 논문은 최신 "추론 모델"조차도 고전적인 하노이 탑 문제를 안정적으로 해결할 수 없다는 것을 보여주며, 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력에 심각한 결함이 있음을 드러냈습니다. 이는 Gary Marcus와 Subbarao Kambhampati 등 연구자들의 오랜 비판과 일치하며, 그들은 LLM의 일반화 능력의 한계를 지적해왔습니다. 이 논문은 해결 알고리즘이 제공되더라도 LLM이 문제를 효과적으로 해결하지 못하고, "추론 과정"이 진정한 논리적 추론이 아니라는 것을 보여줍니다. 이는 LLM이 인공 일반 지능(AGI)으로 가는 직접적인 길이 아니라는 것을 시사하며, 그 활용에는 신중한 고려가 필요합니다.