"테스트 점수 집착의 종말": AI 프리트레이닝 과학과 해석 가능성의 미래

요약

현재의 사전 학습(pretraining) 과학은 열역학 법칙을 완전히 이해하기 전 증기 기관을 먼저 만들었던 과거의 사례와 유사한 상태이다. 신경망 해석 가능성(interpretability)에 대한 근본적인 돌파구는 단순한 이해를 넘어 모델의 역량 발전으로 이어질 가능성이 높다. 하지만 현재 주요 AI 기업들은 보상 함수나 테스트 점수 등 행동주의적 분석에만 치중하며 근본적인 연구보다는 단기적인 성과 위주의 엔지니어링에 매몰되어 있다. 이러한 상황에서 중요한 해석 가능성 연구들이 기업 내부가 아닌 외부에서 나오고 있다는 점은 기업들에게 경종을 울리는 대목이다. 결과적으로 AI 업계가 로컬 인센티브에 갇혀 다음 모델의 성능 향상만을 기다리는 압력솥 같은 환경이 된 것은 경계해야 할 현상이다.

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