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AI 뉴스

ChatGPT, 수학 문제에 인간 힉생과 유사한 학습 오류

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.18 17:22
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

인공지능 연구자들은 ChatGPT가 고대 그리스의 2,400년 된 수학 퍼즐에 도전했을 때, 인간과 매우 유사한 학습 행동을 보였음을 발견했습니다. ChatGPT는 창의적으로 해결책을 제시하고, 학생들이 익숙하지 않은 문제를 접근할 때 보이는 오류를 그대로 드러냈습니다.


이 실험은 케임브리지 대학교의 나다브 마르코 박사와 안드레아스 스타일리아니데스 교수가 진행했으며, 기원전 385년경 플라톤의 유명한 “정사각형의 두 배 만들기” 문제를 되살렸습니다. 이는 수학 교육에서 가장 오래된 실험 중 하나로 여겨집니다. 원래의 대화에서는 소크라테스가 수학을 모르는 소년을 이끌어, 정사각형의 넓이를 두 배로 만드는 방법이 단순히 한 변의 길이를 두 배로 늘리는 것이 아니라, 원래 정사각형의 대각선과 같은 길이의 새로운 변을 만들어야 한다는 사실을 발견하게 합니다.


AI가 예상치 못한 길을 선택하다


연구자들이 이 고전적인 기하학 문제를 ChatGPT-4에 제시했을 때, 그들은 챗봇이 방대한 훈련 데이터에서 잘 알려진 소크라테스식 해법을 그대로 반복할 것이라고 예상했습니다. 그러나 ChatGPT는 그들을 놀라게 하며 대수적인 방식으로 접근했는데, 이는 플라톤 시대에는 알려지지 않았던 방법이었습니다. AI는 연구자들이 실망을 표했음에도 완강하게 대수적인 방법을 고수하다가, “우아하고 정확한” 답을 원한다고 말했을 때에만 기하학적인 해법으로 바꿨습니다.


Marco는 ChatGPT의 행동을 “학습자 같은” 것으로 특징지으면서, 이 AI가 단순히 암기된 정보를 반환하기보다는 “자체적으로 가설과 해법을 만들어내는 것처럼 보였다”고 언급했습니다. 플라톤의 작업에 대해 직접 묻자, ChatGPT는 고전적인 해법에 대해 완벽히 알고 있음을 보여주었으며, 이는 정보를 몰라서가 아니라 스스로 접근 방식을 적극적으로 선택한 것으로 보였습니다.


즉흥성과 실수


연구자들은 ChatGPT의 추론 능력을 더욱 시험하기 위해 변형된 질문을 도입했습니다. 직사각형의 비율을 유지하면서 면적을 두 배로 늘리라는 질문에 대해, AI는 대각선을 사용할 수 없기 때문에 기하학적으로는 해법이 존재하지 않는다고 잘못 주장했습니다. 하지만 대체 기하학적 방법들이 실제로 존재합니다. 마르코는 이러한 잘못된 주장이 ChatGPT의 지식 기반에서 나올 확률이 “거의 없을 것”이라며, AI가 이전 대화를 바탕으로 즉흥적으로 답변한 것임을 시사했습니다.


이러한 행동을 바탕으로 연구자들은 은유적으로 “챗의 근접 발달 영역”을 제안했습니다. 이는 학습자가 독립적으로 알고 있는 것과 지도를 받을 때 달성할 수 있는 것 사이의 격차를 나타내는 교육 개념과 비슷합니다. 이 연구는 International Journal of Mathematical Education in Science and Technology에 게재되었으며, 이 발견이 수학 교육에서 학생들이 AI와 상호작용하는 방식을 변화시킬 수 있다고 제안합니다.


“이런 능력들이야말로 학생들이 반드시 익혀야 하는 핵심 기술입니다. 하지만 ‘이 문제를 함께 탐구해 보자’와 같은 프롬프트를 사용해야 하지, ‘정답을 알려줘’라고만 해서는 안 됩니다,“라고 마르코는 설명했습니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
803 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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