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title: "LLM의 '추론' 능력, 여전히 심각하게 부족하다는 연구"
published: 2026-02-11T23:37:03.000Z
canonical: https://jeff.news/article/678
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# LLM의 '추론' 능력, 여전히 심각하게 부족하다는 연구

칼텍과 스탠퍼드의 공동 리뷰 논문이 최신 LLM의 추론 능력이 여전히 심각하게 결함이 있음을 체계적으로 보여줌. Gary Marcus가 14년간 지적해온 딥러닝의 추론 한계가 최신 '추론 모델'에서도 해결되지 않았다는 내용.

- Gary Marcus가 또 한 번 LLM의 추론 능력 문제를 지적함. 근데 이번엔 혼자 떠드는 게 아니라, **칼텍(Caltech)과 스탠퍼드(Stanford) 공동 리뷰 논문**이 나옴. 제목은 "Large Language Model Reasoning Failure"

- Marcus는 2012년 뉴요커 기사에서부터 딥러닝의 추론 한계를 이야기해왔음 — "인과관계 표현 능력 부재, 추상적 개념 습득의 어려움, 논리 추론 불가능" 등. 14년이 지났는데 핵심 문제는 여전함

- 실리콘밸리의 대응은 줄곧 "우리가 알아서 할게, 학자들 무시해"였음. Subbarao Kambhampati, Judea Pearl, Melanie Mitchell, 심지어 **Yann LeCun**이나 최근에는 **Ilya Sutskever**까지 회의적인데도. AAAI 대규모 설문조사에서도 "LLM으로는 AGI 못 만든다"는 결론이 나왔고, 애플 연구도 있었는데 전부 무시당함

- 칼텍-스탠퍼드 논문은 최신 딥러닝 시스템을 체계적으로 분류(taxonomy)해서 살펴봤는데, "추론" 시스템이라고 마케팅하는 모델들까지 포함해서 **어딜 봐도 추론 문제가 심각**했다는 결론임

- 논문 공저자 중 한 명인 Noah Goodman은 Marcus의 첫 스타트업 Geometric Intelligence(나중에 Uber가 인수)에서 함께 일한 사이임

- Marcus의 결론: 실리콘밸리는 두 가지 중 하나를 선택해야 함. 비판을 계속 무시하면서 마법 같은 해결책을 기도하거나, **현실을 직시하고 LLM의 대안을 찾기 시작하거나**

> [!IMPORTANT]
> AGI는 매년 "내년에 온다"고 했지만 아직 안 왔고, LLM은 여전히 할루시네이션을 만들고 어이없는 실수를 함. 추론은 핵심 미해결 과제로 남아있음

## 핵심 포인트

- 칼텍-스탠퍼드 공동 논문이 최신 추론 모델 포함 LLM의 추론 실패를 체계적으로 분류
- 2012년부터 지적된 딥러닝의 인과관계·논리추론 한계가 14년 후에도 미해결
- 실리콘밸리는 비판을 무시하고 스케일링에 올인 중이나 AGI는 여전히 미달성

## 인사이트

매년 반복되는 'AGI 내년에 온다' 약속과 달리 핵심 추론 문제는 제자리. LLM의 대안을 찾아야 한다는 주장에 힘이 실리는 시점.