2025년 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에서 발표된 연구 결과에 따르면, 강화 학습(RL) 모델을 단순히 확장하는 것만으로는 충분한 표현 깊이가 확보되지 않는 한 성능 향상을 보장할 수 없는 것으로 나타났습니다. 학회에서 가장 영향력 있는 논문 중 하나로 선정된 이 연구는 AI 분야의 변화를 시사하며, 발전이 원시적인 모델 크기보다는 아키텍처 설계, 훈련 역학, 평가 전략에 의해 점점 더 제한되고 있음을 보여줍니다.

이번 연구 결과는 더 큰 모델이 AI 시스템에서 더 나은 추론 능력으로 자동적으로 이어진다는 오랜 믿음에 이의를 제기합니다. NeurIPS 논문을 분석한 Maitreyi Chatterjee와 Devansh Agarwal에 따르면, 이번 학회는 스케일링, 평가, 시스템 설계에 대한 근본적인 가정을 재평가해야 한다는 공통된 이해를 보여주었습니다.

주요 초점 영역 중 하나는 강화 학습이었으며, 연구자들은 RL 모델의 크기를 늘리는 것이 모델이 학습하고 탐색해야 하는 환경의 복잡성을 효과적으로 표현할 수 있는 아키텍처 깊이가 부족한 경우 성능 정체로 이어지는 경우가 많다는 것을 입증했습니다. 이는 RL 에이전트가 의미 있는 특징을 추출하고 주변 환경에 대한 추상적인 표현을 구축하는 능력이 지속적인 학습과 개선에 중요하다는 것을 시사합니다.

Chatterjee는 "단순히 문제에 더 많은 매개변수를 투입하는 것만으로는 더 나은 결과를 얻을 수 없다는 추세를 보았습니다."라며, "아키텍처 자체, 특히 표현의 깊이가 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다."라고 말했습니다.

이러한 연구 결과는 학문적 연구를 넘어 실제 AI 시스템 개발에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 로봇이 복잡한 작업을 수행하도록 훈련하는 데 RL이 사용되는 로봇 공학에서 이러한 통찰력은 로봇 제어 시스템의 크기를 단순히 늘리는 것보다 환경에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 하는 아키텍처를 설계하는 데 집중하는 것이 더 효과적임을 시사합니다.

Agarwal은 또한 이번 학회가 강력한 평가 전략의 중요성을 강조했다고 언급했습니다. 그는 "기존의 평가 지표는 특히 개방형 또는 모호한 작업에서 AI 성능의 미묘한 차이를 포착하지 못하는 경우가 많습니다."라며, "이러한 시스템의 진정한 능력을 평가하기 위한 더 정교한 방법이 필요합니다."라고 말했습니다.

NeurIPS 2025에서 발표된 연구는 AI 커뮤니티 내에서 발전이 아키텍처 혁신, 세련된 훈련 방법론, 포괄적인 평가 기술에 초점을 맞춘 보다 미묘한 접근 방식을 요구한다는 인식이 높아지고 있음을 강조합니다. 이러한 변화는 로봇 공학 및 자율 주행 차량에서 개인 맞춤형 의학 및 과학적 발견에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 보다 효율적이고 효과적인 AI 시스템으로 이어질 수 있습니다.