2025년 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에서 발표된 연구 결과에 따르면 강화 학습(RL) 모델을 단순히 확장하는 것만으로는, 특히 충분한 표현 깊이가 없는 경우에는 성능 향상을 보장할 수 없는 것으로 나타났습니다. 루이지애나 주 뉴올리언스에서 개최된 이번 학회에서는 AI 커뮤니티의 관심이 단순한 모델 크기에서 아키텍처 설계, 훈련 방법론, 평가 기술로 이동하는 추세가 두드러졌습니다.

이번 학회에서 발표된 여러 논문들은 AI 개발에 대한 오랜 가정을 뒤엎었습니다. 주요 내용은 강화 학습 알고리즘이 모델 크기와 관계없이 복잡한 환경을 표현하는 능력의 한계로 인해 성능이 정체되는 경우가 많다는 것입니다. 이는 RL의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 더 깊고 정교한 아키텍처가 필요함을 시사합니다.

NeurIPS에 참석한 연구원인 Maitreyi Chatterjee는 "우리는 모델을 더 크게 만드는 데 너무 집중했지만, 한계에 부딪히고 있습니다."라며 "이 논문들은 아키텍처 혁신, 특히 표현 학습에서의 혁신이 RL의 지속적인 발전에 매우 중요하다는 것을 보여줍니다."라고 말했습니다.

이러한 연구 결과는 로봇 공학, 게임 플레이, 자율 시스템을 포함한 다양한 분야에 중요한 영향을 미칩니다. 예를 들어, RL을 사용하여 훈련된 자율 주행 차량은 환경에 대한 기본적인 표현이 너무 단순하면 복잡한 실제 시나리오를 탐색하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

이번 학회에 참석한 또 다른 연구원인 Devansh Agarwal은 평가 전략의 중요성을 강조했습니다. Agarwal은 "이러한 모델의 진정한 능력을 평가할 수 있는 더 나은 방법이 필요합니다."라며 "현재의 벤치마크는 종종 실제 작업의 미묘한 차이를 포착하지 못하여 성능을 과대평가하게 만듭니다."라고 밝혔습니다.

NeurIPS 2025 학회에서는 더 큰 언어 모델(LLM)이 자동으로 더 나은 추론 능력으로 이어진다는 가정에 의문을 제기하는 연구도 발표되었습니다. 여러 논문에서 LLM의 기능이 수렴되고 있으며, 개방형 추론 기술을 평가하기 위한 새로운 평가 지표가 필요하다고 제안했습니다.

아키텍처 및 훈련 역학에 대한 관심의 전환은 AI 발전이 전적으로 컴퓨팅 능력에 의존하는 것이 아니라는 인식이 커지고 있음을 반영합니다. 연구자들은 현재 주의 집중 메커니즘 및 계층적 표현을 통합하는 것과 같은 새로운 아키텍처를 탐색하여 RL 에이전트의 학습 및 일반화 능력을 향상시키고 있습니다.

이러한 연구 결과의 영향은 학계에만 국한되지 않습니다. AI 기반 제품을 개발하는 기업은 시스템이 실제 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 아키텍처 혁신과 강력한 평가 전략을 우선시해야 합니다. NeurIPS 2025의 통찰력은 AI의 미래가 더 큰 모델을 구축하는 데 있는 것이 아니라 더 스마트한 모델을 설계하는 데 있음을 시사합니다.