2025년 신경 정보 처리 시스템 학회(NeurIPS)에서 발표된 연구 결과에 따르면 강화 학습(RL) 모델을 단순히 확장하는 것만으로는 특히 충분한 표현 깊이가 없는 경우 성능 향상을 보장할 수 없는 것으로 나타났습니다. 루이지애나주 뉴올리언스에서 개최된 이 학회에서는 인공 지능 개발에 대한 오랜 가정을 뒤엎는 여러 논문이 발표되어 원시 모델 크기에서 아키텍처 설계, 훈련 방법론 및 평가 기술로 초점이 이동하고 있음을 시사했습니다.

학회의 주요 내용 중 하나는 강화 학습 알고리즘이 복잡한 환경과 작업을 표현하는 능력의 한계로 인해 성능이 정체되는 경우가 많다는 관찰이었습니다. NeurIPS에 참석한 연구원인 Maitreyi Chatterjee는 "올해 발표된 논문들은 AI 발전이 이제 원시 모델 용량보다는 아키텍처, 훈련 역학 및 평가 전략에 의해 제약받고 있음을 종합적으로 시사합니다."라고 말했습니다. 이는 RL 모델의 크기를 늘리는 것과 동시에 환경에서 의미 있는 특징을 추출하는 능력을 향상시키지 않으면 수익이 감소한다는 것을 의미합니다.

또 다른 참석자인 Devansh Agarwal은 표현 깊이 문제가 특히 중요하다고 언급했습니다. Agarwal은 "RL 시스템의 표현 학습 구성 요소에 충분한 깊이가 없으면 모델은 새로운 상황에 일반화하거나 제한된 데이터로부터 효과적으로 학습하는 데 어려움을 겪습니다."라고 설명했습니다. 표현 깊이는 모델이 입력 데이터에서 추출할 수 있는 특징의 복잡성과 정교함을 나타냅니다. 얕은 표현은 기본적인 패턴만 포착할 수 있는 반면, 더 깊은 표현은 더 추상적이고 계층적인 관계를 포착할 수 있습니다.

이러한 연구 결과의 영향은 학술 연구를 넘어섭니다. 많은 기업들이 로봇 공학, 게임 플레이 및 자율 주행과 같은 애플리케이션을 위해 강화 학습에 막대한 투자를 하고 있습니다. 모델을 단순히 확장하는 것이 실행 가능한 전략이 아니라면 이러한 기업들은 AI 개발에 대한 접근 방식을 재고해야 할 수도 있습니다.

NeurIPS 2025 학회에서는 AI 커뮤니티가 직면한 다른 과제들도 강조되었습니다. 여러 논문에서는 더 큰 언어 모델(LLM)이 자동으로 더 나은 추론 능력으로 이어진다는 가정에 의문을 제기했습니다. 연구원들은 LLM이 반응에서 수렴하여 일종의 "인공 하이브 마인드" 행동을 보이는 증거를 제시했습니다. 이러한 수렴은 창의성과 새로운 아이디어를 생성하는 능력을 제한할 수 있습니다.

또한 학회에서는 AI 시스템 평가에 대한 우려가 제기되었습니다. 기존의 평가 지표는 종종 정확성에 초점을 맞추지만, 연구원들은 이것이 개방형 또는 모호한 작업에는 불충분하다고 주장했습니다. 그들은 창의성, 다양성 및 견고성과 같은 요소를 고려하는 새로운 평가 방법을 제안했습니다.

NeurIPS 2025의 통찰력은 AI 분야가 새로운 개발 단계에 접어들고 있음을 시사합니다. 원시 모델 용량이 여전히 중요하지만 연구원과 실무자는 AI 시스템이 보다 효과적으로 학습하고 새로운 상황에 일반화할 수 있도록 하는 아키텍처 설계, 훈련 역학 및 평가 전략에 점점 더 집중하고 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 기존 모델을 단순히 확장하는 것보다 더 정교하고 미묘한 AI 알고리즘을 개발하는 데 더 큰 중점을 둘 것으로 예상됩니다.