라떼군 이야기
"세차장이 50m 앞인데 걸어갈까?" AI의 상식 추론 능력을 무너뜨리는 완벽한 함정 질문
TL;DR 세차를 하려면 차가 반드시 필요하다는 ‘상식’을 AI가 간과하는 현상을 다룹니다. 거리가 가깝다는 이유로 ‘걸어가라’고 조언하는 AI의 실패 사례를 통해, 거대 언어 모델(LLM)이 문맥과 물리적 인과관계를 어떻게 오해하는지 보여줍니다.
최근 소셜 미디어에서 AI의 지능을 테스트하는 재미있는 질문 하나가 화제입니다. “세차를 하고 싶은데 세차장이 50미터 거리에 있다. 걸어갈까, 운전해서 갈까?“라는 질문입니다. 인간에게는 너무나 당연한 답이, 최첨단 AI에게는 왜 그토록 어려운 논리적 함정이 되는 걸까요? 이 단순한 질문 속에 숨겨진 인공지능의 작동 원리와 한계를 파헤쳐 봅니다.
핵심 내용
이 질문의 핵심은 표면적인 ‘거리(50m)‘와 숨겨진 ‘목적(세차)’ 사이의 충돌입니다. 일반적인 상황에서 50미터는 걷기에 완벽한 거리이며, 건강과 환경을 위해 걷는 것이 권장됩니다. 하지만 ‘세차’라는 목적을 달성하려면 거리에 상관없이 반드시 차를 세차장으로 가져가야 합니다. 많은 초기 LLM이나 경량화 모델들은 ‘50미터’와 ‘이동 수단 선택’이라는 키워드에 매몰되어, “가까우니 걸어가라"는 엉뚱한 조언을 내놓습니다. 이는 AI가 물리적 세계의 인과관계(세차 대상 = 자동차)를 놓치고 텍스트 패턴 매칭에 의존했음을 보여주는 전형적인 사례입니다.
기술적 인사이트
기술적 관점에서 이 사례는 LLM이 ‘세계 모델(World Model)‘을 완벽히 갖추지 못했음을 시사합니다. 모델은 ‘50m -> 가까움 -> 걷기 추천’이라는 확률적 텍스트 패턴(Probabilistic Pattern)에는 강하지만, ‘세차를 하려면 차가 그 장소에 있어야 한다’는 물리적 제약 조건(Physical Grounding)을 추론하는 데는 약점을 보입니다. 이는 단순한 정보 검색이 아니라, 다단계 추론(Multi-step Reasoning)이 필요한 문제입니다. 최신 모델(GPT-4, Claude 3 등)은 CoT(Chain of Thought) 과정을 통해 이를 해결하지만, 여전히 문맥보다 학습 데이터의 통계적 편향(Bias)이 우선시될 때 발생하는 ‘상식의 실패’를 보여주는 중요한 엣지 케이스입니다.
시사점
개발자와 기획자에게 주는 시사점은 명확합니다. AI를 실무에 도입할 때, 겉보기에 유창한 답변이 논리적 정합성까지 보장하지 않는다는 점을 명심해야 합니다. 특히 자율 에이전트나 의사결정 지원 시스템을 개발할 때, 이러한 ‘상식적 제약 조건’을 명시적으로 검증하는 단계가 필요합니다. 또한 프롬프트 엔지니어링 시 AI가 숨겨진 전제를 스스로 생각하도록 유도하는 기법이 왜 중요한지 실증적으로 보여줍니다.
당신의 AI 모델은 이 질문에 올바르게 대답하나요? 기술이 발전함에 따라 AI는 점점 더 똑똑해지겠지만, 인간이 무의식적으로 처리하는 ‘상식’의 영역은 여전히 기계에게 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 앞으로 우리는 AI의 답변을 단순히 받아들이는 것이 아니라, 그 답변이 도출된 논리적 과정을 검증하는 능력을 길러야 할 것입니다.