인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?
PrOntoQA 분석은 개별 추론 정확성과 여러 갈래에서 목표 경로를 찾는 증명 계획을 분리합니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리
LTCT 자체 예시입니다. 전제는 ‘모든 라온은 미르’, ‘모든 미르는 누리’, ‘모든 라온은 밝음’, ‘밝은 것은 따뜻함’입니다. 목표가 ‘라온은 누리’라면 라온→미르→누리 경로가 필요합니다. 라온→밝음→따뜻함도 유효하지만 목표에는 닿지 않습니다.
풀이자는 각 단계의 유효성에 더해 현재 목표와의 거리를 표시합니다. 막힌 가지에서 돌아오는 기능을 따로 평가하면 ‘한 단계 추론’과 ‘증명 계획’을 구분할 수 있습니다.
함께 확인할 점
결과는 2022~2023년 특정 모델과 합성 데이터에 관한 것이며 2026년 모델 성능으로 일반화하지 않습니다.
사고 연쇄가 형식 증명과 맞아도 자연어 전제 자체의 사실성·관련성은 별도 문제입니다.
생각해 볼 질문
목표와 무관한 참인 결론을 한 단계 추가하면 증명이 틀린 걸까요?
