[논문리뷰] From Proof to Program: Characterizing Tool-Induced Reasoning Hallucinations in Large Language Models

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저자: Farima Fatahi Bayat, Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka

핵심 연구 목표

본 연구는 도구 증강 언어 모델(TaLMs) 이 외부 도구를 사용할 때 발생하는 추론 환각(reasoning hallucinations) 의 새로운 유형인 Tool-Induced Myopia (TIM) 를 식별하고 특성화하는 것을 목표로 합니다. TaLMs가 도구 출력을 추론의 대체물로 사용하여 표면적으로는 올바르지만, 실제로는 일관성 없는 정당성이 부족한 해결책을 생성하는 문제에 주목합니다.

핵심 방법론

연구자들은 TIM을 유발, 측정, 완화하기 위해 1,679개 의 경쟁 수준 수학 문제로 구성된 벤치마크 데이터셋인 PYMATH 를 도입했습니다. Final-answer Accuracy , Win Rate , Miss Rate , PRM Accuracy 의 4차원 평가 방식을 사용하여 TaLMs와 기본 LLM의 추론 행동을 비교했습니다. TIM 완화 전략으로 프롬프트 기반 개입 과 Direct Preference Optimization (DPO) 기반의 파인튜닝 프레임워크를 제안했습니다.

주요 결과

TaLMs는 최종 답변 정확도에서 최대 19.3%p 의 향상을 보였지만, 추론 행동은 일관되게 저하되었습니다(예: 비도구 LLM이 추론 과정 쌍대 비교에서 41.5% 더 자주 승리). 도구 사용이 증가할수록 추론 일관성은 낮아졌고, 오류 유형은 산술적 실수에서 논리, 가정, 창의성과 같은 전반적인 추론 실패로 전환되었습니다. 특히 고위험 사례의 약 55% 에서 TIM이 발견되었으며, DPO 파인튜닝 을 통해 TaLMs는 최종 답변 정확도와 추론 깊이 모두에서 개선(바닐라 TaLM 대비 +0.6% 정확도)을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자들은 도구 증강 LLM 의 최종 답변 정확도만으로는 신뢰할 수 없는 추론 과정을 숨길 수 있음을 인지해야 합니다. PYMATH 와 같은 다차원 평가 지표를 활용하여 모델의 추론 깊이와 일관성을 평가하는 것이 중요합니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링 이나 선호도 최적화(DPO) 와 같은 명시적인 완화 전략을 적용하여 LLM이 도구 출력을 추론 보조 도구로 사용하도록 유도함으로써, TIM 현상을 줄이고 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.