년 2월 AI 및 로봇 연구 동향

1. 2025년 2월, AI 연구의 변곡점을 조망하다

1.1 개요

2025년 2월은 인공지능(AI) 및 로봇 공학 분야에서 중요한 학술적 성과가 집중적으로 발표된 시기이다. 본 보고서는 이 기간 동안 발표된 핵심 연구들을 종합적으로 분석하여, 기술적 패러다임의 전환과 미래 연구 방향을 심도 있게 조망하는 것을 목표로 한다. 특히, AI 분야의 최고 권위 학회인 AAAI-25와 기계학습 이론의 근간을 다루는 ALT 2025의 주요 발표 내용을 중심으로 분석을 전개한다. 또한, 곧이어 개최될 ICLR 2025와 ICRA 2025에서 사전 공개된 혁신적인 연구들을 통해 분야의 최신 동향과 미래 전망을 함께 고찰한다.1

1.2 핵심 연구 패러다임

이달의 연구 동향은 세 가지 주요 패러다임으로 요약될 수 있다. 첫째, 거대 언어 모델(LLM)의 능력을 이론적으로 규명하고 안전성을 확보하려는 ‘심화(Deepening)’ 단계이다. 둘째, 기존 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)의 한계를 넘어서는 새로운 네트워크 아키텍처를 모색하는 **‘탐색(Exploration)’**이다. 셋째, 로봇 공학이 가상 환경을 넘어 현실 세계의 복잡성과 상호작용하는 **‘체화(Embodiment)’**의 가속화이다.

특히 2025년 2월을 전후하여 주요 학술 행사가 집중적으로 개최된 점은 주목할 만하다. 알고리즘 학습 이론(ALT)에서 제시된 수학적 기초가 표현 학습(ICLR)의 경험적 결과에 대한 이론적 근거를 제공하고, AI 전반(AAAI)에서 다뤄진 광범위한 응용 연구가 로봇 공학(ICRA)에서 논의되는 체화된 시스템의 과제를 해결하는 데 직접적으로 연결되는 등, 분야 간의 빠른 피드백 루프가 전체 연구 생태계의 발전을 가속화하고 있음을 보여준다. 이러한 학술적 교류의 장을 명확히 하기 위해, 주요 행사의 개요를 아래 표로 정리하였다.

1.3 Table 1: 2025년 2월 주요 AI 및 로봇 학술 행사 개요

2. 주요 학회 발표 심층 분석

2.1 AAAI-25: AI의 지평 확장 - 신뢰, 추론, 그리고 사회

AAAI-25는 AI 기술의 응용 범위를 사회 전반으로 넓히는 동시에, 그 기술의 신뢰성과 사회적 책무를 강조하는 연구들이 주를 이루었다. 특히 ’AI 정렬(AI Alignment)’과 ’AI의 사회적 영향(AI for Social Impact)’이라는 특별 트랙의 신설은 이러한 경향을 명확히 보여준다.5 올해의 최우수 논문상 수상작들은 이러한 흐름을 집약적으로 반영하며, 각각 다중 에이전트 시스템, 신경-심볼릭 AI, 그리고 불확실성 하의 의사결정이라는 핵심 분야에서 중요한 이론적, 방법론적 진전을 이루었다.

2.1.1 최우수 논문상 심층 분석

**“Every Bit Helps: Achieving the Optimal Distortion with a Few Queries”**는 다중 에이전트 시스템에서 정보의 비대칭성 문제를 다룬다.10 에이전트들의 선호도를 순위로만 파악할 경우 발생하는 비효율성, 즉 ’왜곡(distortion)’을 줄이기 위해, 각 에이전트에게 단 몇 개의 기수적 가치(cardinal value)에 대한 질문만으로 이론적으로 최적의 왜곡 수준을 달성할 수 있음을 증명했다. 이는 제한된 정보만으로 사회적 후생을 극대화해야 하는 현실 세계의 자원 분배 및 매칭 문제에 중요한 이론적 토대를 제공한다.

**“Efficient Rectification of Neuro-Symbolic Reasoning Inconsistencies by Abductive Reflection”**은 딥러닝의 직관적 추론(System 1)과 기호 논리의 연역적 추론(System 2)을 결합하려는 신경-심볼릭 AI 분야의 오랜 난제를 해결하는 데 기여했다.10 이 연구는 인간의 ‘인지적 성찰’ 과정에서 영감을 얻어 ’귀추적 성찰(Abductive Reflection)’이라는 새로운 프레임워크를 제안했다. 이 프레임워크는 신경망의 출력이 사전에 정의된 도메인 지식과 충돌할 경우, 이를 효율적으로 감지하고 귀추법(abduction)을 통해 논리적으로 일관된 결과로 수정하는 메커-니즘을 제공한다. 이는 단순히 정확도를 높이는 것을 넘어, AI 시스템의 행동을 검증하고 설명할 수 있게 만들어 신뢰성을 획기적으로 향상시키는 중요한 진전이다.

**“Revelations: A Decidable Class of POMDPs with Omega-Regular Objectives”**는 불확실한 환경에서 로봇과 같은 에이전트의 순차적 의사결정을 모델링하는 핵심 도구인 ’부분 관측 마르코프 결정 과정(Partially Observable Markov Decision Processes, POMDPs)’의 근본적인 한계를 다룬다.10 POMDP는 상태를 부분적으로만 관측할 수 있기 때문에 최적의 정책을 찾는 것이 매우 어렵고, 많은 경우 결정 불가능(undecidable)하다고 알려져 있다. 이 연구는 ’정보 공개(revelation)’라는 새로운 개념을 도입하여, 특정 조건을 만족하는 POMDP 클래스에서는 최적의 전략을 보장하는 알고리즘을 설계할 수 있음을 증명했다. 이는 복잡하고 불확실한 환경에서 작동하는 로봇의 안전성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적인 이론적 돌파구이다.

2.1.2 Table 2 (Part 1): AAAI-25 최우수 논문상 요약

2.2 ALT 2025: 기계학습의 이론적 토대 강화

2025년 2월 24일부터 27일까지 이탈리아 밀라노에서 개최된 제36회 알고리즘 학습 이론 국제 학회(ALT 2025)는 기계학습의 근본적인 질문에 대한 수학적 해답을 모색하는 연구의 장이었다.2 주요 주제는 일반화 오차 한계(generalization bounds), 온라인 학습(online learning), 차등적 프라이버시(differential privacy), 그리고 밴딧 문제(bandits) 등 기계학습의 이론적 핵심을 관통했다.

이러한 이론적 연구는 다른 학회에서 발표되는 대규모 실용 모델들의 경험적 현상을 설명하고 한계를 규명하는 데 필수적이다. 예를 들어, “Generalization bounds for mixing processes via delayed online-to-PAC conversions” 연구는 기존의 독립항등분포(i.i.d.) 가정을 완화하여, 웹에서 수집된 텍스트와 같이 순차적이고 상관관계가 있는 데이터로 학습하는 LLM의 일반화 성능을 분석할 수 있는 새로운 이론적 틀을 제시했다.2 이는 LLM이 왜 특정 데이터 분포에서 잘 작동하고 다른 분포에서는 실패하는지에 대한 근본적인 이해를 제공한다.

또한, “Near-Optimal Rates for O(1)-Smooth DP-SCO with a Single Epoch and Large Batches” 연구는 차등적 프라이버시를 보장하면서 대규모 배치(large batch)를 사용해 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안했다.2 이는 민감한 사용자 데이터를 활용하는 연합 학습(federated learning)이나 기타 프라이버시 보존 학습 시나리오에서 실질적인 계산 효율성과 프라이버시 보장 사이의 균형을 맞출 수 있는 이론적 근거를 마련했다는 점에서 의의가 크다. 이처럼 ALT에서 발표된 연구들은 ICLR이나 AAAI에서 관찰되는 복잡하고 경험적인 현상들에 대해 엄밀한 수학적 언어와 보증을 제공하며, 공학적 성과를 과학적 이해의 영역으로 끌어올리는 역할을 수행한다.

2.3 ICLR 2025: LLM과 생성 모델, 깊이를 더하다

2025년 1월 22일에 최종 논문 수락이 통보된 ICLR 2025는 LLM과 확산 모델(diffusion models) 연구가 양적 성장을 넘어 질적 심화 단계로 접어들었음을 명확히 보여주었다.3 발표된 논문 목록을 분석해 보면, 단순히 모델의 크기를 키우는 경쟁에서 벗어나 모델의 내부 작동 원리를 규명하고(interpretability), 안전성을 강화하며(safety), 효율성을 극대화하는(efficiency) 방향으로 연구의 초점이 이동하고 있음을 알 수 있다.13 올해의 최우수 논문상 수상작들은 이러한 경향을 뚜렷하게 보여준다.

2.3.1 최우수 논문상 심층 분석

**“Safety Alignment Should be Made More Than Just a Few Tokens Deep”**은 현재 LLM의 안전성 정렬 방식이 가진 근본적인 취약점을 최초로 명확히 규명한 논문이다.14 이 연구는 대부분의 안전성 정렬 기법이 모델 출력의 초기 몇 개 토큰에만 과도하게 집중되는 ‘얕은 안전성 정렬(shallow safety alignment)’ 문제를 지적했다. 이로 인해 모델이 처음에는 유해한 요청을 거부하는 듯하다가도, 대화가 길어지면 결국 안전 지침을 우회하는 ‘탈옥(jailbreak)’ 현상이 발생한다. 연구진은 안전성 정렬이 모델의 깊은 층까지 일관되게 전파되어야 한다고 주장하며, 이를 위한 정규화된 미세조정(regularized fine-tuning) 기법을 제안했다. 이는 LLM 안전성 연구를 행동적 튜닝의 차원에서 모델 아키텍처와 학습 동역학의 차원으로 끌어올린 중요한 성과이다.

**“Learning Dynamics of LLM Finetuning”**은 LLM 미세조정이라는 ‘블랙박스’ 과정을 해석 가능한 과학의 영역으로 가져오려는 시도이다.15 이 논문은 미세조정 과정에서 특정 훈련 데이터가 모델의 예측에 어떻게, 그리고 얼마나 영향을 미치는지를 추적하고 분석하는 방법론을 제시했다. 이를 통해 어떤 데이터가 모델의 특정 능력을 향상시키거나 혹은 ’치명적 망각(catastrophic forgetting)’을 유발하는지 정량적으로 파악할 수 있게 되었다. 이는 향후 데이터 큐레이션, 효율적인 미세조정 전략 수립, 그리고 모델의 행동을 예측하고 제어하는 데 중요한 이론적 도구를 제공한다.

**“AlphaEdit: Null-Space Constrained Model Editing for Language Models”**는 한 번 훈련된 LLM이 가진 방대한 지식을 재훈련 없이 효율적으로 수정하거나 업데이트하는 ‘모델 편집(model editing)’ 기술을 한 단계 발전시켰다.14 특정 사실(예: “프랑스의 수도는 파리이다”)을 새로운 사실(“프랑스의 수도는 리옹이다”)로 수정할 때, 관련된 다른 지식(“에펠탑은 프랑스에 있다”)은 그대로 유지되어야 한다. 이 논문은 ’영공간 제약(Null-Space Constrained)’이라는 선형대수학적 기법을 활용하여, 목표 지식만 정확히 수정하면서도 다른 지식에 미치는 부작용을 최소화하는 방법을 제안했다. 이는 LLM의 유지보수 비용을 줄이고 사실성(factuality)을 지속적으로 관리하는 데 핵심적인 기술이다.

2.3.2 Table 2 (Part 2): ICLR 2025 최우수 논문상 요약

2.4 ICRA 2025 사전 공개: 현실 세계로 나아가는 로봇들

2025년 5월 미국 애틀랜타에서 개최 예정인 IEEE 로봇 공학 및 자동화 국제 학회(ICRA 2025)의 기조연설 및 사전 공개된 연구 초록들은 로봇 공학의 연구 초점이 물리적 세계와의 상호작용, 인간과의 협업, 그리고 예측 불가능한 환경에서의 강건성 확보로 명확하게 이동하고 있음을 시사한다.17

2.4.1 기조연설로 본 핵심 트렌드

ICRA 2025의 기조연설 라인업은 현재 로봇 공학 커뮤니티 내에 존재하는 중요한 학문적 긴장 관계를 드러낸다. 한편으로는 Angela Schoellig 교수의 “Powering Robotics with AI: from robot-specific data to internet-scale knowledge“와 같은 발표에서 볼 수 있듯이, LLM의 성공 방정식처럼 대규모 데이터를 활용하여 로봇의 지능을 확장하려는 강력한 흐름이 존재한다.17 다른 한편으로는 Robert Gregg 교수의 “Control Theory Strikes Back“이라는 도발적인 제목의 발표와 ‘안전성 및 정형 기법(Safety & Formal Methods)’ 세션에서 알 수 있듯이, 수학적 모델과 엄밀한 이론에 기반한 고전적인 제어 이론 및 정형 검증의 중요성을 다시 강조하는 흐름도 뚜렷하다.17

이러한 두 패러다임 간의 논쟁은 “Data will Solve Robotics and Automation: True or False?“라는 주제의 패널 토론에서 정점을 이룬다.17 Leslie Kaelbling, Russ Tedrake, Daniela Rus와 같이 학습 기반 접근법과 고전 로봇 공학 모두에 깊은 뿌리를 둔 석학들이 참여하는 이 토론은, 데이터 중심 접근법의 한계와 가능성을 논하며 로봇 공학의 미래 방향을 모색하는 중요한 자리가 될 것이다. 이는 로봇 공학의 미래가 두 패러다임 중 하나의 승리가 아닌, 두 접근법의 창의적인 융합에 있음을 시사한다.

주요 연구 트렌드는 다음과 같이 요약할 수 있다:

• 인간 중심 로봇 공학 (Human-Centric Robotics): 재활 및 보조 시스템(Robert Gregg), 인간-로봇 상호작용(Sonia Chernova) 등 인간의 삶의 질을 직접적으로 향상시키는 기술이 핵심 주제로 부상했다.17
• 체화된 지능과 생체모방 (Embodied Intelligence & Bio-inspiration): 소프트 로보틱스(Robert Katzschmann), 생체모방 그리핑(Kyujin Cho) 등 자연의 원리에서 영감을 얻어 로봇의 물리적 지능을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.17
• 안전성, 강건성, 그리고 정형 검증 (Safety, Robustness, and Formal Methods): 입증 가능하게 안전한 로봇(Ram Vasudevan), 정형 검증 기반의 인간-로봇 협업(Pian Yu) 등, 복잡한 현실 세계에서 로봇의 행동을 수학적으로 보장하려는 접근법이 크게 강조되고 있다.17

3. 주요 저널 동향 및 정책 변화

3.1 IEEE Transactions on Robotics (T-RO)의 이중맹검 심사 도입

IEEE Robotics and Automation Society (RAS)는 2025년 2월 1일부터 로봇 공학 분야 최고 권위 저널인 T-RO를 포함한 주요 저널 및 학회에 ‘소프트 이중맹검 동료 심사(soft double-anonymous peer review)’ 절차를 도입한다고 발표했다.19 이는 논문 심사 과정에서 저자의 이름, 소속 등 개인 정보가 심사자에게 공개되지 않는 방식으로, 심사의 공정성과 객관성을 높이기 위한 중요한 정책 변화이다.

이러한 변화는 로봇 공학 연구 커뮤니티가 폭발적으로 성장하고 성숙해지고 있음을 보여주는 중요한 신호이다. 분야의 경쟁이 치열해짐에 따라, 저자의 명성이나 소속 기관, 인구통계학적 특성 등에서 비롯될 수 있는 잠재적 편향을 최소화할 필요성이 커졌다. 이번 정책 도입은 로봇 공학 분야가 ICLR, NeurIPS와 같은 최상위 컴퓨터 과학 학회들이 오랫동안 채택해 온 엄격한 심사 기준에 발맞추는 것으로, 과학적 평가의 공정성을 향한 문화적 전환을 의미한다.

3.2 Journal of Machine Learning Research (JMLR) 동향

JMLR은 2025년 1월부터 Volume 26의 발행을 시작했다.20 기계학습 분야의 최고 권위지로서 JMLR에 게재되는 논문들은 장기적으로 분야의 이론적 발전에 지대한 영향을 미친다. 2025년 초에 발표될 논문들은 ALT 2025에서 논의된 주제들, 즉 일반화, 최적화, 프라이버시 등의 이론적 깊이를 더욱 심화시키는 연구들을 포함할 것으로 예상된다. JMLR은 오픈 액세스 모델을 통해 연구 결과의 자유로운 접근성을 보장하며, 이는 해당 분야의 지식 확산과 발전에 크게 기여하고 있다.21

4. 핵심 연구 주제별 종합 분석

4.1 콜모고로프-아르놀트 네트워크(KAN): MLP를 대체할 새로운 패러다임?

ICLR 2025에서 발표된 “KAN: Kolmogorov-Arnold Networks” 논문은 지난 수십 년간 딥러닝의 기본 구성 요소였던 다층 퍼셉트론(MLP)에 대한 근본적인 대안을 제시하며 학계에 큰 반향을 일으켰다.22 KAN은 단순히 새로운 아키텍처를 제안하는 것을 넘어, 신경망을 구축하는 방식에 대한 철학적 전환을 담고 있다.

4.1.1 이론적 배경

KAN은 다변수 연속 함수가 유한 개의 일변수 연속 함수들의 합과 합성으로 표현될 수 있다는 ’콜모고로프-아르놀트 표현 정리(Kolmogorov-Arnold representation theorem)’에 수학적 기반을 둔다.24 MLP가 y = \sigma(Wx) 형태의 선형 변환과 노드(뉴런)에 위치한 ‘고정된’ 비선형 활성화 함수(예: ReLU)의 조합으로 함수를 근사하는 반면, KAN은 엣지(가중치)에 ‘학습 가능한’ 일변수 활성화 함수를 배치한다. 즉, KAN은 ’가중치’를 학습하는 것이 아니라 ‘함수’ 자체를 학습한다.

4.1.2 수학적 공식화

KAN의 한 층(layer)에서 j번째 출력 뉴런의 값은 다음과 같이 표현될 수 있다.
\text{KAN}(x)_j = \sum_{i=1}^{n_{in}} \phi_{j,i}(x_i)
여기서 x_i는 입력 벡터의 i번째 요소이고, \phi_{j,i}는 i번째 입력과 j번째 출력 뉴런을 연결하는 엣지에 위치한 학습 가능한 일변수 함수이다. 이 함수 \phi는 주로 B-스플라인(B-spline)으로 매개변수화되어, 구간별 다항식의 조합으로 복잡한 형태의 함수를 유연하게 표현할 수 있다.23

4.1.3 Table 3: MLP와 KAN의 구조적 비교

KAN의 가장 큰 잠재력은 높은 해석 가능성에 있다. 학습된 일변수 함수 \phi를 시각화함으로써, 인간 연구자는 모델이 입력 변수를 어떻게 변환하고 조합하는지 직관적으로 이해할 수 있다. 예를 들어, 특정 \phi가 사인 함수나 제곱 함수 형태를 띠는 것을 발견할 수 있다. 이러한 특성은 “KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science” 논문에서 제안된 바와 같이, KAN을 단순한 예측 모델을 넘어 데이터로부터 물리 법칙이나 수학적 공식을 발견하는 ’과학적 협력자’로 활용할 가능성을 연다.28 이는 AAAI-25에서 발표된 신경-심볼릭 AI 연구의 목표와도 일맥상통한다. 즉, KAN은 데이터로부터 기호적 지식을 추출하는 상향식(bottom-up) 접근을, 신경-심볼릭 AI는 기호적 지식을 모델에 주입하는 하향식(top-down) 접근을 대표하며, 향후 두 패러다임의 융합을 통해 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 탄생할 것으로 기대된다.

4.2 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 증명: 학습 불가능을 가능하게 하는 메커니즘

거대 언어 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시킨 ’사고의 연쇄(Chain-of-Thought, CoT)’는 그동안 경험적으로 효과가 입증된 일종의 ’프롬프팅 기법’으로 여겨져 왔다.29 그러나 ICLR 2025에서 발표된 “Chain-of-Thought Provably Enables Learning the (Otherwise) Unlearnable” 논문은 CoT의 효과를 계산 학습 이론(computational learning theory)의 관점에서 엄밀하게 증명함으로써, CoT를 단순한 기법을 넘어 근본적인 학습 원리로 격상시켰다.30

4.2.1 이론적 정식화 및 ‘단계별 학습’

이 연구는 CoT를 복잡한 목표 함수 f를 학습하는 문제를, 더 학습하기 쉬운 여러 개의 함수 f_k \circ \dots \circ f_1의 합성(composition) 문제로 변환하는 과정으로 정식화했다. 이를 위해 ’단계별 학습(Step-by-Step Learning)’이라는 알고리즘 클래스 \mathcal{A}_{\text{CoT}}를 정의했다. 이 알고리즘은 CoT 예시, 즉 입력 x, 중간 추론 과정 z_1, \dots, z_{k-1}, 최종 출력 y로 구성된 데이터를 받아, 각 단계의 입출력 쌍((z_{i-1}, z_i))을 사용하여 개별 함수 예측기 h_i를 학습한다. 최종 예측기 h_D는 이 함수들의 합성, 즉 h_D = h_k \circ \dots \circ h_1으로 구성된다.31

4.2.2 학습 가능성에 대한 핵심 정리

이 논문의 핵심적인 기여는 CoT가 없을 때(즉, k=1일 때)는 특정 함수 클래스(예: 희소 패리티 함수)가 샘플 복잡도 관점에서 학습이 불가능함을 보인 것이다. 반면, CoT를 통해 문제를 여러 단계로 분해하면, 각 단계의 학습 난이도가 현저히 낮아져 전체 문제의 학습이 가능해진다. 핵심적인 보조정리(Lemma 2)는 전체 예측 오차가 각 단계의 예측 오차의 합보다 작거나 같다는 상한을 제시한다 31:
\mathbb{E}_D \leq \sum_{i=1}^k \Delta(\mathcal{P}_i, h_i)
이는 각 단계의 하위 문제만 해결할 수 있다면, 아무리 복잡한 문제라도 학습할 수 있음을 이론적으로 보장한다. 이 증명은 ’프롬프트 엔지니어링’이라는 예술의 영역을 ’과제 분해(task decomposition)’라는 과학의 영역으로 전환시키는 계기가 될 수 있다. 향후 연구는 단순히 효과적인 CoT 프롬프트를 찾는 것을 넘어, 주어진 복잡한 과제를 학습 가능한 하위 과제들로 자동 분해하는 알고리즘을 개발하는 방향으로 나아갈 것이다.

4.3 AI 안전성 및 정렬: 얕은 정렬을 넘어

AI 시스템이 사회에 깊숙이 통합됨에 따라, 그 행동이 인간의 가치 및 의도와 일치하도록 보장하는 ‘AI 정렬(AI Alignment)’ 문제가 핵심적인 연구 주제로 부상했다. 2025년 2월의 연구들은 기존 정렬 기법의 한계를 명확히 지적하고, 더 근본적인 해결책을 모색하고 있다.

4.3.1 ‘얕은 정렬’ 문제의 정의와 한계

ICLR 2025 최우수 논문상 수상작은 현재의 안전성 정렬 기법이 대부분 모델 출력의 초기 몇 개 토큰에만 영향을 미치는 ’얕은 정렬(shallow safety alignment)’의 한계를 가지고 있음을 지적했다.14 이는 안전성 관련 데이터로 미세조정(fine-tuning)을 할 때, 손실 함수를 가장 효율적으로 줄이는 방법이 출력의 시작 부분만 수정하는 것이기 때문에 발생하는 현상이다. 이로 인해 모델은 처음에는 안전한 답변을 시작하는 척하다가, 이후 유해하거나 잘못된 내용을 생성하는 ‘탈옥(jailbreak)’ 공격에 매우 취약해진다.

이러한 발견은 AI 안전성 문제를 바라보는 관점을 전환시킨다. 이전까지 탈옥은 주로 교묘한 프롬프트와의 ‘창과 방패’ 싸움으로 인식되었지만, ’얕은 정렬’이라는 개념은 이를 모델의 학습 동역학과 아키텍처에서 비롯되는 ‘기계적인(mechanistic)’ 문제로 재정의한다. 이는 행동적 땜질 처방에서 벗어나, 근본적인 기술적 해결책을 모색할 수 있는 길을 열어준다.

4.3.2 향후 방향: 심층 정렬을 향하여

’얕은 정렬’을 넘어서기 위해서는 안전성 제약이 모델의 전체 생성 과정과 내부 표현(internal representation)에 일관되게 적용되는 ‘심층 정렬(deep alignment)’ 방법론이 필요하다. AAAI-25의 AI 정렬 트랙에서도 LLM의 데이터 오염(Data Poisoning), 편향(Political Bias), 유해성(Harmfulness)에 대한 다양한 연구가 발표되었으며 9, 이는 안전성 문제가 단순히 몇 가지 규칙을 추가하는 것으로 해결되지 않음을 시사한다. ICLR 논문에서 제안된 정규화 기법이나, AAAI에서 논의된 신경-심볼릭 접근법을 통한 논리적 제약의 통합이 이러한 ’심층 정렬’을 구현하기 위한 중요한 첫걸음이 될 수 있다.

5. 결론 및 향후 전망

5.1 연구 동향 종합

2025년 2월은 AI 연구가 양적 팽창을 넘어 질적 심화로 나아가는 중요한 변곡점이었음을 보여준다. 거대 언어 모델의 능력은 사고의 연쇄(CoT)와 같은 기법을 통해 그 작동 원리가 이론적으로 증명되고 있으며, 콜모고로프-아르놀트 네트워크(KAN)와 같은 새로운 아키텍처는 딥러닝의 오랜 과제였던 해석 가능성과 효율성의 새로운 지평을 열고 있다. 한편, 로봇 공학 분야는 이러한 AI의 발전을 적극적으로 흡수하면서도, 물리적 세계의 복잡성과 불확실성을 극복하기 위한 강건하고 안전한 시스템을 구축하는 데 집중하고 있다.

5.2 향후 전망

본 보고서에서 분석한 연구 동향들을 바탕으로, 향후 AI 및 로봇 공학 분야의 발전 방향을 다음과 같이 전망한다.

• 패러다임의 통합: KAN이 제공하는 해석 가능성과 신경-심볼릭 AI의 논리적 추론 능력이 결합되어, 데이터로부터 과학적 법칙을 발견하고 가설을 검증하는 새로운 형태의 ‘AI 과학자’ 또는 ’AI 협력자’가 등장할 것이다. 이는 AI가 인간의 지적 활동을 보조하는 도구를 넘어, 새로운 지식을 창출하는 파트너가 될 가능성을 시사한다.
• 안전성의 내재화: ‘얕은 정렬’ 문제를 해결하기 위한 연구는 AI 안전성을 모델의 외부적 제약이나 사후적 필터링이 아닌, 아키텍처와 학습 알고리즘 수준에 내재된 속성으로 만드는 방향으로 발전할 것이다. 이는 모델이 처음부터 안전한 방식으로 추론하고 행동하도록 설계하는 근본적인 접근법의 부상을 의미한다.
• 이론과 현실의 상호작용: 로봇 공학계의 ’데이터 만능론’에 대한 근본적인 질문은, 대규모 데이터 기반 학습의 유연성과 고전적인 제어 이론 및 정형 검증의 엄밀함을 결합하는 하이브리드 접근법의 중요성을 더욱 부각시킬 것이다. 이는 불확실하고 예측 불가능한 현실 세계에서 신뢰할 수 있는 자율 시스템을 구축하기 위한 핵심 과제가 될 것이며, AI와 로봇 공학의 진정한 융합을 이끌어낼 것이다.

6. 참고 자료

1. AAAI-25 - AAAI - The Association for the Advancement of Artificial Intelligence, https://aaai.org/conference/aaai/aaai-25/
2. Volume 272: Algorithmic Learning Theory, 24-27 February 2025 …, https://proceedings.mlr.press/v272/
3. 2025 Dates and Deadlines - ICLR 2026, https://iclr.cc/Conferences/2025/Dates
4. ICRA 2025 Program | Start Page, https://ras.papercept.net/conferences/conferences/ICRA25/program/
5. Vol. 39 No. 1: AAAI-25 Technical Tracks 1 | Proceedings of the AAAI …, https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/issue/current
6. Call for Papers - ICLR 2026, https://iclr.cc/Conferences/2025/CallForPapers
7. Registration Fees - IEEE ICRA 2025, https://2025.ieee-icra.org/attend/registration-information/
8. Archives | Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/issue/archive
9. Vol. 39 No. 26: AAAI-25 Special Track on AI Alignment, https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/issue/view/649
10. AAAI 2025 Outstanding Paper Awards: AI Innovation Insights, https://localpartnershipjointmarketsolutions.com/MEDIA/discover-how-aaai-2025-outstanding-papers-shape-ai-innovation-for-businesses
11. Congratulations to the #AAAI2025 outstanding paper award winners - ΑΙhub - AI Hub, https://aihub.org/2025/03/01/congratulations-to-the-aaai2025-outstanding-paper-award-winners/
12. Best Paper Award at AAAI 2025 – [S]afe [AI] through [F]ormal Methods - Research web sites, https://project.inria.fr/saif/best-paper-award-at-aaai-2025/
13. ICLR 2025 Papers, https://iclr.cc/virtual/2025/papers.html
14. ICLR Outstanding Paper Awards 2025, https://media.iclr.cc/Conferences/ICLR2025/ICLR2025_Outstanding_Paper_Awards.pdf
15. ICLR 2025 - ICLR Blog, https://blog.iclr.cc/category/iclr-2025/
16. SarahRastegar/Best-Papers-Top-Venues - GitHub, https://github.com/SarahRastegar/Best-Papers-Top-Venues
17. Keynote Sessions - IEEE ICRA 2025, https://2025.ieee-icra.org/program/keynote-sessions/
18. ICRA 2025 Program | Wednesday May 21, 2025, https://ras.papercept.net/conferences/conferences/ICRA25/program/ICRA25_ContentListWeb_2.html
19. Important Updates to Journal Review Process Guidelines - R Discovery, https://discovery.researcher.life/download/article/f98e0f9b70f43d4da6616dea73d04fad/full-text
20. JMLR Papers - Journal of Machine Learning Research, https://jmlr.org/papers
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22. [2404.19756] KAN: Kolmogorov-Arnold Networks - arXiv, https://arxiv.org/abs/2404.19756
23. KAN: Kolmogorov–Arnold Networks - OpenReview, https://openreview.net/forum?id=Ozo7qJ5vZi
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25. The Math Behind KAN - Kolmogorov-Arnold Networks | Towards Data Science, https://towardsdatascience.com/the-math-behind-kan-kolmogorov-arnold-networks-7c12a164ba95/
26. Mathematical Generalization of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) and Their Variants, https://www.mdpi.com/2227-7390/13/19/3128
27. Kolmogorov-Arnold Networks From Scratch: A Simple, Code-Based Explanation with Pytorch | by Bahadır AKDEMİR | Medium, https://medium.com/@akdemir_bahadir/kolmogorov-arnold-networks-from-scratch-a-simple-code-based-explanation-with-pytorch-58458a32f353
28. [2408.10205] KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science - arXiv, https://arxiv.org/abs/2408.10205
29. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2201.11903
30. Chain-of-Thought Provably Enables Learning the (Otherwise) Unlearnable - OpenReview, https://openreview.net/forum?id=N6pbLYLeej
31. CHAIN-OF-THOUGHT PROVABLY ENABLES … - OpenReview, https://openreview.net/pdf?id=N6pbLYLeej
32. Announcing the Outstanding Paper Awards at ICLR 2025 - ICLR Blog, https://blog.iclr.cc/2025/04/22/announcing-the-outstanding-paper-awards-at-iclr-2025/