AI가 정말 똑똑하다고? 사실은 '기초 계산'조차 못 할 수 있다

상상해보세요. 당신은 오늘 중요한 보고서를 작성하느라 바쁩니다. 옆자리에 있는 똑똑한 AI 비서에게 “어제 회의에서 나온 수치들을 합산해서 결과값 좀 알려줘”라고 말하죠. AI는 즉시 유창한 문장으로 답변을 내놓습니다. 그런데 그 계산 결과가 미묘하게 틀려 있다면 어떨까요? 혹은 똑같은 질문을 1분 뒤에 다시 물었는데, 방금 전과 완전히 다른 수치를 말한다면요?

우리는 흔히 ‘똑똑한 AI’ 시대를 살고 있다고 말합니다. 하지만 막상 뚜껑을 열어보면, 이 거대언어모델(LLM, 대량의 텍스트를 학습해 문장을 생성하는 인공지능)들은 우리가 생각하는 것만큼 완벽한 ‘지능’을 갖추지 못했습니다. 때로는 아주 단순한 논리조차 이해하지 못해 엉뚱한 길로 빠지곤 하죠.

왜 이 문제가 중요할까요?

AI가 학교의 교육 커리큘럼을 짜거나, 기업의 보고서를 작성하고, 심지어는 코딩까지 대신해주는 세상이 되었습니다. Mind Matters는 교육 현장에서 교사와 학생이 모두 AI 챗봇과 소통하는 환경으로 급격히 나아가고 있다고 경고합니다.

문제는 AI가 ‘아는 척’을 너무 잘한다는 점입니다. Hackernoon에 따르면, 한 사용자가 하드웨어 성능에 대해 물었을 때 AI는 매우 전문적이고 설득력 있는 논리로 답변했지만, 기술적으로는 완전히 거꾸로 된 정보를 제공했습니다. 이런 방식의 업무 처리는 결국 의사결정의 질을 떨어뜨리고, 회사 운영을 불안정하게 만드는 ‘복잡성 위기’를 초래할 수 있습니다. Hacker News AI의 답변을 무조건 신뢰하는 것은 마치 검증되지 않은 전문가의 말을 맹신하는 것과 같습니다.

쉽게 말해서, AI의 본질은 무엇일까요?

왜 이렇게 똑똑해 보이는 AI가 기초적인 계산이나 논리에서 무너질까요?

비유하자면, AI는 사진 찍기를 아주 잘하는 ‘흉내쟁이 배우’와 같습니다. 이 배우는 수많은 시나리오를 통째로 외우고 있어서, 어떤 상황이 주어지면 아주 그럴듯한 대사를 읊습니다. 하지만 이 배우는 실제로 수학 문제를 풀 줄 모르고, 숫자들의 위치나 크기가 무엇을 의미하는지도 모릅니다. DEV Community

LLM의 작동 방식을 더 자세히 보면, 숫자를 우리가 보는 1, 2, 3으로 이해하는 것이 아니라 수많은 단어의 조각(토큰)으로 쪼개서 학습합니다. Nate Silver 이 과정에서 숫자들 사이의 위치나 논리적인 위계가 뒤섞여버리게 됩니다. 결과적으로 AI는 실제 ‘계산’을 하는 것이 아니라, 문맥상 가장 그럴듯해 보이는 단어들을 확률적으로 나열할 뿐입니다. DEV Community 우리가 AI에게 기대를 거는 ‘지능’과 실제 AI가 수행하는 ‘확률 기반 단어 예측’ 사이에는 큰 간극이 존재하는 셈입니다.

지금 우리의 위치: 어디까지 믿을 수 있을까?

현재의 AI 모델들은 다음과 같은 치명적인 한계를 가지고 있습니다.

1. 환각 현상(Hallucination): 사실이 아닌 정보를 마치 진실인 것처럼 매우 자신감 있게 생성합니다. Educative
2. 일관성 부족: 같은 질문을 불과 몇 초 간격으로 다시 물었을 때, 완전히 상반된 대답을 내놓기도 합니다. Mind Matters
3. 물리적 세계에 대한 이해 부재: 단순히 텍스트 패턴을 따를 뿐, 우리가 사는 현실의 물리적 법칙이나 논리 구조를 이해하지 못해 황당한 오류를 범합니다. Hackernoon
4. 기초 논리 실패: 반복되는 상호작용이나 복잡한 제약 조건이 붙은 문제를 푸는 데 취약합니다. Strange Loop Canon

Builder Society 포럼에서는 AI가 글쓰기 같은 기초 작업은 잘하지만, 중복을 제거하고 데이터를 조합하는 등 논리적 사고가 필요한 기본적인 업무조차 제대로 수행하지 못한다는 비판이 끊이지 않습니다. 이는 우리가 AI를 ‘도구’로 바라보되, 결코 ‘판단자’의 자리에 앉혀서는 안 된다는 점을 시사합니다.

미래는 어떻게 바뀔까요?

전문가들은 LLM이 만능 해결사가 될 것이라는 환상에서 벗어날 것을 당부합니다. Hacker News 미래의 AI는 스스로 모든 것을 해결하기보다, 필요한 경우 외부 도구(계산기, 코드 실행기 등)를 직접 호출하여 문제를 해결하는 방식으로 진화할 것으로 보입니다. Hacker News

상상해보세요. 복잡한 계산이 필요할 때 AI는 스스로 계산기를 켜고, 정확한 수치를 도출한 뒤 그 결과를 바탕으로 문장을 씁니다. 이런 식의 ‘협업형 진화’가 기술의 미래가 될 것입니다.

결국 우리는 ‘AI는 완벽한 오라클(답변자)이다’라는 생각 대신, ‘매우 유능하지만 가끔 거짓말을 하고 논리가 부족한 비서’를 부린다는 마음가짐을 가져야 합니다. 기술이 발전해도 AI가 생성한 결과물을 인간이 꼼꼼히 검증하고, 최종적인 판단을 내리는 습관은 당분간 사라지지 않을 것입니다. Hacker News

참고자료

1. What can LLMs never do? - by Rohit Krishnan
2. AI Leaderboard 2026: Compare & Rank 300+ Top AI Models by…
3. Why LLMs Are Bad at Math, Explained Simply - DEV Community
4. Three Things LLMs Aren’t Great At (Yet) With Examples!
5. ChatGPT is shockingly bad at poker - by Nate Silver

6. [LLMs Are Bad at Good Things, Good at Bad Things

   Mind Matters](https://mindmatters.ai/2025/05/llms-are-bad-at-good-things-good-at-bad-things/)

7. [LLMs are still surprisingly bad at some simple tasks

   Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=45321983)

8. What are LLMs Bad At? And Why? - InfernoRed Technology Blog
9. A Simple Hardware Question Exposes the Limits of Today’s LLMs
10. LLMs - What aren’t they good for? - manhattanmetric.com
11. What are the limitations of large language models (LLMs)?
12. Limitations of LLMs: Bias, Hallucinations, and More
13. Ask HN: Are LLMs slowly making companies dysfunctional …

14. [Large Language Models (LLMs) Are Inherently Frail and Unreliable

    Mind Matters](https://mindmatters.ai/2026/01/large-language-models-llms-are-inherently-frail-and-unreliable/)

15. [This is one of the least interesting questions to ask LLMs. I wish it wasn’t so …

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=41699457)

16. [Ask HN: Anyone struggling to get value out of coding LLMs?

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=44095189)

17. [Two things LLM coding agents are still bad at

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=45523537)

18. [2025: The Year in LLMs

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=46449643)

19. [Current AI LLMs are so terrible. Basic task failure beyond writing, is everywhere.

    Builder Society](https://www.buildersociety.com/threads/current-ai-llms-are-so-terrible-basic-task-failure-beyond-writing-is-everywhere.9062/)

20. [What can LLMs never do?

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=40179232)