지능 시스템의 엔트로피 붕괴와 적응성 상실

📝 원문 정보

• Title: Entropy Collapse: A Universal Failure Mode of Intelligent Systems
• ArXiv ID: 2512.12381
• 발행일: 2025-12-13
• 저자: Truong Xuan Khanh, Truong Quynh Hoa

📝 초록 (Abstract)

지능 시스템은 학습, 조정, 최적화를 통해 개선될 것으로 널리 가정되고 있다. 그러나 인공 지능에서 경제 기관 및 생물학적 진화에 이르기까지 다양한 분야에서 지능의 증가가 역설적인 퇴화를 초래하는 경우가 많다: 시스템이 경직되며, 적응성이 상실되고 예상치 못한 실패를 겪는다. 본 논문은 피드백 증폭이 제한된 새로운 창출을 능가할 때 발생하는 엔트로피 붕괴를 보편적인 동적 실패 모드로 식별한다. 최소한의 도메인 무관 가정 하에, 지능 시스템은 높은 엔트로피 적응 단계에서 낮은 엔트로피 붕괴 단계로 급격히 전환한다는 것을 보여준다. 붕괴는 안정적인 낮은 엔트로피 다양체로의 수렴으로 정의되며, 활동이나 규모의 상실이 아니라 효과적인 적응 차원의 축소를 의미한다. 우리는 임계값을 분석적으로 확립하고 동적 불가역성과 유인자 구조를 설명하며 최소한의 시뮬레이션을 통해 업데이트 메커니즘에 대한 보편성을 입증한다. 이 프레임워크는 AI에서의 모델 붕괴, 경제학에서의 기관 경직, 진화론에서의 유전적 병목 현상을 동일한 기본 과정의 다양한 표현으로 통합한다. 붕괴를 지능의 구조적 비용으로 재해석함으로써 우리의 결과는 최종 단계 개입이 시스템적으로 실패하는 이유를 명확히 하며 장기적인 적응성을 유지하기 위한 엔트로피 인식 설계 원칙을 동기 부여한다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

본 논문은 지능 시스템의 복잡한 역동성과 그에 따른 붕괴 메커니즘을 탐구하고 있다. 학습, 조정, 최적화를 통해 지능이 향상되는 것이 일반적인 관점이나, 이 과정에서 발생하는 역설적인 문제점, 즉 시스템의 경직과 예기치 않은 실패가 제시된다. 이러한 현상을 엔트로피 붕괴라는 개념으로 설명하며, 피드백 증폭이 새로운 창출을 능가할 때 발생하는 보편적인 동적 실패 모드를 식별한다.

엔트로피 붕괴는 시스템의 적응성 차원 축소를 의미하며, 이는 활동이나 규모의 상실보다 더 복잡한 구조적 변화를 나타낸다. 논문은 이러한 현상이 다양한 분야에서 일어나며, 이를 통해 AI의 모델 붕괴, 경제학의 기관 경직, 그리고 생물학적 진화에서의 유전적 병목 현상을 통합적으로 설명한다.

더 나아가, 이 연구는 지능 시스템이 장기적인 적응성을 유지하기 위해 엔트로피 인식 설계 원칙을 필요로 한다는 점을 강조하며, 이러한 접근법은 최종 단계 개입의 실패를 예측하고 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 이 연구는 지능 시스템의 복잡성과 그에 따른 붕괴 메커니즘을 이해하는 데 있어 중요한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 미래의 시스템 설계와 관리 전략 개발에 대한 새로운 방향성을 제시하고 있다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

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