연구에 따르면 성인은 여러 원인이 동시에 존재해야 하는 복합적인 원인-결과 규칙을 파악하는 데 어려움을 겪지만, LLM은 능동적 탐색을 통해 이 약점을 극복할 수 있습니다.
성인이 능동적으로 개입하여 원인 객체를 식별하는 실험에서 복합적인 규칙 추론 능력이 크게 향상되었지만, 여전히 분리된 규칙보다 더 많은 테스트가 필요합니다.
최첨단 LLM은 인간 수준의 정확도를 달성하지만, 탐색 전략 효율성이 떨어지고 복합-분리 규칙 간의 성능 격차는 여전히 존재합니다.