이 게시물은 NeurIPS 2025에서 관찰된 주요 AI 연구 트렌드를 정리한 글입니다.

Trend 1: Scaling 이후의 시대

• 데이터·추론·효율성 중심의 스마트한 스케일링 필요
• 깊이 확장과 자원·신호의 적절한 조합으로 강화학습 등에서 능력 향상

Trend 2: AI 동질화의 위기

• 모델 응답의 동질화(hive mind) 관찰과 다양성 측정·데이터셋 및 벤치마크 개선의 필요

Trend 3: 데이터·벤치마크의 위기와 XAI·Causality

• 데이터 오염, 근사 검색, 지름길, 구성 타당성 부족 등으로 엄격한 측정법과 재현성 요구
• XAI는 설명(interpretation) 제공, Causality는 개입(intervention) 기반 문제 해결로 역할 구분