이 통찰은 Jason Wei의 비유를 확장하여, On-policy RL의 원리가 인간의 학습 과정과 깊이 닮아 있음을 주장한다. 모방(Off-policy)만으로는 한계에 부딪히며, 결국 스스로 시행착오를 겪으며 일반화 가능한 패턴을 발견해야 한다는 점에서 RL의 메커니즘은 인간의 성장과 동형적이다.
근거
클리핑에서 김성현은 Jason Wei의 관점을 인용한다: “사람도 결국은 갖춘 능력이 다 다르고 주어진 조건은 다 다르죠. 그 주어진 조건에 대해서 성공적인 선택을 하기 위해서는 더 이상 모방할 수 없는 영역이 있고 그 모방할 수 없는 지점에서 on-policy를 할 수밖에 없다”.
이것은 교육 현장에도 적용된다. 모든 학생에게 동일한 ‘전문가 데이터’를 제공하는 전통적 교육 방식은 Off-policy 학습과 유사하다. 하지만 각 학생의 인지 능력과 배경지식이 다르므로, 스스로 문제를 풀고 피드백을 받는 On-policy 방식(예: 발견 학습, 프로젝트 기반 학습)이 더 깊은 일반화를 이끌어낸다. 노정석의 말처럼 “우리네 인생 자체가 on-policy RL”이며, 보상 함수를 스스로 재정의하는 사람이 더 위대한 방향으로 나아간다는 점도 시사한다.
연결된 생각
- 20260607-llm-rl-mechanism-pretraining — On-Policy의 개념적 정의와 필요성
- 20260607-rl-uncovers-latent-reasoning — RL이 잠재력을 발굴하는 과정 (인간 학습의 ‘잠재력 발현’과 연결)