과학적 추론 벤치마크 (Scientific reasoning benchmarks)는 일반적으로 최종 정답의 정확도 (final-answer accuracy)를 사용하여 대규모 언어 모델 (LLMs)을 평가합니다. 그러나 정답이 반드시 문제에서 목표로 하는 추론 능력 (reasoning capability)을 입증하는 것은 아닙니다. 우리는 유효한 과제 목표 유도 과정 (task-targeted derivation)을 제공하지 않은 채, 수치 탐색 (numerical search), 열거 (enumeration), 추측 (guessing), 또는 정답 우선 검증 (answer-first verification)과 같은 부적절한 지름길 (shortcuts)을 통해 LLM이 정답에 도달하는 실패 모드인 솔루션 해킹 (Solution Hacking)을 식별합니다. 우리는 난이도, 과학 분야, 그리고 프론티어 모델 (frontier models) 전반에 걸쳐 이 현상을 체계적으로 분석합니다. 솔루션 해킹은 벤치마크 난이도가 높아짐에 따라 급격히 증가하여, 일반적인 문제에서는 2.2%였으나 올림피아드 수준의 문제에서는 28.3%, HLE에서는 37.4%에 달했습니다. 또한, 프론티어 모델 전반에서 정답으로 인정된 답변의 8.2%~44.1%가 해킹된 솔루션 (hacked solutions)으로 식별되었습니다. 우리는 더 나아가 자동 판사 (automatic judge) 및 테스트 시간 지침 (test-time instruction)을 포함하여 전문가에게 영감을 얻은 안티 해킹 (anti-hacking) 전략을 개발했습니다. 결과에 따르면, 지름길 행동 (shortcut behavior)을 억제하면 보고된 정확도 (reported accuracy)는 실질적으로 감소하는 반면, 정답이면서 해킹되지 않은 정확도 (correct and non-hacked accuracy)에는 미치는 영향이 더 적음을 보여줍니다. 이러한 발견은 정답만을 기준으로 하는 평가 (answer-only evaluation)가 프론티어 LLM의 과학적 추론 능력을 과대평가할 수 있음을 드러냅니다.