최근 두 연구(Jones et al. (2026); Zeng et al. (2026))는 LVLM(Large Vision-Language Models)이 효율적인 지시 표현(referring expressions)을 통해 협력할 수 있는지에 대해 서로 상충하는 것으로 보이는 결론을 내렸습니다. 우리는 연구 간의 태스크(task) 차이를 통제하면서 그들의 프롬프팅(prompting) 스타일을 직접 비교했습니다. 우리는 모델이 명시적으로 그렇게 하도록 프롬프팅되었을 때 효율적인 지시 표현을 협력할 수 있다는 발견을 재현하였으며, 이는 다른 태스크 차이가 상이한 결과의 원인이 아님을 시사합니다. 그러나 우리는 동일한 모델이 더 암시적인 프롬프트로부터 의사소통 효율성의 필요성을 추론하는 데 실패한다는 점 또한 발견하였으며, 이는 인간과 AI 시스템이 의사소통하는 방식 사이의 결정적인 차이를 강조합니다.