대규모 언어 모델이 인간 인지에 대한 좋은 이론을 만드는 데 도움이 될 수 있을까?

I. 대규모 언어 모델이 인간 인지에 대한 좋은 이론을 만드는 데 도움이 될 수 있을까?

대규모 언어 모델 Large Language Models (LLMs)과 인간처럼 추론할 수 있는 능력을 둘러싼 논쟁은 이러한 모델이 인간이 언어를 처리하고 이해하는 방식에 대한 통찰력을 제공할 수 있는지에 대한 질문을 중심으로 전개됩니다. 지지자들은 LLM이 언어 이해와 관련된 근본적인 인지 과정을 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 주장하는 반면, 비판론자들은 이러한 모델이 언어와 인지에 대한 진정한 이해가 부족하다고 주장합니다.
그러나 LLM이 실제로 인간 인지에 대한 좋은 이론을 만드는 데 도움이 될 수 있다는 가설이 있습니다. 이러한 모델이 학습하는 데이터의 통계적 패턴을 분석함으로써 인간이 언어를 이해하는 방식에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 LLM을 사용하여 단어 간의 의미 관계를 조사하고 인간이 지식을 조직하고 분류하는 방법을 밝혀낼 수 있습니다.
LLM은 그 자체로 인간의 인지에 대한 완전한 그림을 제공하지는 못하지만, 다른 방법과 함께 사용하면 정확하고 포괄적인 이론을 만들 수 있습니다. 연구자들은 LLM의 잠재적인 편견과 한계를 인식함으로써 이러한 모델을 책임감 있게 사용하여 인간의 언어 처리와 인지의 복잡성에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

II. LLM에 대한 촘스키의 비판

저명한 언어학자인 노암 촘스키는 언어와 인지를 진정으로 이해할 수 있는 LLM에 대해 비판적이었습니다. 촘스키는 이러한 모델이 언어에 대한 진정한 이해가 아닌 통계적 패턴에 기반하고 있기 때문에 인간 인지에 대한 완전한 그림을 제공하지 못할 수 있다고 주장했습니다. 촘스키의 견해에 따르면, LLM은 언어를 진정으로 이해하지 않고도 복잡한 언어 문제를 해결할 수 있다는 '거짓 약속'을 제공합니다.
인지 과학자이자 심리학 교수인 게리 마커스도 촘스키의 비판에 동의를 표했습니다. 마커스는 LLM이 언어 생성 및 이해에 있어 인상적인 결과를 도출할 수는 있지만, 세상에 대한 진정한 이해보다는 데이터의 피상적인 패턴에 의존하는 경우가 많다고 주장했습니다.
예를 들어, LLM은 질문에 대해 설득력 있는 답변을 내놓을 수 있지만, 그 답변은 단어 뒤에 숨겨진 의미에 대한 깊은 이해가 아닌 단순한 연관성에 기반할 수 있습니다. 즉, 인공 지능은 인간과 같은 방식으로 세상을 안정적으로 추론하지 못할 수도 있습니다.
전반적으로 촘스키와 마커스의 LLM에 대한 비판은 이러한 모델을 사용하여 인간 인지 이론을 만들 때 주의와 회의가 필요하다는 점을 강조합니다. LLM이 언어 처리와 이해에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수는 있지만, 인간 인지의 복잡성에 대한 깊은 이해를 대체하는 것으로 간주해서는 안 됩니다.

III. 이론 구축자로서의 LLM에 대한 Piantadosi의 주장

인지 과학자이자 계산 언어학자인 스티븐 피아타도시는 LLM이 실제로 인간 인지에 대한 좋은 이론을 만드는 데 도움이 될 수 있다고 주장했습니다. Piantadosi는 LLM이 언어의 통계적 규칙성에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있으며 인간 인지 이론을 테스트하고 개선하는 데 사용될 수 있다고 주장합니다.
피아타도시는 이론을 세우는 데 있어 경험적 테스트와 형식적 비교의 중요성을 강조합니다. 연구자들은 LLM을 사용하여 인간 인지에 대한 가설을 테스트함으로써 언어 처리 및 이해와 관련된 근본적인 인지 과정에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 이론을 공식화하여 LLM의 성능과 비교함으로써 연구자들은 이론을 개선하고 부족한 부분을 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 피안타도시는 단어 빈도와 언어의 예측 가능성 사이의 관계를 조사하기 위해 LLM을 사용했습니다. 그의 연구에 따르면 LLM은 텍스트 말뭉치에서 단어의 빈도를 정확하게 예측할 수 있으며, 이러한 예측은 인간의 언어 예측 가능성과 밀접한 관련이 있습니다.
전반적으로 피안타도시의 주장은 LLM이 인간 인지에 대한 좋은 이론을 만드는 데 기여할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 연구자들은 경험적 테스트와 형식적 비교를 결합하여 언어의 통계적 규칙성에 대한 통찰력을 얻고 인간 인지 이론을 개선하는 데 LLM을 사용할 수 있습니다.

IV. LLM의 매개변수 피팅 및 이론 구축

파라미터 피팅은 데이터로부터 LLM과 같은 통계 모델의 파라미터 값을 추정하는 프로세스입니다. LLM에서 매개변수에는 일반적으로 특정 작업에서 모델의 성능을 최적화하기 위해 훈련 중에 조정되는 가중치와 편향성이 포함됩니다.
ChatGPT와 같이 파라미터가 과도하게 많은 모델은 언어 데이터의 복잡한 패턴을 포착할 수 있도록 엄청난 수의 파라미터를 가지고 있습니다. 훈련 과정에서 모델은 시퀀스의 다음 단어와 같은 목표 변수를 정확하게 예측할 수 있을 때까지 매개변수 값을 조정하여 훈련 데이터에 맞게 조정됩니다.
파라미터가 과다하게 설정된 모델에 파라미터를 맞추는 과정은 언어 데이터의 통계적 규칙성과 패턴을 파악하여 언어에 대한 이론을 구축하는 과정으로 이어질 수 있습니다. 연구자들은 학습된 모델의 파라미터를 분석함으로써 언어의 기본 구조와 조직에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, ChatGPT의 가중치와 편향성을 통해 모델이 의미 관계를 기반으로 단어를 분류하고 구성하는 방식을 파악할 수 있습니다. 연구자들은 주의 가중치를 분석하여 어떤 단어가 문장의 의미를 이해하는 데 가장 관련성이 높다고 생각하는지 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 언어 처리 및 이해에 관한 이론을 테스트하고 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
전반적으로 ChatGPT와 같이 대규모로 과도하게 파라미터화된 모델의 파라미터 피팅은 언어 데이터에서 통계적 규칙성과 패턴을 식별하여 언어 이론을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 모델의 학습된 파라미터를 분석함으로써 연구자들은 언어의 기본 구조와 조직에 대한 통찰력을 얻고 언어 처리 및 이해에 대한 이론을 개선할 수 있습니다.

V. LLM의 과학적 특성

BERT, GPT-3, T5와 같은 최신 LLM은 내장된 아키텍처 원칙을 통해 언어에 대한 다양한 계산적 접근 방식을 통합합니다. 이러한 원칙을 통해 모델은 문장의 다음 단어 예측부터 긴 텍스트의 문법과 의미 유지에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
이러한 아키텍처 원리 중 하나는 모델이 입력의 특정 단어 또는 일부에 집중할 수 있도록 하는 주의력입니다. 주의 기반 모델은 주의 메커니즘을 사용하여 문장이나 문서에서 가장 관련성이 높은 단어를 식별하고 그에 따라 가중치를 부여합니다. 이를 통해 모델은 입력을 다른 언어로 정확하게 번역하기 위해 특정 단어나 구에 집중해야 하는 언어 번역과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
또 다른 아키텍처 원칙은 트랜스포머로, 모델이 문장이나 문서에서 단어 간의 관계를 학습할 수 있게 해줍니다. 트랜스포머 기반 모델은 스스로 주의를 기울여 문장이나 문서에서 서로 다른 단어 간의 관계를 식별하므로 다음 단어를 예측하거나 긴 텍스트에서 문법과 의미를 유지할 수 있습니다.
이러한 다양한 계산 접근 방식을 통합함으로써 LLM은 문맥 내 단어 예측, 문법 및 의미 유지 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, GPT-3는 일관성 있고 문법적으로 정확한 텍스트를 생성하고, 긴 기사를 요약하고, 문맥에 따라 질문에 답할 수 있습니다.
전반적으로, 내장된 아키텍처 원칙을 통해 다양한 계산 접근 방식을 통합함으로써 최신 LLM은 광범위한 언어 작업을 인상적인 정확도와 유창함으로 수행할 수 있습니다.

VI. 인간 언어 인지 이론으로서의 LLM에 대한 비판

로니 카치르 교수는 인간의 언어 인지에 대한 잘못된 이론으로서 LLM의 사용을 비판했습니다. 카치르 교수는 LLM이 인상적인 텍스트를 생성할 수는 있지만, 언어 처리와 이해에 대한 정확한 이론을 개발하는 데 필요한 인간의 언어와 인지에 대한 심층적인 이해가 부족하다고 주장합니다.
카치르는 LLM이 구문, 의미론, 화용론 등 인간이 언어를 처리하는 데 사용하는 것과 동일한 인지적, 언어적 메커니즘을 갖고 있지 않다고 지적합니다. 대신, LLM은 대량의 데이터에서 통계적 패턴에 의존하여 텍스트를 생성하므로 인간이 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 기본 인지 과정을 항상 반영하지는 않을 수 있습니다.
카치르는 인공 지능이 재미있는 시와 단편 소설을 쓸 수는 있지만, 이것이 반드시 인간의 언어 능력에 대한 이해로 이어지지는 않는다고 주장합니다. LLM은 의미 있는 의사소통에 참여하고, 언어 사용의 뉘앙스를 이해하며, 언어와 관련된 사회적, 문화적 관행에 참여할 수 있는 능력이 부족합니다.
카치르의 비판은 전반적으로 LLM이 텍스트를 생성하는 데 있어 인상적인 능력을 가지고 있지만, 인간의 언어 사용과 관련된 복잡한 인지적, 언어적 과정을 이해하는 데 있어서는 한계가 있다는 점을 강조합니다.

VII. 결론

요약하면, 인간 인지에 대한 좋은 이론을 만드는 데 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 것을 둘러싼 논쟁이 있습니다. 어떤 사람들은 언어의 기본 구조와 조직에 대한 통찰력을 얻는 데 LLM이 유용할 수 있다고 주장하는 반면, 다른 사람들은 정확한 이론을 개발하는 데 필요한 인간의 언어와 인지에 대한 심층적인 이해가 부족하다고 주장합니다.
노암 촘스키는 LLM이 "거짓 약속"이며 정확한 이론을 개발하는 데 필요한 언어와 인지에 대한 깊은 이해가 부족하다고 주장하며 비판적이었습니다. 게리 마커스도 LLM이 세상을 확실하게 이해하지 못한다는 데 동의합니다.
반면에 스티븐 피아타도시는 LLM이 인간 인지에 대한 좋은 이론을 만드는 데 유용할 수 있다고 주장합니다. 내장된 아키텍처 원칙을 통해 다양한 계산 접근 방식을 통합함으로써 LLM은 문맥에 맞는 단어 예측, 문법과 의미 유지 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.
전반적으로 언어와 인간 인지에 대한 이해를 발전시키는 데 있어 LLM의 잠재력은 아직 미지의 영역입니다. LLM은 텍스트를 생성하고 언어 데이터에서 패턴을 식별하는 데 있어 인상적인 능력을 보여주었지만, 정확한 이론을 개발하는 데 필요한 인간의 언어와 인지에 대한 심층적인 이해는 부족할 수 있습니다. LLM이 언어와 인지에 대한 우리의 이해에 어느 정도 기여할 수 있는지를 결정하기 위해서는 더 많은 연구와 실증적 테스트가 필요합니다.