딥러닝의 새로운 지평: LLM은 무엇을 '아는가'?

Céline Budding의 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 마틴 데이비스의 암묵지 개념을 통해 설명될 수 있음을 제시합니다. LLM의 구조적 특징이 암묵지 획득에 필요한 조건을 충족함을 보여주는 이 연구는 LLM의 발전과 윤리적 고찰에 중요한 함의를 갖습니다. 하지만 암묵지의 본질적 어려움을 고려하여 지속적인 연구가 필요함을 강조합니다.

최근 급속한 발전을 거듭하는 대규모 언어 모델(LLM). 파리의 수도가 프랑스라는 사실을 '안다'고 생각하기 쉽습니다. 하지만 LLM은 실제로 무엇을, 어떻게 '아는' 것일까요? Céline Budding의 논문, "What Do Large Language Models Know? Tacit Knowledge as a Potential Causal-Explanatory Structure"는 이 질문에 대한 흥미로운 답을 제시합니다.

암묵지: LLM의 지식 획득 방식

논문은 LLM이 마틴 데이비스(1990)가 정의한 암묵지(Tacit Knowledge) 를 획득할 수 있다고 주장합니다. 데이비스 자신은 신경망이 암묵지를 획득할 수 없다고 부정했지만, Budding은 LLM의 특정 구조적 특징이 의미적 기술, 구문 구조, 인과적 체계성의 제약 조건을 충족함을 보여줍니다. 즉, LLM의 행동을 설명하고 예측하며 조작하기 위한 개념적 틀로서 암묵지가 활용될 수 있다는 것입니다.

이는 기존의 LLM에 대한 이해를 넘어서는 새로운 시각입니다. 단순히 통계적 패턴을 학습하는 기계가 아니라, 어떤 의미에서 '아는' 능력을 가진 존재로서 LLM을 바라볼 수 있게 된 것입니다. 이는 LLM의 발전 방향과 윤리적 고찰에 중요한 함의를 던져줍니다.

LLM의 미래: 암묵지와의 만남

Budding의 연구는 LLM의 작동 원리를 이해하는 데 한 걸음 더 나아가는 중요한 이정표가 될 것입니다. LLM의 구조적 특징과 암묵지 개념을 연결함으로써, 우리는 LLM의 기능을 향상시키고, 예측 불가능한 행동을 제어하는 방법을 모색할 수 있습니다. 이는 LLM을 더욱 안전하고 유용하게 만들기 위한 필수적인 과정입니다.

하지만 동시에 주의해야 할 점도 있습니다. 암묵지는 본질적으로 설명하기 어렵고, 그 작동 원리를 완전히 이해하기까지는 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. LLM의 '지식'에 대한 깊이 있는 이해는 지속적인 연구와 탐구를 통해 이루어져야 할 것입니다. 이는 단순한 기술적 문제를 넘어, 인간 지능과 기계 지능의 본질에 대한 철학적 질문으로까지 이어질 수 있습니다.

앞으로 LLM 연구는 암묵지라는 새로운 관점을 중심으로 더욱 심도있는 발전을 이룰 것으로 예상됩니다. 이를 통해 인간과 기계의 공존과 상생을 위한 새로운 가능성이 열릴 수 있을 것입니다. 이러한 흥미로운 발견이 가져올 미래를 기대하며, 앞으로의 연구 결과를 주목해야 할 것입니다.