챗GPT의 한계를 넘어: 사고 언어(LoT) 모델이 제시하는 새로운 지평

본 기사는 대규모 언어 모델(LLM)의 사고 능력과 언어 모델링의 차이점을 다루는 최신 연구 결과를 소개합니다. 연구진은 LLM의 언어 편향성 문제점을 지적하고, 이를 해결하기 위한 새로운 프롬프트 기법인 '사고 언어(LoT)'를 제시하여 LLM의 추론 능력 향상에 기여했습니다.

최근 급속한 발전을 거듭하는 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 같은 사고 능력을 갖추고 있는 것처럼 보입니다. 하지만 과연 그럴까요? Chenxi Liu 등 연구진이 발표한 논문 "On the Thinking-Language Modeling Gap in Large Language Models"은 LLM의 놀라운 능력 뒤에 숨겨진 중요한 한계점을 지적합니다.

논문에서 연구진은 **인간의 '시스템 2 사고'**에 주목합니다. 시스템 2 사고는 느리고 논리적인 사고 과정으로, 인간은 '사고 언어' 즉, 자신의 생각을 정리하여 원인과 결과의 연쇄로 표현하며 사고합니다. LLM도 이러한 시스템 2 사고를 모방할 수 있지만, 연구진은 LLM의 언어 모델링과 인간의 사고 언어 간에 상당한 차이가 존재함을 밝혔습니다.

핵심 문제는 언어의 편향성입니다. 언어는 지식과 사고를 공유하기 위한 도구이기 때문에, LLM은 방대한 언어 데이터를 학습하는 과정에서 언어적 편향성을 흡수하게 됩니다. 이러한 편향성은 LLM이 '사고'를 생성할 때, 전제의 일부분에만 집중하게 만들어 잘못된 결론에 이르게 합니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구진은 **'사고 언어(Language-of-Thoughts, LoT)'**라는 새로운 프롬프트 기법을 제안했습니다. LoT는 LLM에게 부분적인 정보로부터 사고 과정을 직접적으로 유추하도록 하는 대신, 관련된 모든 정보의 표현 방식(단어 순서, 토큰 등)을 조정하도록 지시합니다. 즉, LLM이 더욱 균형 잡힌 시각으로 정보를 처리하고 사고하도록 유도하는 것입니다.

연구 결과, LoT 기법은 LLM의 언어 모델링 편향성을 상당히 줄이고 다양한 추론 작업에서 성능을 향상시켰습니다. 이는 LLM의 한계를 극복하고 인간과 더욱 유사한 사고 능력을 갖춘 AI 개발에 중요한 발걸음이 될 것으로 기대됩니다.

이 연구는 단순히 기술적 발전을 넘어, 인간의 사고 과정에 대한 이해와 AI의 윤리적 발전 방향에 대한 중요한 시사점을 던져줍니다. 앞으로 LLM의 발전 방향과 윤리적 문제에 대한 깊이 있는 논의가 필요한 시점입니다. LoT와 같은 새로운 접근법들이 AI의 잠재력을 안전하고 책임감 있게 실현하는 데 기여할 수 있기를 기대합니다.