논증 분석의 혁신: AI가 비판적 질문을 생성한다면?

에든버러 대학교 연구팀이 개발한 AI 시스템 'DayDreamer'는 월튼의 논증 체계를 기반으로 LLM을 활용, 비판적 질문을 생성하고 그 중 가장 유용한 질문을 선별합니다. ArgMining 2025에서 경쟁력 있는 성과를 거두며 비판적 사고 및 논증 분석 분야에 새로운 가능성을 제시했습니다.

AI가 비판적 질문을 던진다면?

2025년 ArgMining에서 주목할 만한 연구 결과가 발표되었습니다. 에든버러 대학교의 Wendi Zhou, Ameer Saadat-Yazdi, Nadin Kökciyan 연구팀이 개발한 'DayDreamer' 시스템이 바로 그 주인공입니다. 'DayDreamer'는 단순히 질문을 생성하는 것을 넘어, 비판적 사고를 증진시키는 데 초점을 맞춘 획기적인 시스템입니다.

월튼의 논증 체계를 활용한 비판적 질문 생성

'DayDreamer'는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하지만, 단순한 LLM 활용에 그치지 않습니다. 연구팀은 월튼의 논증 체계라는 탄탄한 이론적 토대 위에 시스템을 구축했습니다. 입력된 논증에 대해, LLM은 해당 논증 체계 템플릿을 활용하여 구조화된 논증을 도출하고, 그에 따른 비판적 질문을 생성합니다. 이는 단순한 키워드 매칭을 넘어, 논증의 구조와 맥락을 이해하고 질문을 생성한다는 점에서 매우 중요한 차이점입니다.

단계별 추론과 질문 선별: 단순 자동화를 넘어

'DayDreamer'는 여기서 그치지 않습니다. LLM은 생성된 여러 비판적 질문 중에서 가장 도움이 되는 상위 3개의 질문을 선별하는 추가 과정을 거칩니다. 이는 단순히 질문의 양을 늘리는 것이 아니라, 질문의 질을 높이려는 노력의 결과입니다. 마치 인간 전문가가 질문을 검토하고 선별하는 것과 유사한 과정을 거치는 셈입니다.

경쟁력 있는 성과와 미래 전망

'DayDreamer'는 ArgMining 2025의 CQs-Gen 공유 과제에서 경쟁력 있는 성과를 달성했습니다. 이는 시스템의 실제적인 유용성과 성능을 입증하는 결과이며, 향후 비판적 사고 능력 향상 및 논증 분석 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. GitHub (https://git.ecdf.ed.ac.uk/s2236454/DayDreamer-CQs-Gen)에서 'DayDreamer'의 코드를 확인할 수 있습니다.

'DayDreamer'의 등장은 단순한 기술적 발전을 넘어, AI가 인간의 고차원적인 사고 능력을 어떻게 지원하고 증진시킬 수 있는지 보여주는 중요한 사례입니다. 앞으로 AI가 비판적 사고와 논증 분석 분야에서 어떤 역할을 수행하게 될지 기대됩니다.