필연적 진리에 대한 인간의 설명: GPT-4를 활용한 탐구

Gülce Kardeş와 Simon DeDeo의 연구는 계산 복잡도 관점에서 필연적 진리에 대한 인간의 설명 방식을 탐구합니다. 단순화 구조와 오류 수정 과정을 통해 진리에 대한 설명이 생성되며, GPT-4를 활용한 시뮬레이션은 이러한 이론을 뒷받침합니다.

필연적 진리, 왜 우리는 그 이유를 궁금해 할까요?

우리는 종종 사실을 알고 싶어할 뿐만 아니라, 왜 그 사실이 참인지 그 이유를 탐구합니다. 우리가 우연적인 진리를 설명하는 방법에 대해서는 많은 연구가 있지만, 수학적 진리처럼 논리적으로 필연적인 진리에 대한 설명에 대해서는 아직 우리의 이해가 부족합니다. Gülce Kardeş와 Simon DeDeo의 최근 연구는 이러한 궁금증에 흥미로운 답을 제시합니다.

계산 복잡도: 연구진은 계산 복잡도라는 렌즈를 통해 필연적 진리에 대한 설명을 새롭게 조명합니다. 그들의 핵심 주장은 다음과 같습니다. 연역적 진리에 대한 설명은 문제 해결 과정에서 발견되는 단순화 과정과 동시에 나타납니다. 즉, 문제를 효율적으로 푸는 과정에서 발견된 단순화된 구조 자체가 진리에 대한 설명으로 작용하는 것입니다.

오류를 통한 설명: 하지만 모든 문제가 단순화된 구조를 가지고 있는 것은 아닙니다. 연구는 단순화된 구조가 부족할 때 인간이 어떻게 진리를 설명하는지 탐구합니다. 흥미롭게도, 연구진은 인간이 오류를 통해 진리를 설명하는 경향이 있다는 사실을 발견했습니다. 실수를 바로잡는 과정, 즉 실수하지 않음이 진리가 그러한 형태를 갖는 이유로 작용하는 것입니다. 이는 마치 오류를 통해 역설적으로 진리에 대한 이해를 쌓는 과정이라고 해석할 수 있습니다.

GPT-4와의 시뮬레이션: 연구진은 이러한 가설을 검증하기 위해 GPT-4를 이용한 시뮬레이션을 진행했습니다. 다양한 복잡성과 타당성을 지닌 SAT 문제를 GPT-4에 제시하고, 그 결과를 분석했습니다. 시뮬레이션 결과는 연구진의 이론을 뒷받침했으며, 추후 인간 대상 연구를 통해 이러한 발견을 더욱 심도 있게 검증할 수 있음을 시사합니다.

이 연구는 인간의 사고 과정에 대한 깊이 있는 이해를 제공합니다. 우리가 진리를 이해하고 설명하는 방식은 단순히 사실의 암기나 논리적 추론만이 아닌, 문제 해결 과정에서 발견되는 구조와 오류 수정 과정까지 포함하는 복잡한 과정임을 보여줍니다. GPT-4와 같은 AI 모델을 활용한 시뮬레이션 연구는 인간의 인지 과정을 탐구하는 새로운 가능성을 제시하며, 향후 인공지능과 인간 지능의 상호작용에 대한 이해를 높이는 데 기여할 것입니다.