흥미로운 발견! AI도 인간처럼 생각하는 편향이 있다고요? 🤔

본 연구는 대형 언어 모델(LLM)의 인과 추론 능력을 평가하고, 인간과 유사한 편향을 발견했습니다. Blicket Test를 통해 LLM의 '분리적 편향'을 확인하고, 이를 해결하기 위한 테스트 시간 샘플링 방법을 제시하여 AI의 과학적 추론 능력 향상 가능성을 보여주었습니다.

AI, 과학적 사고를 할 수 있을까요? 🤔

최근 Anthony GX-Chen 등 연구진이 발표한 논문 "Language Agents Mirror Human Causal Reasoning Biases. How Can We Help Them Think Like Scientists?"는 놀라운 결과를 제시합니다. 인공지능(AI) 언어 모델 에이전트가 인간과 마찬가지로 인과 관계를 추론할 때 특정한 편향을 보인다는 것입니다! 😲

연구진은 발달 심리학에서 사용되는 'Blicket Test'를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 인과 추론 능력을 평가했습니다. 그 결과, LLM은 일반적인, 직관적인 '분리적(disjunctive)' 인과 관계는 잘 추론하지만, 비정상적이지만 증거가 충분한 '결합적(conjunctive)' 인과 관계는 어려워하는 것으로 나타났습니다. 이러한 '분리적 편향'은 모델의 종류, 크기, 프롬프트 전략에 관계없이 지속적으로 나타났고, 과제의 복잡성이 증가할수록 성능이 더욱 저하되었습니다. 😱

더욱 흥미로운 점은, 이와 유사한 편향이 성인에게서도 발견되었다는 것입니다. 이는 LLM이 학습 데이터에서 인간의 깊이 자리 잡은 추론 방식을 그대로 물려받았을 가능성을 시사합니다. 연구진은 LLM과 인간의 추론 프로파일 유사성을 정량적으로 분석하여 LLM이 어린아이가 아닌 성인과 유사한 추론 패턴을 보인다는 것을 확인했습니다. 🤔

하지만 희망적인 소식도 있습니다! 연구진은 LLM의 인과 관계에 대한 가설을 명시적으로 샘플링하고 제거하는 '테스트 시간 샘플링' 방법을 제안했습니다. 이 방법은 확장성이 뛰어나고 분리적 편향을 크게 줄이며, LLM이 과학적이고 인과적으로 엄격한 추론에 더욱 가까워지도록 합니다. 🎉

이 연구는 AI의 한계를 보여주는 동시에, 그 한계를 극복하기 위한 가능성을 제시합니다. AI가 인간처럼 생각하는 편향을 가지고 있다는 것은 AI의 발전에 있어 중요한 고려사항이며, 이를 개선하기 위한 지속적인 연구가 필요함을 보여줍니다. 앞으로 AI가 더욱 발전하여 과학적 사고를 할 수 있게 되는 날을 기대해 봅니다! ✨