흥미진진한 AI의 세계: 대규모 언어 모델이 에이전트 기반 모델링의 문제를 해결할 수 있을까요?

대규모 언어 모델(LLM)의 발전이 에이전트 기반 모델링(ABM)에 새로운 가능성을 제시했지만, LLM 기반 생성적 ABM의 검증 및 타당성 문제, 그리고 LLM의 블랙박스 특성으로 인한 인과관계 규명의 어려움 등은 여전히 해결해야 할 과제로 남아있습니다. 사회 과학 이론에 기여하기 위해서는 엄격한 모델링 방식으로의 전환이 필요합니다.

꿈틀대는 AI 시대, 에이전트 기반 모델링의 새로운 지평

인공지능(AI)의 눈부신 발전은 사회 시스템 시뮬레이션 분야에 혁신을 가져왔습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 에이전트 기반 모델링(ABM)에 새로운 활력을 불어넣었죠. Maik Larooij와 Petter Törnberg의 연구 논문, "Do Large Language Models Solve the Problems of Agent-Based Modeling? A Critical Review of Generative Social Simulations"는 바로 이러한 혁신의 중심에 있습니다. 이 논문은 LLM과 통합된 새로운 ABM 접근 방식인 ‘생성적 ABM’에 대한 심층 분석을 제공합니다.

ABM, 현실과의 간극을 좁히다?

ABM은 미시적 상호 작용을 거시적 패턴과 연결하는 강력한 도구입니다. 하지만 사회 과학자들은 오랫동안 ABM의 현실성 부족, 복잡한 계산 과정, 실증 데이터와의 검증 어려움 등을 지적해왔습니다. 이러한 비판 속에서 등장한 생성적 ABM은 과연 이러한 문제들을 해결할 수 있을까요?

LLM의 빛과 그림자

논문은 생성적 ABM 연구를 면밀히 검토하여 LLM이 기존 ABM의 한계를 어떻게 극복하는지, 또는 악화시키는지를 분석했습니다. 흥미롭게도, 많은 연구가 모델의 ‘신뢰성’에 대한 주관적인 평가에만 의존하고 있으며, 엄격한 검증조차도 실질적인 타당성을 충분히 입증하지 못한다는 점을 지적합니다. 특히, LLM의 블랙박스 특성은 복잡한 인과관계 메커니즘을 밝히는 데 걸림돌이 될 수 있다는 점을 강조합니다.

미래를 향한 질문

결론적으로, Larooij와 Törnberg은 생성적 ABM이 초기 단계에 있음을 인정하면서도, 사회 과학 이론에 기여하기 위한 엄격한 모델링 방식으로의 전환이 필수적이라고 주장합니다. LLM이 ABM의 오랜 과제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 새로운 어려움을 야기할 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 이 논문은 AI 시대의 사회 시뮬레이션 연구에 중요한 시사점을 제공하며, 앞으로 더욱 깊이 있는 연구와 논의를 촉구하고 있습니다. AI 기술의 발전이 사회 과학 연구에 어떤 영향을 미칠지, 그리고 그 가능성과 한계는 무엇인지에 대한 끊임없는 질문과 탐구가 필요한 시점입니다.

참고: 본 기사는 Maik Larooij와 Petter Törnberg의 논문 "Do Large Language Models Solve the Problems of Agent-Based Modeling? A Critical Review of Generative Social Simulations"을 바탕으로 작성되었습니다.