인공지능: LLM은 인간처럼 기억할까? 유사점과 차이점 탐구

 

기억은 인간 인지의 가장 매혹적인 측면 중 하나이다. 기억은 우리가 경험으로부터 배우고, 과거 사건을 회상하고, 세상의 복잡성을 관리할 수 있게 해준다. 기계는 인공지능(AI)이 발전함에 따라, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 놀라운 능력을 보여주고 있다. 기계는 인간의 의사소통을 모방하는 텍스트를 처리하고 생성한다. 이는 중요한 질문을 제기한다. LLM은 인간과 같은 방식으로 기억할까?

 

자연어 처리(NLP)의 선두 주자에서 GPT-4와 같은 모델은 방대한 데이터 세트에서 학습된다. 그들은 높은 정확도로 언어를 이해하고 생성한다. 이러한 모델은 대화에 참여하고, 질문에 답하고, 일관되고 관련성 있는 콘텐츠를 만들 수 있다. 그러나 이러한 능력에도 불구하고 LLM이 정보를 저장하고 검색하는 방식은 인간의 기억과 상당히 다르다. 개인적 경험, 감정, 생물학적 과정이 인간의 기억을 형성한다. 반면 LLM은 정적 데이터 패턴과 수학적 알고리즘에 의존한다. 따라서 이러한 구별을 이해하는 것은 AI 기억이 인간의 기억과 어떻게 비교되는지에 대한 더 깊은 복잡성을 탐구하는 데 필수적이다.

 

인간의 기억은 어떻게 작동할까?

인간의 기억은 우리 삶의 복잡하고 중요한 부분으로, 우리의 감정, 경험, 생물학과 깊이 연결되어 있다. 핵심에는 감각 기억, 단기 기억, 장기 기억의 세 가지 주요 유형이 포함된다.

감각 기억은 지나가는 차의 번쩍임이나 발소리와 같이 주변 환경에서 빠르게 떠오르는 인상을 포착하지만, 이러한 인상은 거의 즉시 사라진다. 반면 단기 기억은 정보를 잠깐 보관하여 작은 세부 사항을 즉시 사용할 수 있도록 관리할 수 있다. 예를 들어, 전화번호를 찾아 바로 전화를 걸면 단기 기억이 작동하는 것이다.

 

장기 기억은 풍부한 인간 경험이 사는 곳이다. 그것은 종종 평생 동안 우리의 지식, 기술, 감정적 기억을 보관한다. 이 유형의 기억에는 사실과 사건을 다루는 선언적 기억과 학습된 과제와 습관을 포함하는 절차적 기억이 포함된다. 단기 저장소에서 장기 저장소로 기억을 옮기는 것은 통합이라고 하는 과정이며, 뇌의 생물학적 시스템, 특히 해마에 달려 있다. 뇌의 이 부분은 시간이 지남에 따라 기억을 강화하고 통합하는 데 도움이 된다. 인간의 기억은 또한 새로운 경험과 감정적 의미에 따라 변화하고 진화할 수 있기 때문에 역동적이다.

 

하지만 기억을 떠올리는 것은 때때로만 완벽하다. 맥락, 감정 또는 개인적 편견과 같은 많은 요소가 기억에 영향을 미칠 수 있다. 이로 인해 인간의 기억은 놀라울 정도로 적응력이 뛰어나지만 때로는 신뢰할 수 없다. 우리는 종종 기억을 정확히 일어난 대로 떠올리기보다는 재구성한다. 하지만 이러한 적응력은 학습과 성장에 필수적이다. 불필요한 세부 사항을 잊고 중요한 것에 집중하는 데 도움이 된다. 이러한 유연성은 인간의 기억이 AI에서 사용되는 보다 엄격한 시스템과 다른 주요한 방식 중 하나이다.

 

LLM은 어떻게 정보를 처리하고 저장할까?

GPT-4 및 BERT와 같은 LLM은 정보를 처리하고 저장할 때 완전히 다른 원칙에 따라 작동한다. 이러한 모델은 책, 웹사이트, 기사 등 다양한 출처의 텍스트로 구성된 방대한 데이터 세트에서 학습한다. 학습하는 동안 LLM은 언어 내의 통계적 패턴을 학습하여 단어와 구문이 서로 어떻게 관련되어 있는지 식별한다. LLM은 인간의 의미에서 기억을 갖는 것이 아니라 이러한 패턴을 수십억 개의 매개변수로 인코딩한다. 이는 모델이 입력 프롬프트에 따라 응답을 예측하고 생성하는 방식을 지시하는 숫자 값이다.

 

LLM은 인간과 같이 명시적인 메모리 저장소가 없다. LLM에 질문을 하면 이전 상호 작용이나 학습된 특정 데이터를 기억하지 않는다. 대신 학습 데이터를 기반으로 가장 가능성 있는 단어 시퀀스를 계산하여 응답을 생성한다. 이 프로세스는 복잡한 알고리즘, 특히 모델이 입력 텍스트의 관련 부분(주의 메커니즘)에 집중하여 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 하는 트랜스포머 아키텍처에 의해 구동된다.

 

이런 식으로 LLM의 기억은 실제 기억 시스템이 아니라 훈련의 부산물이다. 그들은 훈련 중에 인코딩된 패턴에 의존하여 응답을 생성하고, 훈련이 완료되면 새로운 데이터로 재훈련되는 경우에만 실시간으로 학습하거나 적응한다. 이는 살아있는 경험을 통해 끊임없이 진화하는 인간의 기억과 주요한 차이점이다.

 

인간 기억과 LLM 간의 유사점

인간과 LLM이 정보를 처리하는 방식 사이에는 근본적인 차이가 있지만, 몇 가지 흥미로운 유사점은 주목할 만하다. 두 시스템 모두 데이터를 처리하고 이해하기 위해 패턴 인식에 크게 의존한다. 인간의 경우 패턴 인식은 얼굴 인식, 언어 이해 또는 과거 경험 회상과 같이 학습에 필수적이다. LLM도 패턴 인식의 전문가로, 훈련 데이터를 사용하여 언어의 작동 방식을 학습하고 시퀀스의 다음 단어를 예측하며 의미 있는 텍스트를 생성한다.

 

맥락은 또한 인간 기억과 LLM 모두에서 중요한 역할을 한다. 인간 기억에서 맥락은 정보를 더 효과적으로 기억하는 데 도움이 된다. 예를 들어, 무언가를 배운 것과 같은 환경에 있으면 그 장소와 관련된 기억이 트리거될 수 있다. 마찬가지로 LLM은 입력 텍스트에서 제공하는 맥락을 사용하여 응답을 안내한다. 변환기 모델을 통해 LLM은 입력 내의 특정 토큰(단어 또는 구문)에 주의를 기울여 응답이 주변 맥락과 일치하도록 할 수 있다.

 

더욱이 인간과 LLM은 우선성 및 최근성 효과에 비유할 수 있는 것을 보여준다. 인간은 목록의 시작과 끝에 있는 항목을 기억할 가능성이 더 높은데, 이를 우선성 및 최근성 효과라고 한다. LLM에서 이는 모델이 입력 시퀀스에서의 위치에 따라 특정 토큰을 더 많이 가중치를 두는 방식과 유사하다. 변환기의 주의 메커니즘은 종종 가장 최근의 토큰을 우선시하여 LLM이 맥락적으로 적절해 보이는 응답을 생성하는 데 도움이 되는데, 이는 인간이 최근 정보에 의존하여 회상을 안내하는 방식과 매우 유사하다.

 

인간 기억과 LLM의 주요 차이점

인간 기억과 LLM의 유사점은 흥미롭지만, 차이점은 훨씬 더 심오하다. 첫 번째 중요한 차이점은 기억 형성의 본질이다. 인간의 기억은 새로운 경험, 감정, 맥락에 의해 끊임없이 진화한다. 새로운 것을 배우면 기억에 추가되고 기억을 인식하고 기억하는 방식을 바꿀 수 있다. 반면 LLM은 훈련 후 정적이다. LLM이 데이터 세트에 대해 훈련되면 재훈련을 받을 때까지 지식이 고정된다. 새로운 경험에 따라 실시간으로 기억을 조정하거나 업데이트하지 않는다.

 

또 다른 주요 차이점은 정보가 저장되고 검색되는 방식이다. 인간의 기억은 선택적이다. 우리는 감정적으로 중요한 사건을 기억하는 경향이 있는 반면, 사소한 세부 사항은 시간이 지남에 따라 희미해진다. LLM은 이러한 선택성이 없다. 정보를 매개변수에 인코딩된 패턴으로 저장하고 관련성이나 감정적 중요성이 아닌 통계적 가능성에 따라 검색한다. 이는 가장 명백한 대조 중 하나로 이어진다. "LLM은 중요성이나 개인적 경험에 대한 개념이 없는 반면, 인간의 기억은 매우 개인적이며 우리가 다양한 경험에 부여하는 감정적 가중치에 의해 형성된다."

 

가장 중요한 차이점 중 하나는 망각의 기능에 있다. 인간의 기억은 인지적 과부하를 방지하고 중요한 정보의 우선순위를 정하는 데 도움이 되는 적응적 망각 메커니즘을 가지고 있다. 망각은 집중력을 유지하고 새로운 경험을 위한 공간을 만드는 데 필수적이다. 이러한 유연성 덕분에 우리는 오래되거나 관련성이 없는 정보를 버리고 기억을 지속적으로 업데이트할 수 있다.

반면, LLM은 이러한 적응적 방식으로 기억한다. LLM이 훈련되면 노출된 데이터 세트 내의 모든 것을 유지한다. 이 모델은 새로운 데이터로 재훈련된 경우에만 이 정보를 기억한다. 그러나 실제로 LLM은 토큰 길이 제한으로 인해 긴 대화 중에 이전 정보를 추적하지 못할 수 있으며, 이는 망각의 환상을 만들 수 있지만 이는 인지적 과정이 아니라 기술적 한계이다.

 

마지막으로, 인간의 기억은 의식과 의도와 얽혀 있다. 우리는 종종 감정과 개인적 의도에 따라 특정 기억을 적극적으로 회상하거나 다른 기억을 억제한다. 반면 LLM은 인식, 의도 또는 감정이 부족하다. 그들은 행동 뒤에 있는 이해나 의도적인 집중 없이 통계적 확률에 따라 반응을 생성한다.

 

의미와 응용

인간의 기억과 LLM의 차이점과 유사점은 인지 과학과 실용적 응용 분야에서 필수적인 의미를 갖는다. LLM이 언어와 정보를 처리하는 방식을 연구함으로써 연구자는 패턴 인식과 맥락적 이해와 같은 분야에서 특히 인간의 인지에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있다. 반대로 인간의 기억을 이해하면 LLM 아키텍처를 개선하여 복잡한 작업을 처리하고 맥락적으로 더 관련성 있는 응답을 생성하는 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다.

 

실제 응용 프로그램과 관련하여 LLM은 이미 교육, 의료 및 고객 서비스와 같은 분야에서 사용되고 있다. 정보를 처리하고 저장하는 방식을 이해하면 이러한 분야에서 더 나은 구현으로 이어질 수 있다. 예를 들어 교육에서 LLM은 학생의 진도에 따라 적응하는 개인화된 학습 도구를 만드는 데 사용될 수 있다. 의료에서 ​​환자 데이터의 패턴을 인식하여 진단을 지원할 수 있다. 그러나 윤리적 고려 사항도 고려해야 하며, 특히 개인 정보 보호, 데이터 보안 및 민감한 맥락에서 AI의 잠재적 오용과 관련이 있다.

 

결론

인간의 기억과 LLM의 관계는 AI 개발과 인지에 대한 이해에 대한 흥미로운 가능성을 보여준다. LLM은 패턴 인식 및 맥락적 관련성과 같은 인간 기억의 특정 측면을 모방할 수 있는 강력한 도구이지만, 인간 경험을 정의하는 적응성과 감정적 깊이가 부족하다.

 

AI가 발전함에 따라 문제는 기계가 인간 기억을 복제할 것인지가 아니라 우리가 기계의 고유한 강점을 어떻게 활용하여 우리의 능력을 보완할 수 있는지이다. 미래는 이러한 차이점이 어떻게 혁신과 발견을 이끌 수 있는지에 달려 있다.