Y11(@seclink)의 스레드

대규모 언어 모델(LLM)을 다른 관점에서 이해해 보겠습니다. 즉, 독립적인 사고를 가진 "개체"로 보는 대신, 강력한 "시뮬레이션 도구"로 생각해 보겠습니다. 예를 들어, 어떤 주제를 심도 있게 탐구하고 싶을 때, "XYZ에 대해 어떻게 생각하세요?"라고 직접적으로 묻는 대신, "XYZ를 연구한다면 어떤 팀이 가장 이상적일까요? 그들은 어떤 다른 관점을 가질까요?"라고 질문해 볼 수 있습니다. LLM의 핵심 역량은 인간처럼 '자기 사고' 의식을 갖는 것이 아니라, 다양한 관점을 시뮬레이션하고 통합하는 능력에 있습니다. XYZ에 대한 장기적인 연구를 수행하여 독창적인 통찰력을 형성한 것이 아니라, 방대한 양의 데이터로부터 학습하여 다양한 분야와 관점에서 지식과 표현 패턴을 습득했습니다. "당신"이라는 단어를 사용하여 질문하면 LLM은 자동으로 훈련 데이터에 내재된 특정 "개인화된 특성"과 일치시키고 "생각하는 사람"의 어조를 시뮬레이션하여 답변합니다. 이러한 접근 방식 자체에는 아무런 문제가 없지만, 그 "답"은 진정한 의미의 "독립적인 사고"라기보다는 본질적으로 데이터 패턴을 재구성하는 것이라는 점을 이해해야 합니다. LLM의 결과물을 일종의 "신비한 지혜"로 보는 것보다는 효율적인 정보 통합 도구로 보는 것이 더 낫습니다. 이 점을 이해하면, AI가 다양한 역할과 분야의 관점을 시뮬레이션하도록 유도하여 사고의 폭을 넓히고 영감을 불러일으키도록 함으로써, AI가 "표준적인 답변"을 제공할 것이라고 기대하는 대신, 더욱 합리적으로 활용할 수 있습니다. 이러한 이해는 AI와의 상호작용을 더욱 명확하고 가치 있게 만들어 줄 것입니다.