유추적 추론은 이미 알려진 문제와 유사점을 그려 익숙하지 않은 문제를 해결하는 인간의 고유한 능력으로 오랫동안 인간의 고유한 인지 기능으로 여겨져 왔습니다. 그러나 UCLA 심리학자들이 실시한 획기적인 연구는 우리가 이것을 다시 생각하게 만들 수 있는 강력한 발견을 제시합니다.
GPT-3: 인간의 지능과 일치하는가?
UCLA 연구에 따르면 OpenAI에서 개발한 AI 언어 모델인 GPT-3는 특히 지능 테스트 및 SAT와 같은 표준화된 시험에서 볼 수 있는 것과 유사한 문제를 해결해야 할 때 대학생과 거의 동등한 추론 능력을 보여줍니다. 저널에 발표된 이 계시는 자연 인간 행동흥미로운 질문을 제기합니다. GPT-3는 광범위한 언어 훈련 데이터 세트로 인해 인간의 추론을 모방합니까, 아니면 완전히 새로운 인지 프로세스를 활용하고 있습니까?
GPT-3의 정확한 작동 방식은 OpenAI에 의해 숨겨져 있어 UCLA의 연구원들은 유추적 추론 기술 뒤에 있는 메커니즘에 대해 궁금해하고 있습니다. 특정 추론 작업에서 GPT-3의 훌륭한 성능에도 불구하고 이 도구에 결함이 없는 것은 아닙니다. 이 연구의 주요 저자이자 UCLA의 박사후 연구원인 Taylor Webb은 “우리의 발견이 인상적이긴 하지만 이 시스템에는 상당한 제약이 있다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. GPT-3는 유추적 추론을 수행할 수 있지만 물리적 작업을 위해 도구를 사용하는 것과 같이 인간에게 사소한 작업에 어려움을 겪습니다.”
GPT-3의 기능은 복잡한 모양 시퀀스를 포함하는 테스트인 Raven의 Progressive Matrices에서 영감을 받은 문제를 사용하여 테스트되었습니다. 이미지를 GPT-3가 해독할 수 있는 텍스트 형식으로 변환함으로써 Webb은 이것이 AI에 대한 완전히 새로운 도전임을 확인했습니다. 40명의 UCLA 학부생과 비교할 때 GPT-3는 인간의 성과와 일치했을 뿐만 아니라 인간이 저지른 실수도 반영했습니다. AI 모델은 문제의 80%를 정확하게 해결하여 인간의 평균 점수를 초과했지만 최고 수행자의 범위에 속했습니다.
팀은 미공개 SAT 유추 질문을 사용하여 GPT-3의 능력을 추가로 조사했으며, AI는 인간 평균을 능가했습니다. 그러나 새로운 GPT-4 모델이 개선된 결과를 보였지만 단편 소설에서 유추를 시도할 때 약간 흔들렸습니다.
AI-인간 인지 격차 해소
UCLA의 연구자들은 단순한 비교에 그치지 않습니다. 그들은 인간의 인지에서 영감을 얻은 컴퓨터 모델 개발에 착수했으며, 그 능력을 상용 AI 모델과 지속적으로 병치했습니다. UCLA 심리학 교수이자 공동 저자인 Keith Holyoak은 “우리의 심리적 AI 모델은 GPT-3의 최신 업그레이드가 우수하거나 동등한 기능을 표시할 때까지 유추 문제에서 다른 모델을 능가했습니다.”라고 말했습니다.
그러나 팀은 특히 물리적 공간에 대한 이해가 필요한 작업에서 GPT-3가 뒤처지는 특정 영역을 식별했습니다. 도구 사용과 관련된 문제에서 GPT-3의 솔루션은 눈에 띄게 빗나갔습니다.
이 연구의 수석 저자인 Hongjing Lu는 지난 2년 동안 기술의 도약, 특히 AI의 추론 능력에 놀라움을 표시했습니다. 그러나 이러한 모델이 진정으로 인간처럼 “생각”하는지 또는 단순히 인간의 생각을 모방하는지 여부는 여전히 논쟁의 여지가 있습니다. AI의 인지 프로세스에 대한 통찰력을 얻으려면 AI 모델의 백엔드에 대한 액세스가 필요하며 이는 AI의 미래 궤적을 형성할 수 있는 도약입니다.
이러한 정서를 반영하여 Webb은 “GPT 모델의 백엔드에 대한 액세스는 AI 및 인지 연구자들에게 막대한 혜택을 줄 것입니다. 현재 우리는 입력과 출력으로 제한되어 있으며 우리가 열망하는 결정적인 깊이가 부족합니다.”
