LLM의 허점 5가지..."너무 모호해서 더 까다로운"

LLM의 허점 5가지

1. 일반화된 데이터 학습의 한계

LLM(Large Language Models)은 방대한 데이터셋으로부터 언어 패턴을 학습합니다. 그렇기에 데이터셋에 포함된 언어의 다양성과 풍부함이 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다. 그럼에도 불구하고, 이 방대한 데이터는 특정 주제나 도메인에 편향되어 있을 수 있고, 그 결과 LLM은 실세계의 복잡한 언어 사용 상황에 대해서는 충분히 일반화된 대응을 하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 전문적인 의학 용어나 법률적 단어를 처리하는 경우, LLM이 훈련된 데이터셋 내의 경험이 제한적일 경우 상황에 적합하지 않은 답변을 할 수 있습니다. 이는 LLM이 대량의 데이터는 가지고 있지만, 모든 개별 영역에 대해 깊이 있는 이해를 갖추지 못했음을 시사합니다.

2. 오류에 대한 이해 및 수정 능력 부족

LLM은 주어진 입력에 대해 가능한 최선의 출력을 생성하려 노력하지만, 때로는 오류를 범하기도 합니다. 사람과 달리 LLM은 자신의 답변이 옳지 않을 수 있다는 것을 스스로 인식하거나, 오류를 바로잡기 위한 메커니즘이 부족합니다. 오류 인지 후 스스로 교정하는 능력은 인간의 언어 사용에서 중요한 역할을 하지만, 현재의 LLM은 이러한 자기 반성적인 학습 능력을 갖추지 못했습니다. 이는 특히 사용자가 제공한 피드백이나 새로운 정보를 모델이 받아들이고 이를 기반으로 학습할 수 있는 '적응적 학습' 능력이 필요한 상황에서 두드러집니다. 이로 인해 LLM은 끊임없이 발전하고 변화하는 인간 언어의 미묘한 부분을 파악하고 이에 적응하는 데 어려움을 겪습니다.

3. 창의력과 고유한 사고의 부족

LLM은 수많은 문서에서 학습한 데이터를 기반으로 언어 생성을 수행합니다. 하지만 이러한 과정은 주로 데이터에 존재하는 패턴을 모방하는데 집중되어 있으며, 인간 고유의 창의력이나 추상적 사고와 같은 복잡한 인지 활동을 모방하기에는 한계가 있습니다. 비록 LLM이 시적인 문장을 생성하거나 아이디어를 제안하는 것처럼 보이기도 하지만, 이는 사실상 기존에 존재하는 정보의 재구성에 불과하며, 진정한 '창조'라고 할 수는 없습니다. 인간과 같이 새롭고 독창적인 아이디어를 창출하거나, 기존의 패러다임을 벗어난 사고를 하는 것은 LLM에게는 여전히 도전적인 일입니다.

4. 상황적 맥락과 문화적 뉘앙스의 이해 부족

인간 언어는 그 사용 맥락에 따라 다양한 의미를 띠게 됩니다. 따라서 대화나 글은 특정한 문화적 뉘앙스와 상황적 맥락을 고려하지 않고는 온전히 이해하기 어렵습니다. LLM은 언어를 구문 분석하고 관련 지식을 활용하여 응답을 생성하지만, 이러한 복잡한 맥락이나 뉘앙스를 충분히 파악하기에는 한계가 있습니다. 예컨대, 언어유희나 은유, 농담 등은 문화적 배경 지식을 필요로 하며, 이를 이해하고 적절히 반응하는 것은 인공지능에게 커다란 도전입니다. 사용자의 의도를 정확히 파악하고 이에 맞는 반응을 제공하는 것은 LLM이 극복해야 할 중요한 과제로 남아있습니다.

5. 가치 판단과 윤리적 결정의 어려움

LLM은 입력에 대한 반응을 생성할 때 복잡한 가치 판단이나 윤리적 결정을 내리는 능력이 매우 제한적입니다. 인간의 언어 사용은 종종 윤리적 선택이나 도덕적 판단을 포함하는데, 이는 LLM이 데이터로부터 단순히 관찰하고 학습할 수 있는 것을 넘어서는 영역입니다. 인공지능이 사회적으로 민감한 주제에 대해 언급하거나 조언을 제공할 때, 기계가 인간 사회의 복잡한 윤리적 기준과 가치를 고려하여 적절한 조언을 하기는 어려우며, 이러한 이유로 LLM을 활용한 서비스에서는 사용자에게 잠재적으로 부적절하거나 해로운 내용이 제공될 위험이 있습니다. 인간과 같이 윤리적으로 고도화된 판단을 내리는 것은 LLM의 알고리즘으로 해결하기 어려운 문제 중 하나입니다.

이 글은 LLM의 현재 상태에 대한 깊이 있는 성찰을 제공하는 동시에, LLM 개발자들에게는 이러한 문제들을 극복하기 위한 새로운 연구와 개발 방향성을 제시합니다. 기술의 발전은 끊임없이 진행 중이며, 오늘날 LLM의 한계를 뛰어넘어 더욱 똑똑하고 인간처럼 생각하고 말할 수 있는 인공지능의 등장을 기대하는 것도 흥미로운 일입니다. 끝으로, 이러한 허점들을 이해하는 것은 우리가 LLM의 가능성을 최대한 활용하고, 동시에 잘못된 방향으로의 발전을 방지하기 위한 기반을 마련하는 데 크게 기여할 것입니다.