GPT, 인간의 의사결정과 직관을 복제할 수 있는가?

최근 몇 년 동안 GPT-3와 같은 신경망은 인간이 작성한 콘텐츠와 거의 구별할 수 없는 텍스트를 생성하는 데 상당한 발전을 이루었습니다. 놀랍게도 GPT-3는 수학 문제와 프로그래밍 작업과 같은 도전을 해결하는 데에도 능숙합니다. 이러한 놀라운 발전은 GPT-3가 인간과 같은 인지 능력을 가지고 있는지에 대한 질문을 제기합니다.

이 흥미로운 질문에 답하기 위해 막스 플랑크 생물 사이버네틱스 연구소의 연구자들은 GPT-3를 다양한 일반 지능 측면을 평가하는 일련의 심리 테스트에 참가시켰습니다.

연구는 PNAS에 발표되었습니다.

린다 문제의 해결: 인지 심리학의 한 조각

마르셀 빈츠와 에릭 슐츠, 막스 플랑크 연구소의 과학자들은 GPT-3의 의사결정, 정보 검색, 인과적 추론 및 자신의 초기 직관을 의심하는 능력을 조사했습니다. 그들은 린다 문제와 같은 고전적인 인지 심리학 테스트를 사용했으며, 이 문제는 사회 정의에 열정적이며 원자력에 반대하는 가상의 여성 린다를 소개합니다. 참가자들은 그런 다음 린다가 은행원인지, 아니면 여성 운동에 참여하는 은행원인지 결정해야 합니다.

GPT-3의 응답은 인간의 응답과 놀라울 정도로 유사했으며, 확률적으로 가능성이 더 낮은 두 번째 선택지를 고르는 동일한 직관적 오류를 범했습니다. 이는 GPT-3의 의사결정 과정은 인간 언어와 프롬프트에 대한 응답에 대한 훈련에 영향을 받을 수 있음을 시사합니다.

적극적인 상호작용: 인간과 같은 지성을 달성하는 경로?

GPT-3가 단순히 기억된 솔루션을 재생산하는 가능성을 배제하기 위해 연구자들은 비슷한 난점을 지닌 새로운 과제를 만들었습니다. 그들의 발견은 GPT-3가 인간과 거의 동일한 수준으로 의사결정에 참여하지만 정보 검색과 인과적 추론에서 뒤처짐을 보여주었습니다.

연구자들은 GPT-3의 텍스트로부터의 수동적인 정보 수신이 이러한 불일치의 주요 원인일 수 있다고 믿습니다. 즉, 인간의 인지의 전체 복잡성을 달성하기 위해서는 세계와의 적극적인 상호작용이 중요합니다. 그들은 사용자들이 모델과 같은 GPT-3와 점점 더 많이 상호작용함에 따라, 미래의 네트워크는 이러한 상호작용에서 학습하여 점진적으로 더 인간과 같은 지성을 개발할 수 있을 것이라고 말합니다.

“이 현상은 GPT-3가 이미 이 작업에 익숙할 수 있으며, 사람들이 일반적으로 이 질문에 어떻게 응답하는지 알고 있을 수 있기 때문일 수 있습니다.”라고 빈츠는 말합니다.

GPT-3의 인지 능력을 조사하는 것은 신경망의 잠재력과 한계에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. GPT-3는 인간과 같은 의사결정 능력을 보여주었지만, 정보 검색과 인과적 추론과 같은 인간의 인지의 일부 측면에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다. AI가 사용자 상호작용에서 학습하고 진화함에 따라, 미래의 네트워크가 진정한 인간과 같은 지성을 달성할 수 있을지 관찰하는 것은 흥미롭게 될 것입니다.