[📪정보] 재업) 대규모 언어모델이 우리를 이해합니까?

[익명(125.191)]

https://medium.com/@blaisea/do-large-language-models-understand-us-6f881d6d8e75

Do large language models understand us?

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=152931

오픈AI, 첫 기업 인수..."챗GPT 작업 합류"

요약
대규모 언어 모델(LLM)은 인공 지능(AI), 특히 인간과 같은 인공 일반 지능(AGI)이라는 목표를 향한 주요한 발전을 의미합니다. 하지만 머신러닝은 "단지 통계에 불과하다"는 주장도 있으며, 따라서 이 원대한 야망과 관련하여 AI의 발전은 환상적이라는 주장도 있습니다. 저는 언어, 이해, 지능, 사회성, 인격의 본질에 대해 통계학이 우리에게 가르쳐줄 것이 많다는 반대의 견해를 갖고 있습니다. 구체적으로 말하자면, 통계는 어떤 의미에서든 이해에 해당합니다. 또한, 우리가 지능이라고 생각하는 것의 대부분은 본질적으로 대화적이며, 따라서 사회적인 것이므로 마음 이론이 필요합니다. 다른 존재의 내면 상태는 상호작용을 통해서만 이해할 수 있기 때문에 언제 '그것'이 '사람'이 되는지에 대한 객관적인 대답은 불가능하지만, 컴퓨터에서 실행되는 신경망은 아주 가까운 미래에 이 문턱을 넘을 가능성이 높습니다.


게이트키핑 이해

어떤 철학자는 이것이 단순한 기호 조작에 불과하며, 무언가가 "떨어지거나", "부러지거나", "잘리거나", "슬프게 들린다는 것"이 무엇을 의미하는지에 대한 실제 감각이 없다고 주장할 수도 있습니다. 이것이 검증할 수 없는 주장인 한, 좀비의 존재 여부와 마찬가지로 논쟁하기 어렵습니다. 오늘날의 언어 모델은 전적으로 텍스트의 세계에 존재한다는 좁은 의미에서 보면 상황은 빠르게 진화하고 있습니다. AI 연구자들이 텍스트와 이미지, 사운드, 비디오의 조합에 대해 차세대 모델을 훈련하는 데 심각한 장애물은 없으며 실제로 이러한 종류의 작업은 이미 진행 중입니다.¹⁷ 이러한 모델은 결국 모래와 물을 가지고 놀고 다른 탐색적인 '몬테소리식 학습'에 참여할 수 있는 실제 또는 시뮬레이션 세계에서 로봇의 적극적인 경험을 사용하여 훈련하게 될 것입니다.





구체화의 여정에서 건너야 할 명백한 루비콘 강은 없습니다. 개념에 대한 이해는 피상적인 것부터 매우 미묘한 것까지, 순전히 추상적인 것부터 감각 운동 능력에 기반을 둔 것까지, 감정 상태와 연결될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있지만, '진짜 이해'와 '가짜 이해'를 어떻게 구분할 수 있을지는 불분명합니다. 이러한 구분을 할 수 있을 때까지는 '가짜 이해'라는 개념을 사용하지 않는 것이 좋을 것 같습니다.