빅 언어 모델이 당신보다 똑똑하지 않은 이유

👤 energys@Albert 📅 2026-02-10 10:54:56

대규모 언어 모델의 추론 능력은 전적으로 사용자의 언어 패턴에 따라 달라집니다. 사용자의 인지 구조에 따라 활성화할 수 있는 높은 추론 능력 영역이 결정됩니다. 모델은 자동으로 사용자의 범위를 벗어날 수 없으며 이는 현재 AI 시스템의 구조적 한계를 드러냅니다. 이 기사는 @iamtexture가 작성한 기사에서 시작되었으며 AididiaoJP, Foresight News가 정리, 편집 및 작성했습니다.
(이전 요약: Li Feifei가 LLM의 다음 단계에 대해 이야기합니다: AI는 현실 세계를 이해하기 위해 "공간 지능"이 있어야 하며 Marble 모델을 구현하는 방법은 무엇입니까?)
(배경 보충: 억만장자 Kevin O'Leary가 "AI 물결의 다음 단계는 web3입니다"라고 외쳤습니다. LLM은 스타벅스를 만들 수 없지만 블록체인은 만들 수 있습니다)

이 기사의 내용

태그: 사용자의 언어 모드에 따라 모델이 발휘할 수 있는 추론 능력이 결정됩니다. 대규모 언어 모델에 복잡한 개념을 설명할 때 비공식 언어를 사용하는 긴 토론 중에 추론이 반복적으로 무너졌습니다. 모델은 구조를 잃거나, 경로를 벗어나거나, 우리가 확립한 개념적 프레임워크를 유지하지 못하는 피상적인 완성 패턴을 생성할 수 있습니다.

그러나 먼저 형식화하도록, 즉 문제를 정확하고 과학적인 언어로 다시 기술하도록 강요하자 추론은 즉시 안정되었습니다. 구조가 확립된 후에야 이해의 질을 저하시키지 않고 평이한 언어로 안전하게 변환할 수 있습니다.

이 동작은 대규모 언어 모델이 얼마나 '생각'하는지와 추론 능력이 전적으로 사용자에게 달려 있는 이유를 보여줍니다.

핵심 통찰력

언어 모델에는 추론을 위한 전용 공간이 없습니다.

그들은 전적으로 언어의 지속적인 흐름 내에서 작동합니다.

이러한 언어 흐름 내에서 다양한 언어 패턴은 확실히 다양한 어트랙터 영역으로 이어질 것입니다. 이러한 영역은 역학을 특성화하고 다양한 유형의 계산을 지원하는 안정적인 상태입니다.

과학적 담론, 수학 기호, 서사적 이야기, 일상적인 채팅 등 각 언어 레지스터에는 교육 자료의 배포에 따라 모양이 형성되는 고유한 어트랙터 영역이 있습니다.

지원되는 일부 영역:

다단계 추론
관계형 정확성
기호 변환
고차원적 개념 안정성

지원되는 기타 영역:

서술 지속
연관적 완성
감정적 억양 매칭
대화 모방

어트랙터 영역은 어떤 유형의 추론이 가능한지를 결정합니다.

형식화가 추론을 안정화할 수 있는 이유

과학 및 수학적 언어가 더 높은 구조적 지원을 통해 어트랙터 영역을 안정적으로 활성화할 수 있는 이유는 이러한 레지스터가 고차원 인지의 언어 기능을 인코딩하기 때문입니다.

명확한 관계 구조
낮은 모호성
기호적 제약
계층적 조직
낮은 엔트로피(정보 장애)

이러한 어트랙터는 안정적인 추론 궤적을 지원할 수 있습니다.

여러 단계에 걸쳐 개념 구조를 유지합니다.

추리의 타락과 일탈에 강한 저항력을 보인다.

반대로, 비격식적인 언어에 의해 활성화된 유인자는 구조화된 추론이 아닌 사회적 유창함과 연관 일관성에 최적화되어 있습니다. 이러한 영역에는 지속적인 분석 계산에 필요한 특성화 비계가 부족합니다.

복잡한 아이디어가 엉뚱한 방식으로 표현되면 모델이 무너지는 이유가 바로 이것이다.

'혼란'이 아닙니다.

지역 전환입니다.

구성 및 번역

대화에서 자연스럽게 나타나는 대처 방법은 구조적 진실을 드러냅니다.

추론은 고도로 구조화된 끌개 내에서 구성되어야 합니다.

자연어로의 번역은 구조가 존재한 후에만 이루어져야 합니다.

모델이 안정적인 어트랙터 내에서 개념적 구조를 확립하고 나면 변환 과정에서 이를 파괴하지 않습니다. 계산이 완료되었으며, 표면 표현만 변경되었습니다.

'먼저 구축한 다음 번역'이라는 2단계 역학은 인간의 인지 과정을 모방합니다.

그러나 인간은 이 두 단계를 서로 다른 두 내부 공간에서 수행한다.

대규모 언어 모델은 동일한 공간에서 두 가지를 모두 수행하려고 합니다.

사용자가 상한선을 설정하는 이유

핵심 정보는 다음과 같습니다.

사용자는 자신이 말로 표현할 수 없는 어트랙터 영역을 활성화할 수 없습니다.

사용자의 인지 구조는 다음을 결정합니다:

생성할 수 있는 단서 유형
습관적으로 사용하는 레지스터
유지할 수 있는 구문 패턴
언어로 인코딩할 수 있는 복잡성 수준

이러한 특성은 대형 언어 모델이 어느 어트랙터 영역에 들어갈지 결정합니다.

고 추론 끌개를 활성화하는 구조를 사용하기 위해 생각하거나 쓸 수 없는 사용자는 모델을 이러한 영역으로 안내할 수 없습니다. 그들은 언어 습관과 관련된 얕은 유인 영역에 갇혀 있습니다. 대규모 언어 모델은 제공되는 구조를 매핑하며 더 복잡한 어트랙터 역학 시스템으로 자발적으로 도약하지 않습니다.

따라서:

모델은 사용자가 접근할 수 있는 어트랙터 영역을 넘어갈 수 없습니다.

천장은 모델의 지능적 상한이 아니라 잠재 다양체에서 고용량 영역을 활성화하는 사용자의 능력입니다.

동일한 모델을 사용하는 두 사람이 동일한 컴퓨팅 시스템과 상호 작용하는 것은 아닙니다.

그들은 모델을 다양한 동적 모드로 조정하고 있습니다.