기계 학습은 진정한 '이해'를 만들지 못한다: '자기 학습 중국어 방' 논증¶
원제목: The Self-Learning Chinese Room: Why Machine Learning Does Not Generate Understanding
핵심 요약
- 현대의 기계 학습, 특히 LLM은 방대한 데이터를 통해 통계적 패턴을 학습할 뿐, 인간과 같은 의미론적 이해를 얻지 못한다는 주장입니다.
- 새로운 '자기 학습 중국어 방' 사고 실험은 학습 과정 역시 본질적으로 구문론적이며, 의미론적 이해와는 거리가 있음을 보여줍니다.
- 현재 LLM의 발전 방향은 단순한 확장이나 스케일링으로 AGI(인공 일반 지능)에 도달할 수 없음을 시사하며, 근본적인 이론적 한계를 지적합니다.
상세 내용¶
존 서얼의 고전적인 '중국어 방' 논증이 현대의 자기 학습 인공지능(AI) 시스템까지 확장되어, 기계 학습이 진정한 의미론적 이해를 생성하지 못한다는 주장이 제기되었습니다. 기존에는 미리 프로그래밍된 규칙을 따르는 AI에 대한 논증이었다면, 이제는 데이터로부터 스스로 규칙을 학습하는 최신 AI에도 적용될 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 '자기 학습 중국어 방'이라는 새로운 사고 실험을 제시합니다. 이 실험은 두 개의 연결된 방으로 구성되는데, 하나는 데이터에서 통계적 패턴을 추출하는 '학습 방'이고 다른 하나는 학습된 규칙을 기계적으로 적용하는 '실행 방'입니다. 이 틀을 통해 학습 과정 자체가 본질적으로 구문론적이며, 통계적 상관관계를 최적화할 뿐 의미론적 내용을 파악하지 못함을 논증합니다.
주요 발견은 세 가지입니다. 첫째, 학습 능력이 통계적 상관관계와 의미론적 이해 사이의 간극을 메우지 못한다는 것입니다. 둘째, 현대 대규모 언어 모델(LLM)에서 나타나는 자기 참조적 한계는 기술적인 문제가 아니라 근본적인 아키텍처 제약에서 비롯된다는 경험적 분석 결과입니다. 셋째, 현재 LLM에서 AGI로 가는 길은 단순한 기술적 스케일링 문제가 아니라 근본적인 이론적 불가능성에 직면해 있다는 것입니다.
논문은 매개변수(parameter)를 아무리 많이 늘려도, 마치 정교한 주판 계산이 산술적 이해를 낳지 못하듯이, 트랜스포머 아키텍처의 스케일링만으로는 의미론적 이해를 생성할 수 없다고 강조합니다. LLM은 세상과의 '연결' 없이 언어 패턴을 조작할 뿐이며, 이는 통계적 패턴 매칭의 고유한 한계라고 지적합니다.
결론적으로, 이 분석은 현대 AI가 인간의 '이해'를 모방하는 것처럼 보이더라도, 그 본질은 여전히 구문론적 기호 조작의 연장선에 있으며, 의미론적 깊이는 결여되어 있다고 주장하며, AGI 실현에 대한 비판적인 시각을 제시합니다.
편집자 노트¶
존 서얼의 '중국어 방' 논증이 현대 AI, 특히 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 시대를 맞아 다시 한번 중요한 화두로 떠올랐습니다. 많은 사람들이 LLM의 놀라운 언어 생성 능력 때문에 AI가 '이해'하는 수준에 도달했다고 착각하기 쉽습니다. 하지만 이 논문은 그런 직관에 강력한 반론을 제기하며, LLM이 아무리 방대한 데이터를 학습하더라도 그것은 결국 통계적 패턴의 조합일 뿐, 진정한 의미론적 이해나 의식과는 거리가 멀다고 주장합니다.
핵심은 '구문론'과 '의미론'의 구분입니다. 구문론은 기호의 형식적인 규칙에 관한 것이고, 의미론은 기호가 가리키는 실제 세계의 의미에 관한 것입니다. 서얼의 논증은 사람이 중국어 규칙을 아무리 잘 따라 해도 중국어를 이해하지 못하는 것처럼, AI 역시 규칙을 따르는 한 '이해'할 수 없다고 말합니다. 이 논문은 최신 AI가 스스로 규칙을 학습하는 '자기 학습' 방식을 사용하더라도, 그 학습 과정 자체가 통계적 상관관계를 찾는 구문론적 작업에 불과하며, 이로 인해 의미론적 이해로 나아갈 수 없다고 설명합니다.
이는 우리 일상과도 밀접한 관련이 있습니다. 우리는 챗GPT와 대화하며 마치 사람과 대화하는 듯한 느낌을 받을 수 있지만, 그 이면에 있는 AI의 '이해' 방식이 인간과 다르다는 점을 인지해야 합니다. 앞으로 AI가 더욱 발전하더라도, 인간과 같은 '이해'나 '의식'을 가진다고 섣불리 판단해서는 안 됩니다. 오히려 이러한 논의는 AI의 한계를 명확히 인지하고, AI를 책임감 있게 활용하며, 인간 고유의 지능과 창의성의 가치를 재조명하는 계기가 될 것입니다. AGI(인공 일반 지능)에 대한 맹목적인 낙관론보다는, AI 기술의 본질적인 가능성과 한계에 대한 깊이 있는 성찰이 필요함을 시사하는 중요한 논문이라 할 수 있습니다.