최첨단 거대 언어 모델에게 복잡한 시장 상황을 분석하고 미래에 대한 독창적인 결론을 내려달라고 요청한 경험이 있는가. 아마도 문법적으로 완벽하고, 구조적으로는 나무랄 데 없지만, 어딘가 모르게 공허하고 핵심이 빠진 듯한 결과물을 받아보았을 것이다.
마치 잘 쓰인 백과사전 항목들을 무작위로 조합한 듯, 날카로운 통찰력이나 과감한 예측 대신 모든 가능성을 둥글게 나열하는 데 그치는 현상을 마주하게 된다. 이는 특정 모델의 실수가 아니다.
현재 인공지능 기술의 가장 근본적인 작동 원리와 맞닿아 있는, 설계에 내재된 필연적 결과물에 가깝다. 이 현상은 왜 발생하는 것일까?
수십억 개의 파라미터를 자랑하는 최신 AI 모델들은 이 문제를 극복했을까? 기술의 심장부로 들어가 AI가 '결론'이라는 지적 활동 앞에서 왜 길을 잃는지, 그 구조적 한계와 미래를 냉정하게 분석해 본다.
사진출처: Google AI 연산의 핵심: 벡터 공간과 확률 분포 인공지능 언어 모델의 작동 방식을 이해하려면 먼저 ...
