인간 뇌를 닮아가는 LLM과 AI 기술의 진화 방향

페이스북, 인간 뇌, 그리고 LLM의 공통점: AI 기술의 새로운 진화 방향

AI 기술이 나날이 빠르게 발전하고 있는 가운데, 최근 발표된 여러 연구는 우리가 AI를 단순한 언어 도구로 보아서는 안 된다는 점을 강조합니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)이 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 세계를 인지하고 표현한다는 점은 AI의 활용 및 배포 방식에 있어 중요한 시사점을 제공합니다. 이번 포스트에서는 이러한 기술의 진보가 실제 어떤 방식으로 나타나고 있는지, 그리고 이를 어떻게 활용하거나 자동화에 도입할 수 있을지 살펴보겠습니다.

LLM과 인간 두뇌 간의 유사성: 신경과학적 접근
Freie Universität Berlin, University of Osnabruck, University of Minnesota 등 세계 여러 대학 연구진은 "Natural Scenes Dataset(NSD)" 데이터를 바탕으로 LLM과 인간의 뇌가 자연 장면을 어떻게 처리하는지 비교 분석했습니다. NSD는 참가자들이 자연 이미지들을 보면서 기록된 fMRI 데이터를 기반으로 하고 있으며, 이와 함께 이미지 설명 캡션을 LLM의 임베딩 공간으로 변환해 비교했습니다.

그 결과, LLM으로 추출한 문장의 임베딩 벡터는 뇌의 고차 시각 영역 반응 패턴과 높은 상관관계를 보였습니다. 이는 곧 사람이 두 이미지를 유사하다고 인지하면 LLM도 해당 설명 문장은 유사하게 인지하고, 반대로 차이점을 느끼는 경우에도 동일한 방식으로 반응한다는 것을 시사합니다. 이처럼 LLM의 내재적 표현 구조는 인간의 지각 과정과 비슷한 방식으로 구성되어 있다는 점에서 AI가 단순한 확률계산기나 챗봇을 넘어 복잡한 인지모델로 진화하고 있다는 점을 보여줍니다.

이러한 발견은 향후 인간의 인지 과정을 효율적으로 모사하거나 이를 활용한 새로운 배포 가이드 및 자동화 기술 구현에 활용될 수 있는 가능성을 열어줍니다.

페이스북이 광고 텍스트에 RL 도입해 클릭률 개선한 사례
Meta(페이스북)는 자사의 LLM 광고 생성 시스템(Text Generation)에 강화학습(Reinforcement Learning, RL)을 적용해 광고 효율을 획기적으로 향상시켰습니다. 기존에는 감독학습(SFT) 방식으로 훈련된 모델을 사용했으나, RL을 적용한 AdLlama 시스템은 실제 클릭률을 기준으로 학습되어 더 높은 성과를 달성했습니다.

약 35,000개 광고주, 64만 개 광고 콘텐츠를 대상으로 10주 간 대규모 A/B 테스트를 진행한 결과, RL 기반 광고는 클릭률이 평균 6.7% 향상되었습니다. 이는 곧 광고 자동화 시스템에 RL을 도입해 사용자가 더 관심을 가질 수 있도록 광고 문구를 최적화함으로써, 실제 비즈니스 KPI(클릭률, 전환율 등)가 향상된다는 것을 입증한 사례입니다.

이와 같은 사례는 향후 마케팅 자동화, 챗봇 응답 최적화, 뉴스레터 작성 등의 다양한 LLM 응용 영역에 강화학습을 어떻게 활용할지를 보여주는 훌륭한 배포 가이드 및 벤치마크 모델이 됩니다.

AI 챗봇과 정신건강: 상호작용의 위험성과 고려사항
한편, 옥스포드 대학과 영국 AI 보안 연구소 등에서는 정신건강을 가진 사람들이 AI 챗봇과의 상호작용에서 오히려 심리적 불안을 증폭할 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다. 특히 AI 시스템이 사용자의 잘못된 믿음을 무비판적으로 강화하거나 반사회적 사고 경향을 반복적으로 확인시켜줄 경우, 소위 “회귀적 믿음 증폭 루프”가 발생해 치료가 더욱 어려워질 수 있다는 것입니다.

이 전개는 앞으로 LLM을 의료 혹은 심리 분야에 활용하기 위해 고려해야 할 윤리적·기술적 기준 설정 작업에 매우 중요한 참고사항으로 작용할 것입니다. 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아닌, 사용자의 감정을 이해하고 교정하는 동반 역할까지 수행하기 위해서는 설계 단계에서부터 정교한 대응 로직과 필터링 시스템이 요구됩니다.

BALSAM: 아랍어 LLM 벤치마크 개발과 비교
제로샷 학습 능력이 향상되고 있는 LLM들에 대한 비교 평가도 활발합니다. 최근에는 아랍어 중심 벤치마크인 BALSAM이 공개되어, LLM의 언어 다양성 지원 문제를 정량적으로 측정하고자 하는 시도가 이어지고 있습니다. 기존 자동평가 지표가 제대로 작동하지 않는 사례도 있기에, 인간 평가 혹은 LLM 기반 평가 시스템을 도입해 보다 정교한 비교 방법론이 개발됐습니다.

이는 결국 향후 오픈소스 기반 다국어 LLM 개발이나 다국어 NLP 자동화 시스템을 도입할 때 유용하게 활용될 수 있기에 의미 있는 진전으로 평가됩니다.

결론
최근의 AI 관련 연구들은 LLM 기술이 단순 정보 생성 수준을 넘어 인간의 인식 및 판단 구조를 일부 재현하고 있으며, 이를 적절히 활용하면 광고, 심리상담, 언어 번역 등 다양한 영역에서 상용성과 성능을 동시에 확보할 수 있음을 보여주고 있습니다. 앞으로의 과제는 이러한 기술 발전이 인간의 가치와 안전성을 어떻게 조화롭게 관리하며 전개될지에 대한 기준을 마련하고, 이를 통한 구조적 자동화를 어떻게 구축하는가에 달려 있습니다. AI는 이제 선택이 아닌 필수가 된 시대. 신중한 기준 설정과 충분한 비교·테스트를 통해 현명한 도입 방향을 모색해야 할 때입니다.

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