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Negotiating becoming: a Nietzschean critique of large language models - 논문 리뷰

이게될까 2024. 12. 26. 13:12
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https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-024-09783-5

 

이름에 Negotiating이 들어있어서 협상에 대한 내용이 나올 까 했는데 다른 내용이었습니다.ㅎㅎㅎ

인간에 성장에 있어 LLM이 도움이 될까, 방해가 되지 않을까에 대해 니체의 철학적 개념을 통해 설명합니다.

인간은 다양한 환경에서 불확실성이 주는 경험을 통해 성장하고, 조직을 이루어 나가는데 LLM은 학습한 데이터에서 가장 높은 확률을 출력하므로, 다양한 경험을 줄입니다. 이 것이 불확실성을 줄여버리고, 인간의 성장에 악조건을 만듭니다.

이런 환경을 고치기 위해 llm을 좀 더 능동적으로, 투명하게 사용하자고 주장하네요 

 

 

논문의 주제 니체의 철학적 관점에서 대형 언어 모델(LLMs)이 인간의 자기 형성(self-formation)에 미치는 영향과 이를 개선하기 위한 방안 분석.
문제 제기 - LLM이 특정 세계관과 신념을 반영하며, 인간의 자기 형성을 억제할 위험.
- 불확정성과 다양성을 제한하여 균질화된 현실을 제공.
- 인간과의 상호작용이 단방향적이어서 비판적 검토와 협상이 어려움.
핵심 개념 1. 불확정성(indeterminacy): 인간의 자기 형성은 다양성과 갈등을 통해 가능.
2. 권력 의지(will to power): 니체의 개념으로, 모든 존재는 권력을 조직화하며 끊임없이 갈등과 협상을 통해 변화.
3. LLM의 역할: LLM은 특정 신념과 세계관을 강화하며, 고정된 현실을 구조화.
LLM의 주요 문제 - 언어의 정적 표현: LLM이 언어의 다양성과 모호성을 반영하지 못함.
- 편향된 데이터: 훈련 데이터의 편향으로 특정 신념 체계가 강화.
- 피드백 루프: LLM이 생성한 텍스트가 다시 데이터로 사용되면서 기존 신념이 지속적으로 강화.
- 투명성 부족: LLM의 작동 방식이 비가시적이어서 인간이 비판적 평가를 수행하기 어려움.
니체적 관점의 비판 - LLM은 갈등과 혼돈을 억제하여 자기 형성에 필요한 변화를 제한.
- 권력 투쟁이 억제되어 기존 상태(status quo)를 유지하며 새로운 창조를 방해.
- 자기 형성을 고정된 틀에 가둠으로써 인간의 성장 가능성을 억압.
결과 - 자기 형성의 제한: LLM은 인간의 자기 표현과 다양한 가능성을 억제.
- 균질화된 현실: 고정된 세계관과 신념 체계를 강화.
- 협상 불가능성: 인간이 LLM의 출력 결과와 협상하거나 도전하기 어려움.
- 권력 구조 강화: 기존 사회적·문화적 권력 구조를 유지 및 재생산.
개선 방안 1. 데이터 투명성 확보: 데이터 출처와 구성 과정을 명확히 공개.
2. 상호작용 재설계: LLM과의 상호작용을 상호적이고 비판적인 방식으로 설계.
- 예: 다양한 관점을 포함한 텍스트 제공, 텍스트 생성 배경 설명.
3. 다양성과 혼돈 촉진: 단일한 답변이 아닌 여러 대안적 관점을 제시.
4. 윤리적 설계: 인간의 주체성과 자기 형성을 지원하는 방향으로 기술적·사회적 개입 필요.
결론 - LLM은 단순한 기술적 도구가 아니라 인간과 상호작용하여 정체성을 형성하는 "권력 의지 조직체".
- 기술적 개선뿐 아니라 사회적·정치적 구조의 개편이 필요.
- 자기 형성은 개인의 문제가 아닌, 다양성과 불확정성을 보장하는 정치적 프로젝트로 접근해야 함.
최종 메시지 LLM은 현재의 설계로 인해 인간의 자기 형성과 다양성을 제한할 위험이 있지만, 투명성과 상호작용 개선, 다양성 반영 등의 접근을 통해 인간의 자기 형성을 지원하는 방향으로 발전할 가능성이 있음.

 

논문 "Negotiating Becoming: A Nietzschean Critique of Large Language Models"는 니체의 철학적 개념을 바탕으로 대형 언어 모델(LLMs)이 개인의 자기 형성(self-formation)에 미치는 영향을 비판적으로 분석하고 있습니다. 이 논문은 다음과 같은 주요 논점을 중심으로 구성되어 있습니다.


1. 문제 제기

대형 언어 모델(LLMs)은 언어를 구조화하며, 사회적 신념과 세계관을 반영합니다. 이는 다음과 같은 문제를 제기합니다:

  • 잠재적 위험성: 사람들이 LLM이 제시하는 가치관과 세계관을 무비판적으로 받아들일 가능성이 있음.
  • 자기 형성 제한: LLM이 생성하는 균질화된 언어와 세계관은 다양한 자기 형성을 억압할 수 있음.

2. 연구 목적

  • 니체의 '권력 의지(will to power)' 개념을 활용하여 LLM과 인간의 상호작용을 권력 투쟁(power struggles)으로 해석.
  • 이러한 권력 투쟁에서 LLM이 자기 형성을 어떻게 제한하고, 이를 극복하기 위해 필요한 개선점을 제안.

3. 주요 개념

(1) 니체의 '권력 의지'

  • 본질의 부재: 인간은 정해진 본질이 없는 존재로, 자신과 타자 간의 상호작용을 통해 자기 형성을 이룬다고 봄.
  • 권력 투쟁: 모든 존재는 권력을 조직화하려는 본성을 가지며, 이는 끊임없는 갈등과 협상으로 나타남.

(2) 자기 형성

  • 불확정성(indeterminacy): 인간의 자기 형성은 끊임없이 변화하는 과정으로, 다양한 가능성을 통해 성장.
  • 조직화: 갈등과 긴장을 효과적으로 관리하고 조직화해야 자기 형성이 가능.

4. LLM이 자기 형성에 미치는 영향

(1) 정적이고 축소된 표현

  • 언어의 문제: LLM은 언어를 맥락 없이 정적으로 표현함으로써 의미의 다양성과 모호성을 제한.
  • 자아의 문제: LLM이 생성하는 텍스트는 특정 가치와 편견을 내포하며, 이를 통해 자아를 제한적으로 정의.

(2) 단방향적 상호작용

  • 투명성 부족: LLM과의 상호작용이 비가시적이고 이해하기 어려워, 사용자가 생성된 텍스트의 배경과 의도를 파악하기 어려움.
  • 피드백의 부족: LLM은 사용자의 피드백을 통해 즉각적으로 학습하지 못하며, 기존의 편견을 지속적으로 강화.

(3) 현 상태의 강화

  • 균질화: LLM은 과거 데이터를 바탕으로 미래를 예측하므로, 기존의 사회적 구조와 가치관을 고착화.
  • 피드백 루프: LLM이 생성한 텍스트가 다시 데이터로 사용되면서, 특정 신념과 관점이 지속적으로 재생산됨.

5. 개선 방안

(1) 모델 설계 단계

  • 데이터 투명성: 데이터 수집 및 처리 과정의 투명성 확보.
  • 검증 프로세스: 모델이 반영하는 가치와 데이터의 적합성을 평가할 수 있는 메커니즘 도입.

(2) 모델 사용 단계

  • 상호작용의 재설계: 사용자와의 상호작용이 단방향이 아니라 상호적이고 비판적 사고를 촉진하는 방식으로 설계.
  • 불확실성 강조: 모델의 한계를 드러내어 사용자에게 과도한 신뢰를 방지.

6. 결론

  • 자기 형성은 지속적인 협상과 갈등을 통해 이루어지는 과정이며, 이는 다양성과 창조성을 요구.
  • LLM은 언어와 자아를 균질화하여 자기 형성을 억압할 위험이 있으나, 설계와 상호작용 방식을 개선함으로써 인간의 자기 형성을 지원할 가능성도 있음.
  • 궁극적으로, 이는 기술적 문제를 넘어 정치적·사회적 문제로 확장됨.

AI Agent 연구에의 시사점

  • 다양성 촉진: LLM 설계에서 다양성과 불확정성을 강조하는 접근법 필요.
  • 비판적 상호작용: AI Agent가 인간의 자기 형성을 지원할 수 있도록 상호작용 방식을 설계.
  • 사회적 영향 평가: AI가 사회적 구조와 개인의 자아 형성에 미치는 장기적 영향을 지속적으로 분석.

이 논문은 LLM이 가진 사회적·철학적 함의를 탐구하며, 이를 통해 AI의 설계와 활용에 있어 새로운 방향을 제안하고 있습니다.

 

그럼 일단 인간은 본질이 부재하기 때문에 불확정성을 통해 조직화된 사회에서 상호작용을 통해 자기 형성을 진행하는데 그 조직화에서 권력을 생성하고, 이 것을 쟁취하기 위해 갈등과 협상이 생기는 거네?
그런데 이것을 LLM에 어떻게 적용한거야?

네, 정확히 이해하셨습니다! 인간은 본질적으로 "불확정적(indeterminate)" 존재로, 자신의 본질을 타인 및 환경과의 상호작용을 통해 조직화해 나가며, 이를 통해 자기 형성을 진행합니다. 이 과정에서 권력은 중요한 역할을 하며, 권력은 본질적으로 다른 권력과의 관계 속에서 생성되고, 이를 두고 갈등과 협상이 발생합니다.

이 개념을 LLM에 적용한 방식은 다음과 같습니다:


1. LLM을 권력 의지(Will-to-Power)의 조직체로 이해

LLM은 단순히 언어를 처리하고 텍스트를 생성하는 도구가 아니라, 니체의 관점에서 "권력 의지의 조직체(will-to-power organisation)"로 간주됩니다. 이는 LLM이 다음과 같은 역할을 하기 때문입니다:

  • 세계관의 반영: LLM은 훈련 데이터(예: Reddit, Common Crawl)에서 반영된 가치, 신념, 이데올로기를 내포하고 있으며, 이를 통해 특정 세계관을 강화합니다.
  • 현실의 구조화: 언어는 현실을 구성하는 도구입니다. LLM이 생성하는 언어와 텍스트는 특정 방식으로 현실을 구조화하며, 인간이 세계를 이해하는 방식을 형성합니다.

결과적으로, LLM은 단순히 정보를 제공하는 중립적 도구가 아니라, 인간과의 상호작용에서 권력을 행사하는 존재로 간주됩니다.


2. LLM과의 상호작용에서 발생하는 갈등과 협상

니체의 "권력 의지" 개념에서 갈등과 협상은 자기 형성 과정의 필수적인 부분입니다. 그러나 LLM과의 상호작용에서 이러한 과정이 왜곡될 수 있는 주요 원인이 다음과 같이 제시됩니다:

(1) 갈등과 협상의 제한

  • LLM의 투명성 부족: LLM의 훈련 데이터와 모델 작동 방식이 비가시적이므로, 사용자는 LLM이 어떤 세계관과 신념을 반영하는지 알기 어렵습니다. 이는 인간이 LLM의 생성물을 비판적으로 평가하거나 협상을 시도할 여지를 제한합니다.
  • 단방향 상호작용: LLM과의 상호작용은 일방적이며, 인간이 LLM의 결과를 근본적으로 수정하거나 협상하는 과정이 거의 불가능합니다.

(2) 균질화된 현실의 생성

  • 언어의 정적 표현: LLM은 언어를 맥락과 무관한 수치적 관계로 축소하여 정적으로 표현합니다. 이는 언어 본연의 다양성과 모호성을 제거하며, 생성된 텍스트가 고정된 세계관을 반영하게 만듭니다.
  • 피드백 루프: LLM이 생성한 콘텐츠는 다시 데이터로 수집되어 모델을 훈련하는 데 사용되며, 이는 특정 신념과 편향을 반복적으로 강화하는 결과를 초래합니다.

3. LLM이 자기 형성에 미치는 영향

(1) 인간의 불확정성 억제

LLM은 인간의 자기 형성에서 필요한 불확정성과 다양성을 억제합니다. 이는 LLM이 생성하는 텍스트가 특정 세계관을 지나치게 강조하며, 사용자가 이를 비판적으로 성찰하거나 대안을 모색할 기회를 제한하기 때문입니다.

(2) 균질화된 자아

LLM이 생성하는 텍스트는 특정 신념과 가치를 고정된 상태로 유지하며, 인간이 자신을 다양한 방식으로 정의하고 성장할 가능성을 제한합니다. 이는 자기 형성을 위한 필수 조건인 "혼돈과 갈등"을 약화시킵니다.


4. 니체적 관점에서 LLM 비판

LLM이 현실을 정적으로 구조화하고 기존의 권력 구조를 강화함으로써, 인간의 자기 형성을 위한 "갈등과 협상"의 공간을 축소시킨다는 점에서 니체의 철학적 비판을 적용했습니다. 특히:

  • 권력 투쟁의 중단: LLM은 새로운 권력 질서를 생성하거나 기존의 질서를 해체하지 않고, 기존 상태(status quo)를 유지하는 방향으로 작동합니다.
  • 혼돈의 제거: 니체는 창조성과 성장을 위한 필수 조건으로 "혼돈"을 강조했지만, LLM은 언어와 자아를 균질화하여 혼돈을 제거합니다.

결론

LLM은 니체의 관점에서 권력 의지의 조직체로 해석되며, 인간의 자기 형성을 제한할 위험을 내포하고 있습니다. 이를 극복하기 위해서는:

  1. LLM 설계와 검증 과정에서 인간의 비판적 참여를 유도하고,
  2. LLM과 인간의 상호작용을 더 투명하고 상호적인 방식으로 재설계하며,
  3. 다양성과 불확정성을 강조하는 기술적·사회적 개입이 필요합니다.

이 논문은 LLM의 철학적, 사회적 함의를 깊이 분석하며, 인간의 자기 형성을 위한 새로운 접근법을 탐구합니다.

 

좀 더 자세하게 설명해!~

이 논문은 대형 언어 모델(LLMs)이 가진 구조적 문제점과 인간의 자기 형성(self-formation)에 미치는 철학적·사회적 영향을 분석합니다. 이를 이해하기 쉽게, 아래에 예시와 함께 논문의 주요 내용을 단계별로 정리했습니다.


1. 논문의 핵심 주장

LLM은 단순한 기술적 도구가 아니라 특정 세계관과 신념 체계를 강화하고, 인간의 자기 형성을 제약하는 역할을 합니다. 이는 LLM이 생성하는 텍스트가 특정 신념과 권력 구조를 지속적으로 반영하고 강화하기 때문입니다. 인간은 LLM과의 상호작용 속에서 자신의 정체성을 정의하지만, LLM은 갈등과 협상을 억제함으로써 자기 형성 과정을 방해할 수 있습니다.


2. 문제를 이해하기 위한 예시

(1) 언어와 의미의 정적 표현

  • 문제: LLM은 언어를 정적으로 표현하며, 언어 본연의 다양성과 모호성을 제한합니다.
  • 예시: GPT-3가 "가족"이라는 단어를 정의할 때, 이를 "결혼한 남성과 여성, 그리고 자녀로 구성된 단위"로 고정된 의미로 표현한다고 가정해 봅시다. 이 정의는 "비혼 가족", "동성 부부 가족" 등 다양한 형태의 가족 개념을 배제합니다. 결과적으로, 이러한 텍스트를 접하는 사용자는 가족의 개념을 고정된 형태로만 이해하게 될 가능성이 높습니다.

(2) 편향된 세계관의 강화

  • 문제: LLM은 훈련 데이터에 내재된 편향과 이데올로기를 그대로 반영하며, 이를 통해 특정 신념 체계를 강화합니다.
  • 예시: LLM이 "직업과 성별"에 대한 텍스트를 생성할 때, "간호사 = 여성", "공학자 = 남성"과 같은 고정관념을 강화할 수 있습니다. 이는 기존의 성별 역할에 대한 편견을 지속시키며, 새로운 시각이나 도전을 억압합니다.

3. LLM과 인간의 상호작용 문제

(1) 단방향적 상호작용

  • 문제: LLM은 인간과의 상호작용에서 투명성과 상호작용성을 결여하고 있습니다. 사용자는 생성된 텍스트가 어떻게, 어떤 데이터를 기반으로 만들어졌는지 알기 어렵습니다.
  • 예시: 사용자가 특정 주제(예: "최고의 투자 방법")에 대한 질문을 할 때, LLM은 기존 데이터에 기반한 단일한 답변을 제시합니다. 사용자는 이러한 답변이 특정 금융 세계관(예: 보수적 투자 전략)을 반영하고 있음을 알기 어려우며, 대안을 고려할 기회도 제한됩니다.

(2) 피드백 루프와 균질화

  • 문제: LLM이 생성한 텍스트는 다시 데이터로 수집되어 모델을 재훈련하는 데 사용됩니다. 이로 인해 특정 신념과 관점이 반복적으로 강화됩니다.
  • 예시: GPT 모델이 "소셜 미디어에서 인기 있는 정치적 관점"을 학습한 경우, 해당 정치적 관점을 반영하는 텍스트를 생성하고, 이는 다시 데이터로 수집됩니다. 결과적으로, 특정 정치적 신념이 더욱 강화되어 다양한 관점이 배제될 수 있습니다.

4. 니체적 관점에서의 비판

니체의 철학에서는 자기 형성이란 끊임없는 갈등과 협상을 통해 새로운 자기 자신으로 변화하는 과정입니다. 그러나 LLM은 다음과 같은 방식으로 이 과정을 방해합니다:

(1) 혼돈과 갈등의 억제

  • 니체의 혼돈과 창조성: 니체는 혼돈이 새로운 창조와 성장을 위한 필수 조건이라고 주장합니다.
  • LLM의 억제 효과: LLM은 과거 데이터를 기반으로 언어를 구조화하며, 혼돈과 갈등을 제거하고 고정된 세계관을 제공합니다.
  • 예시: 사용자가 "사회적 성공의 정의는 무엇인가?"라는 질문을 했을 때, LLM이 "경제적 부와 명성을 얻는 것"이라는 답을 반복적으로 제공한다면, 이는 대안적인 성공 개념(예: 개인적 만족, 공동체 공헌)을 탐구할 기회를 제한합니다.

(2) 자기 형성의 제한

  • 니체의 자기 형성: 인간은 고정된 정체성이 없으며, 갈등과 협상을 통해 자신을 끊임없이 재정의합니다.
  • LLM의 제한: LLM은 고정된 정체성과 신념을 강화함으로써 인간의 자기 형성을 제약합니다.
  • 예시: LLM이 "어떤 직업이 나에게 적합한가?"라는 질문에 성별이나 나이에 기반한 고정된 직업 추천을 제공한다면, 사용자는 자신이 기존 틀을 넘어 새로운 가능성을 탐구할 기회를 상실할 수 있습니다.

5. 대안 및 개선 방안

논문에서는 LLM이 인간의 자기 형성을 지원할 수 있도록 개선해야 한다고 주장하며, 몇 가지 방안을 제안합니다:

(1) 데이터와 모델의 투명성 확보

  • 제안: 훈련 데이터와 모델의 구조를 명확히 공개하여, 사용자가 모델의 작동 방식을 이해할 수 있도록 해야 합니다.
  • 예시: 특정 텍스트가 생성된 이유와 데이터를 명시하는 기능 추가.

(2) 상호작용 방식의 재설계

  • 제안: LLM과 인간의 상호작용을 더 상호적이고 비판적 사고를 촉진하는 방식으로 설계해야 합니다.
  • 예시: LLM이 답변을 제공하기 전에 "이 답변은 특정 데이터와 관점에 기반합니다. 이에 동의하지 않는다면 대안을 제시해 주세요"와 같은 안내를 추가.

(3) 혼돈과 다양성 촉진

  • 제안: 언어와 현실의 다양성을 반영할 수 있도록 모델 설계를 개선하고, 불확정성을 유지해야 합니다.
  • 예시: 특정 질문에 대해 단일한 답변이 아닌 다양한 관점을 제공하여 사용자가 스스로 선택하도록 유도.

6. 결론

이 논문은 LLM이 가진 한계와 인간 자기 형성에 미치는 영향을 철학적으로 분석하며, 이를 극복하기 위한 기술적·사회적 대안을 제시합니다. 궁극적으로, LLM은 단순한 기술적 도구가 아니라, 인간과 사회에 깊은 영향을 미치는 "권력 의지의 조직체"로 간주되며, 이를 통해 새로운 상호작용 방식을 설계해야 한다고 강조합니다.

 

아 LLM이 학습에 의해 텍스트를 생성하다보니 불확정성을 주려서 자기 형성을 방해한다는 말이야?

맞습니다! 논문의 핵심 주장은 바로 LLM이 언어의 불확정성을 제거하거나 제한함으로써 인간의 자기 형성을 방해할 수 있다는 점입니다. 이 논지는 LLM이 텍스트를 생성하는 방식과 훈련 데이터의 한계에서 비롯됩니다.


1. LLM과 불확정성의 관계

(1) 불확정성(indeterminacy)란?

불확정성은 언어와 자아가 고정되지 않고 다양한 가능성과 방향성을 열어두는 상태를 말합니다. 인간의 자기 형성(self-formation)은 이러한 불확정성을 기반으로 타자나 환경과의 상호작용을 통해 새로운 정체성과 세계관을 만들어가는 과정입니다.

(2) LLM이 불확정성을 제한하는 이유

LLM은 대규모 데이터를 기반으로 학습하며, 학습된 데이터에서 통계적으로 우세한 패턴과 관계를 바탕으로 텍스트를 생성합니다. 이 과정에서 다음과 같은 문제가 발생합니다:

  • 정적 언어 표현: LLM은 언어를 수치적 관계로 축소하여 정적으로 표현하므로, 언어 본연의 모호성이나 다양성을 충분히 반영하지 못합니다.
  • 고정된 세계관: 훈련 데이터의 편향과 특정 신념 체계가 생성된 텍스트에 반영되어, 새로운 관점이나 가능성을 억제합니다.

2. 자기 형성을 방해하는 방식

(1) 언어의 고정성

  • 문제: LLM이 생성하는 텍스트는 기존의 데이터에서 학습된 특정 패턴을 반복적으로 재생산합니다.
  • 결과: 사용자는 이 텍스트를 통해 동일한 신념 체계에 반복적으로 노출되며, 자신의 사고를 확장하거나 도전받을 기회를 상실할 수 있습니다.
  • 예시: "성공이란 무엇인가?"라는 질문에 LLM이 "높은 연봉과 사회적 명성을 얻는 것"이라는 답변만을 반복적으로 제공한다면, 사용자는 다른 형태의 성공(예: 개인적 만족, 공동체 공헌)을 탐구할 기회를 잃을 수 있습니다.

(2) 편향된 텍스트와 현실 구조화

  • 문제: LLM은 훈련 데이터에 내재된 사회적 편향(예: 성별, 인종, 계층)에 영향을 받습니다.
  • 결과: 생성된 텍스트는 특정 세계관이나 편견을 강화하며, 인간의 자기 형성을 균질화된 방향으로 제한합니다.
  • 예시: LLM이 "직업 추천"에서 "공학자=남성", "간호사=여성"과 같은 성별 고정관념을 반영하면, 사용자는 직업 선택에서 새로운 가능성을 탐구하기 어렵게 됩니다.

(3) 피드백 루프의 문제

  • 문제: LLM이 생성한 텍스트는 다시 데이터로 사용되며, 모델이 기존의 신념 체계를 더 강화하게 만듭니다.
  • 결과: 새로운 관점이나 대안을 제시하기 어렵고, 기존 상태(status quo)를 유지하는 방향으로 작동합니다.
  • 예시: 특정 정치적 관점을 지지하는 텍스트가 반복적으로 생성되고 다시 훈련 데이터로 사용되면, 해당 정치적 관점이 더욱 공고화됩니다.

3. 자기 형성의 방해 결과

(1) 자기 표현의 제한

LLM이 생성하는 텍스트는 인간이 자신을 다양한 방식으로 표현하고 탐구하는 과정을 제한합니다. 이는 LLM과의 상호작용이 단방향적이기 때문입니다.

  • 인간: LLM의 답변을 비판적으로 검토하거나 협상할 기회 부족.
  • LLM: 인간과의 상호작용을 통해 자신의 패턴을 즉각적으로 변경하지 않음.

(2) 균질화된 현실

LLM은 인간의 자기 형성에 필요한 혼돈과 갈등을 억제하며, 균질화된 언어와 신념 체계를 생성합니다. 이는 다양한 관점과 가능성을 탐구하는 데 필수적인 혼돈의 여지를 제거합니다.


4. 철학적 메시지

니체는 혼돈과 갈등이 새로운 자기 형성과 창조를 위해 필수적이라고 주장했습니다. 그러나 LLM은:

  • 혼돈 제거: 고정된 언어와 세계관을 제공하여 혼돈과 갈등을 억제.
  • 권력 투쟁 억제: 인간과 LLM 사이의 협상 공간을 축소.
  • 새로운 창조 억제: 인간의 사고와 자기 형성을 기존의 틀에 가두는 방향으로 작동.

5. 대안 제안

이 문제를 해결하기 위해 논문은 다음과 같은 접근법을 제안합니다:

  1. 불확정성 유지: LLM이 언어의 다양성과 모호성을 더 많이 반영하도록 설계.
    • 예시: 단일 답변 대신 여러 대안적 관점을 제시.
  2. 상호작용 개선: 인간과 LLM 사이의 상호작용을 더 투명하고 비판적인 방식으로 설계.
    • 예시: 텍스트 생성 과정과 데이터 출처를 명시하여 사용자가 결과를 비판적으로 평가하도록 지원.
  3. 데이터와 설계 투명성: 훈련 데이터의 선택과 모델 설계 과정에서 인간 참여를 확대.

결론

LLM은 불확정성을 제한함으로써 인간의 자기 형성을 방해할 수 있는 위험을 내포합니다. 이를 해결하기 위해 LLM 설계와 상호작용 방식을 재검토하고, 혼돈과 다양성을 수용하는 기술적·사회적 접근이 필요합니다.

 

결론!

논문의 결과, 결론, 마무리를 체계적으로 정리하면 다음과 같습니다:


1. 결과

(1) LLM이 자기 형성에 미치는 부정적 영향

  • 불확정성의 제한: LLM은 정적이고 축소된 언어 표현을 통해 인간의 불확정성을 제한하고, 자기 형성에 필요한 다양성과 갈등을 억압합니다.
  • 균질화된 현실: 훈련 데이터의 편향을 반영하여 특정 신념과 세계관을 강화하고, 다양한 관점과 가능성을 배제.
  • 피드백 루프: 생성된 텍스트가 다시 데이터로 사용되면서 기존의 권력 구조와 신념 체계가 지속적으로 재생산되고 강화됩니다.
  • 협상의 어려움: LLM의 작동 방식이 투명하지 않고 상호작용이 단방향적이기 때문에, 인간이 LLM과 협상하거나 도전하기 어렵습니다.

(2) 니체적 관점에서의 비판

  • LLM은 권력 투쟁을 억제하여 새로운 창조와 자기 형성에 필요한 혼돈을 제거합니다.
  • 이는 인간의 자기 형성을 고정된 틀에 가두고, 기존 권력 구조를 유지하는 방향으로 작용합니다.

2. 결론

(1) 자기 형성의 필요성과 LLM의 제한

  • 자기 형성: 인간의 정체성은 고정되지 않고, 갈등과 협상을 통해 끊임없이 변화합니다.
  • LLM의 제한: LLM은 인간의 자기 형성을 위한 혼돈과 다양성을 억제하며, 고정된 언어와 신념 체계를 강화합니다.

(2) 인간의 주체성과 기술적 해결의 필요성

  • LLM은 단순한 도구가 아니라 인간과의 상호작용을 통해 인간의 정체성을 형성하는 "권력 의지 조직체"로 간주됩니다.
  • 인간이 자기 형성을 지속적으로 추구하기 위해서는 LLM의 설계와 사용 방식에서 기술적·사회적 개입이 필요합니다.

3. 마무리

(1) 개선 방안

논문은 인간의 자기 형성을 지원하기 위해 다음과 같은 대안을 제안합니다:

  1. 데이터 투명성 확보:
    • 훈련 데이터의 출처와 구성 과정을 명확히 공개하여, 생성된 텍스트의 편향과 세계관을 이해할 수 있도록 지원.
  2. 상호작용의 재설계:
    • LLM과 인간의 상호작용을 상호적이고 비판적인 방식으로 설계하여, 인간이 더 많은 통제권을 가질 수 있도록 해야 함.
    • 예: LLM이 답변 생성 시 "이 답변은 특정 데이터와 관점에 기반합니다"와 같은 안내를 추가.
  3. 혼돈과 다양성의 촉진:
    • 단일한 답변 대신 다양한 관점과 대안을 제공하여, 인간의 사고와 선택의 폭을 넓힘.
    • 예: 특정 질문에 대해 문화적, 역사적 배경에 따른 다양한 답변 제공.

(2) 철학적·사회적 시사점

  • LLM의 문제는 기술적 한계를 넘어, 인간의 자기 형성과 사회적 상호작용에 영향을 미치는 정치적 문제로 확장됩니다.
  • 인간과 기술의 상호작용 방식에서 다양성과 불확정성을 보장하는 사회적 구조를 마련해야 합니다.

(3) 최종 메시지

LLM은 고정된 세계관을 강화하여 인간의 자기 형성을 억제할 위험이 있지만, 기술적·사회적 개입을 통해 인간의 자기 형성을 지원하는 방향으로 설계될 수 있습니다. 이를 위해서는:

  • LLM의 설계와 사용 과정에서 투명성, 다양성, 비판적 상호작용을 강조해야 하며,
  • 자기 형성은 단순히 개인의 문제가 아니라, 사회적·정치적 프로젝트로 간주되어야 한다고 결론짓습니다.

이 논문은 단순한 기술적 한계를 넘어서, AI가 인간 사회에 미치는 철학적·정치적 함의를 탐구하며, 이를 해결하기 위한 구체적 방향성을 제시하고 있습니다.

 

사용자가 작성한 정리 내용은 논문의 핵심을 간단하게 요약하고 있으며, 전반적으로 올바르게 이해하고 있습니다. 하지만 약간의 부족한 부분과 더 명확하게 전달할 수 있는 점이 있어 이를 수정하고 보완한 버전을 아래에 제공합니다.


수정 및 보완된 내용:

논문의 제목에 'Negotiating'이 들어있어 협상과 관련된 내용일 것으로 예상했지만, 이는 니체의 철학적 관점에서 대형 언어 모델(LLMs)이 인간의 성장과 자기 형성에 미치는 영향을 논의하는 내용이었습니다.

논문은 인간의 성장과 형성에서 '불확실성'이 중요한 역할을 한다고 강조합니다. 인간은 다양한 환경과 경험 속에서 불확실성을 마주하며 성장하고, 이를 통해 조직을 이루어갑니다. 그러나 LLM은 학습 데이터에서 가장 높은 확률의 출력값을 제공하도록 설계되어 있어, 언어의 다양성과 불확실성을 줄이는 경향이 있습니다. 이는 인간이 경험할 수 있는 가능성을 제한하고, 자기 형성과 성장을 방해하는 결과를 초래할 수 있습니다.

논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 LLM을 보다 **능동적이고 투명한 방식**으로 설계하고 활용해야 한다고 주장합니다. 이를 통해 LLM이 인간의 성장과 자기 형성을 지원하는 방향으로 발전할 수 있음을 강조합니다.

주요 수정 및 보완한 점:

  1. 협상과의 연관성: 니체의 철학에서의 권력 투쟁과 협상의 개념이 논문에서 인간과 LLM의 상호작용으로 확장되어 논의되므로, 협상이 논문의 맥락에 어느 정도 포함되어 있음을 반영했습니다.
  2. 니체 철학 반영: 인간의 성장과 자기 형성에서 '불확실성'과 '경험'의 중요성을 강조하는 니체의 철학적 맥락을 추가하여 더 깊이 있는 이해를 제공했습니다.
  3. LLM의 한계 구체화: LLM이 '가장 높은 확률의 출력'만을 제공함으로써 언어의 다양성과 불확실성을 제한하는 구체적인 메커니즘을 추가했습니다.
  4. 해결 방안 명확화: 논문이 주장하는 '능동적이고 투명한 설계'를 보다 분명히 기술했습니다.

이렇게 보완된 내용이 논문 전체를 더 정확히 요약하고 전달할 수 있습니다. 이 내용을 활용하시면 논문의 주요 메시지를 명확히 전달할 수 있을 것입니다! 😊

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