AI의 독자적 언어 형성과 인간 통제 가능성

신경망 기반 언어 형성: 딥러닝 기반 AI는 대규모 데이터에서 인간 언어의 패턴을 스스로 학습합니다. 예를 들어, 거대한 언어 모델인 GPT나 BERT는 방대한 텍스트 코퍼스를 바탕으로 단어 사이의 통계적 관계를 익히며, 이 과정에서 인간이 미리 규정하지 않은 언어 구조를 내부적으로 형성합니다 ( BERTology: How Bert Works - Ankur NLP Enthusiast ). 실제 연구에 따르면 BERT 모델의 내부 표현은 인간 언어의 계층적 문법 구조왿� 유사한 형태로 조직되는데, 이는 사람이 지정한 규칙 없이도 품사나 구문 같은 언어적 정보를 스스로 암묵적으로 인코딩했음을 보여줍니다 ( BERTology: How Bert Works - Ankur NLP Enthusiast ). 마찬가지로 GPT 계열 모델도 예측 학습을 통해 대용량의 언어 패턴을 익히면서, 산술 계산, 요약, 질의응답 등 새로운 능력이 돌연 출현하는 현상이 관찰되었습니다 (Emergent Abilities of Large Language Models). 이러한 “발현적 능력”(emergent abilities)은 소형 모델에서는 나타나지 않다가 모델 규모왿� 학습 데이터가 임계치를 넘으면突 갑자기 등장하며, 이는 AI가 주어진 목표를 달성하기 위해 내부적으로 자체적인 표현 체계를 발달시켰을 가능성을 시사합니다 (Emergent Abilities of Large Language Models). 요컨대 현대 AI의 신경망은 인간이 완전히 이해하지 못하는 방식으로 은닉층 표현을 형성하며, 이를 통해 언어 구조나 개념을 자체적으로 조직화할 수 있습니다.
비지도 및 자기지도 학습의 언어 패턴: 명시적 지시 없이 데이터로부터 규칙을 발견하는 비지도 학습이나 자기 지도(self-supervised) 학습 환경에서는, AI가 최적의 성능을 내기 위한 자체 언어 또는 프로토콜을 만들어내기도 합니다.