직관 기계가 촉발하는 이해의 환상

직관 기계가 촉발하는 이해의 환상

1. 연구의 목적

1. 본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 환각(hallucination)을 넘어, 인간이 AI의 유창한 언어에 속아 ‘이해했다고 착각하는 현상(illusion of understanding)’을 탐구합니다.
2. 이를 분석하기 위한 인지 진단틀로 ‘로즈-프레임(Rose-Frame)’을 제안하고, 인간의 이성이 인간과 기계의 직관을 모두 통제하도록 하는 ‘인지적 거버넌스’를 목표로 합니다.

2. 연구의 방법

1. 카너먼의 이중 처리 이론(Dual-Process Theory)을 기반으로 질적 연구를 진행했습니다.
2. 구글 엔지니어 블레이크 르모인이 LaMDA와 대화하며 AI가 지각력을 가졌다고 믿은 사례를 분석했습니다.

3. 주요 발견

1. LLM은 직관 기계다. 이들은 추론이 아니라 인간의 시스템 1(직관)을 거대하게 확장한 존재로, 유창하지만 검증 능력은 없습니다.
2. 환각의 근원은 인간 언어다. LLM은 인간 언어가 가진 모호함과 편향도 함께 학습합니다.
3. LaMDA 사례의 3중 함정
   • 지도/영토: 생성된 언어를 실제 존재로 착각
   • 직관/이성: 감정적 언어가 인간의 직관을 자극
   • 확증/갈등: 상호 동의가 잘못된 확신의 고리를 형성

4. 결론 및 시사점

1. LLM의 출력을 ‘그럴듯한 믿음의 시뮬레이션’으로 인식해야 합니다.
2. 로즈-프레임은 AI를 교정하는 도구가 아니라, 인간이 자신의 인지적 함정을 성찰하도록 돕는 틀입니다.
3. 진정한 정렬(Alignment)은 알고리즘이 아니라, 인간의 시스템 2(이성)가 AI의 시스템 1(직관)을 비판적으로 감독하는 과정에 있습니다.

5. 리뷰어의 생각 더하기 (ADD+ One)

(1) 학생들이 AI 답변이 현실인지 현실의 모델(지도)인지 구분하도록 훈련해야 합니다.

(2) 자신의 판단이 직관(System 1)인지 이성(System 2)인지 점검하도록 유도해야 합니다.

(3) 단순히 AI의 답을 받아들이지 않고, 비판·수정·반박하는 학습 문화를 조성해야 합니다.

6. 추가 탐구 질문

• 여러 학생이 유사한 AI 답변을 근거로 서로를 검증하지 않고, 확증할 때 교사는 어떻게 개입해야 할까?
• AI의 직관적 산출물을 비판적으로 반박한 학생의 이성적 사고를 평가하는 구체적인 전략은 무엇일까?

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출처: Rosenbacke, R. et al. (2025). Beyond hallucinations: The illusion of understanding in large language models. https://arxiv.org/abs/2510.14665