큰 언어 모델의 추론 메커니즘: 확률적 기반과 인간 추론의 유사성

📝 원문 정보

• Title: What Kind of Reasoning (if any) is an LLM actually doing? On the Stochastic Nature and Abductive Appearance of Large Language Models
• ArXiv ID: 2512.10080
• 발행일: 2025-12-10
• 저자: Luciano Floridi, Jessica Morley, Claudio Novelli, David Watson

📝 초록 (Abstract)

이 논문은 현재 주류인 대형 언어 모델(LLMs)에서 토큰 완성 패러다임을 통해 작동하는 추론의 본질을 탐구한다. 이 연구에서는 이러한 LLMs이 학습된 연관성을 기반으로 텍스트를 생성한다는 점과 인간의 추측적 추론(abductive reasoning)에 대한 유사성을 살펴본다. 우리는 이러한 모델들이 직접적인 진리, 의미, 검증, 이해 없이 가능성 있는 가설을 제시하고 상식적 추론을 시뮬레이션하며 설명적인 답변을 제공하는 방식을 분석한다. 이 논문은 또한 LLMs의 확률적 핵심과 그들의 애플리케이션에서 나타나는 추측적 추론의 외관 사이의 이중성을 중심으로, 이러한 모델의 평가와 사용에 중요한 함의를 제시한다. 마지막으로, 우리의 주장을 둘러싼 다섯 가지 반대 의견과 분석의 한계점을 다루고 일반적인 평가를 제공한다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

이 논문은 대형 언어 모델(LLMs)에서 토큰 완성 기반의 추론 메커니즘을 탐구하며, 특히 이러한 LLMs이 학습된 연관성을 통해 생성되는 텍스트와 인간의 추측적 추론(abductive reasoning) 사이의 유사성을 분석한다. 논문은 LLMs가 직접적인 진리나 의미를 기반으로 하지 않고도 가능성이 있는 가설을 제시하고, 상식적 추론을 시뮬레이션하며, 설명적인 답변을 제공하는 방식을 통해 그들의 출력이 실제 추측적 추론과 유사하게 보일 수 있다는 점에 주목한다. 이러한 모델의 확률적 핵심과 애플리케이션에서 나타나는 추측적 추론의 외관 사이의 이중성은 LLMs의 평가와 사용에 중요한 함의를 제공하며, 특히 그들의 출력을 비판적으로 검토해야 한다는 점을 강조한다. 논문은 이러한 주장을 둘러싼 다섯 가지 반대 의견과 분석의 한계점을 다루며, LLMs이 인간 추론을 지원하고 가설 생성에 도움을 줄 수 있지만 그들의 출력은 진리를 구별하거나 설명을 검증할 수 없다는 점에서 제한적이라는 일반적인 평가를 제공한다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

Reference