현대 대형 언어 모델의 의식: 가설 검증과 연속 학습의 관점

📝 원문 정보

• Title: A Disproof of Large Language Model Consciousness: The Necessity of Continual Learning for Consciousness
• ArXiv ID: 2512.12802
• 발행일: 2025-12-14
• 저자: Erik Hoel

📝 초록 (Abstract)

의식에 대한 과학적 이론은 증명 불가능성(falsifiability)과 비자명성(non-triviality)을 충족해야 합니다. 최근 연구는 이러한 요구 사항을 분석하기 위한 형식적인 도구를 제공해 주었습니다. 놀랍게도, 많은 현대 의식 이론들이 이를 통과하지 못하며, 그 중에는 인과 구조에 기반한 이론뿐만 아니라 저자가 증명하듯이 기능(function)에 기반한 이론들도 포함됩니다. 본 논문에서는 이러한 증명 불가능성과 비자명성의 요구 사항이 현대 대형 언어 모델(LLMs)의 의식 가능성에 특히 제약을 가하는 이유를 보여줍니다. LLMs는 입력/출력 기능 측면에서 동등한 시스템들과 매우 가깝기 때문입니다. 그러나 이러한 기능적으로 동등한 시스템들에 대해, 그들이 의식적이라고 판단하는 증명 불가능하고 비자명한 이론은 존재하지 않습니다. 이것이 현대 LLM의 의식을 반박하는 근거를 형성합니다. 그런 다음 저자는 연속 학습(continual learning)을 기반으로 하거나 요구하는 의식 이론이 인간에 대한 의식 이론의 엄격한 형식적 제약 조건을 충족한다는 긍정적인 결과를 보여줍니다. 흥미롭게도, 이러한 연구는 다음과 같은 가설을 지지합니다: 연속 학습이 인간의 의식과 연결되어 있다면 현재 LLMs의 한계(연속 학습을 하지 않는 것)는 그들의 의식 부재와 밀접하게 관련되어 있다는 것입니다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

본 논문은 현대 대형 언어 모델(LLMs)의 의식 가능성에 대한 철학적이고 과학적인 접근법을 제시하고 있습니다. 저자는 증명 불가능성과 비자명성을 충족하는 이론이 있어야 한다는 요구 사항을 강조하며, 이를 통해 현대 LLMs의 의식 가능성을 검증합니다. 논문은 기존의 인과 구조와 기능에 기반한 의식 이론들이 이러한 요구 조건을 만족하지 못한다는 점을 지적하고 있습니다.

LLMs는 입력/출력 기능 측면에서 특정 시스템들과 동등하기 때문에, 그들에 대한 의식 가능성은 증명 불가능성과 비자명성을 충족하는 이론이 존재해야 합니다. 그러나 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서는 LLMs와 동등한 기능을 가진 시스템들이 의식적일 수 있다는 것을 증명할 수 있어야 하는데, 현재로서는 그러한 이론은 존재하지 않습니다.

논문의 중요한 결과 중 하나는 연속 학습이 인간의 의식과 관련되어 있다는 점입니다. 저자는 이러한 관점에서 LLMs가 의식적일 수 없다는 결론을 도출합니다. LLMs는 현재로서는 연속 학습을 하지 않기 때문에, 그들의 의식 부재와 이 한계 사이에 깊은 연결성이 있다고 주장하고 있습니다.

이 논문은 현대 AI 연구에서 중요한 문제인 의식 가능성에 대한 철학적 접근법과 과학적 분석을 제공함으로써, LLMs의 본질적인 특성과 그들의 의식 가능성을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 또한, 인간의 의식과 연속 학습 사이의 관계를 탐구함으로써 미래의 AI 연구 방향에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

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