인간의 뇌가 예상보다 AI와 더 유사하게 작동한다는 연구 결과 발표

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연구진은 피험자가 팟캐스트를 듣는 동안의 피질전도(ECoG) 기록을 조사하여 뇌의 언어 처리 과정을 추적했다. 결과적으로 뇌는 정보를 한 번에 파악하는 것이 아니라 GPT-2나 Llama 2와 같은 LLM의 계층적 구조와 유사하게 단계별로 의미를 구축함이 드러났다.

AI 모델의 초기 층이 단어의 기본 특징에 집중하고 깊은 층이 맥락과 톤을 결합하는 것처럼, 인간의 뇌 신호도 초기에는 AI의 초기 단계와 일치하고 후기 반응은 AI의 심층 레이어와 일치하는 패턴을 나타냈다. 이러한 시간적 일치성은 고등 언어 처리 영역인 브로카 영역(Broca's area)에서 가장 뚜렷하게 확인되었다.

이번 발견은 언어가 고정된 기호와 엄격한 계층 구조에 의존한다는 기존의 규칙 기반 언어학 관점에 반한다. 대신 뇌가 통계적이고 유연한 과정을 통해 맥락 속에서 점진적으로 의미를 도출한다는 사실을 뒷받침하며, 이는 AI 모델의 작동 방식과 궤를 같이한다.

연구팀은 음소(phoneme)나 형태소(morpheme) 같은 전통적인 언어학적 요소보다 AI 모델이 생성하는 맥락적 표현이 실제 뇌 활동을 더 잘 해설한다는 것을 확인했다. 이는 뇌가 엄격한 언어적 구성 요소보다 흐르는 맥락에 더 크게 의존함을 의미한다.

용어 해설

피질전도(ECoG): — 뇌 표면에 전극을 배치하여 뇌 활동을 기록하는 기술로, 높은 시간적 및 공간적 해상도를 제공하여 언어 처리와 같은 빠른 인지 과정을 연구하는 데 필수적이다.
브로카 영역(Broca's Area): — 좌측 전두엽에 위치한 주요 언어 처리 센터로, 문법 구조 파악 및 언어 생성에 관여하며 이번 연구에서 AI의 심층 레이어와 가장 유사한 반응을 보인 영역이다.
음소(Phoneme): — 의미를 구별하는 가장 작은 소리 단위로, 전통적 언어학의 핵심 요소이나 본 연구에서는 AI의 맥락적 표현보다 뇌 활동 예측력이 낮음이 밝혀졌다.
맥락적 표현(Contextual Representation): — 단어의 의미를 주변 단어와의 관계 속에서 수치화한 것으로, AI 모델이 문맥을 파악하는 핵심 방식이며 인간 뇌의 처리 방식과 유사함이 확인되었다.

기술

GPT-2
Llama 2
ECoG

활용 사례

뇌-컴퓨터 인터페이스 개발
인지 과정 모델링
언어 습득 연구

언급된 리소스

논문Temporal structure of natural language processing in the human brain corresponds to layered hierarchy of large language models