인간의 뇌가 예상보다 AI와 더 유사하게 작동한다는 연구 결과 발표

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핵심 요약

히브리 대학교 연구진은 인간의 뇌가 구어를 이해하는 과정이 대규모 언어 모델(LLM)의 계층적 처리 방식과 매우 유사하다는 사실을 발견했다. 30분 분량의 팟캐스트를 듣는 피험자의 뇌 활동을 추적한 결과, 뇌의 반응 단계가 AI 시스템의 깊은 층(layer)과 일치하며 특히 브로카 영역에서 이러한 경향이 강하게 나타났다. 이번 연구는 언어 이해가 고정된 규칙이 아닌 맥락을 통한 점진적 과정임을 시사하며, 연구 데이터를 공개하여 관련 분야의 발전을 꾀하고 있다.

배경

LLM의 계층적 구조 이해, 기본적인 뇌 구조 지식

대상 독자

뇌과학자 및 AI 연구원

의미 / 영향

AI 모델이 인간 인지 과정을 이해하는 시뮬레이션 도구로 활용될 수 있음을 나타낸다. 이는 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 더 인간다운 AI 설계에 기여할 수 있다.

섹션별 상세

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.

실무 Takeaway

인간의 뇌와 LLM은 구조적으로 다르지만, 맥락을 통해 의미를 단계적으로 구축하는 처리 방식에서 수렴 진화와 같은 유사성을 지닌다.
브로카 영역과 같은 고등 언어 중추의 활동은 AI 모델의 심층 레이어 연산과 시간적 및 기능적으로 높은 상관관계를 형성한다.
전통적인 규칙 기반 언어학 모델보다 AI의 맥락적 표현이 뇌의 실시간 언어 처리 과정을 더 정확하게 예측한다.

언급된 리소스

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