Post #37623

컬럼비아대 컴퓨터과학 교수가 이렇게 설명했습니다. LLM(대형언어모델)은 새로운 과학적 아이디어를 만들어낼 수 없다. 그 이유는, LLM이 학습하는 방식이 이미 알려진 데이터로 구성된 ‘지도(map)’ — 즉, 베이지안 다변량 구조(Bayesian manifold) 를 정교하게 익히는 것에 불과하기 때문이다. 그래서 LLM은 그 지도 안에서는 매우 뛰어나게 작동하지만, 지도의 바깥, 즉 아직 그려지지 않은 영역에서는 완전히 무력해진다. 하지만 진짜 ‘발견(discovery)’이란 기존의 지도 위를 걷는 것이 아니라, 아예 새로운 지도를 만드는 일이다. 바로 그 부분이 인간의 창의성과 과학적 직관이 작동하는 영역이며, LLM은 그 ‘새로운 지도 만들기’ 자체를 수행할 수 없기 때문에 진정한 과학적 혁신을 창조할 수 없다는 것이다.