대형언어모형은 이해를 가지는가? (Do Large Language Models Understand?)

서지정보

· 발행기관 : 서울대학교 철학사상연구소
· 수록지 정보 : 철학사상 / 90호 / 75 ~ 105페이지
· 저자명 : 천현득

초록

이 글은 챗지피티와 같은 생성형 언어모형이 이해를 가지는지 검토한다. 우선, 챗지피티의 기본 골격을 이루는 트랜스포머(Transformer) 구조의 작동방식을 간략히 소개한 후, 나는 이해를 고유하게 언어적인 이해와 인지적인 이해로 구분하며, 더 나아가 인지적 이해는 인식론적 이해와 의미론적 이해로 구분될 수 있음을 보인다. 이러한 구분에 따라, 대형언어모형은 언어적 이해는 가질 수 있지만 좋은 인지적 이해를 가지지 않음을 주장한다. 특히, 목적의미론을 기반으로 대형언어모형이 의미론적 이해를 가질 수 있다고 주장하는 코엘로 몰로와 밀리에르(2023)의 논변을 비판한다.

영어초록

This article examines whether (and in what sense) large language models understand. Impressed by the rapid development of generative artificial intelligence (AI) technologies, there is a growing concern about their potential risks. It is significant to ask whether the AI models understand because it is closely tied to how to prioritize issues. We begin with a brief overview of how the Transformer architecture, which is the basic structure of many language models, works. It is claimed that understanding is divided into distinctively linguistic and cognitive understanding, and that cognitive understanding is further divided into epistemic and semantic understanding. Building on these distinctions, we show that large language models can have linguistic understanding but fall short in cognitive understanding. In particular, we critically examine the claim by Coelo Molo and Milliere (2023) that ChatGPT can have semantic understanding, which is based on teleosemantics.

참고자료

· 없음