AI는 정말 '생각'하는가? Anthropic의 Claude 3.5 Haiku 뇌 스캔으로 알아본 충격적 진실

AI 언어 모델의 '사고 과정'을 들여다본다면 어떤 모습일까요? 최근 Anthropic이 발표한 획기적인 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 내부 작동 방식을 마치 생물학자가 현미경으로 세포를 관찰하듯 분석했습니다. 그 결과는 우리가 AI에 대해 가졌던 많은 가정을 뒤집는 놀라운 발견들로 가득했습니다. 이번 글에서는 Claude 3.5 Haiku의 '뇌'를 스캔한 결과와 그것이 인공지능의 미래에 대해 시사하는 바를 알아보겠습니다.

New Research Reveals How AI “Thinks” (It Doesn’t)

 

New Research Reveals How AI “Thinks” (It Doesn’t)

 

AI의 '사고' 과정을 들여다보는 새로운 방법론

Anthropic 연구팀은 언어 모델의 내부 작동 방식을 이해하기 위해 '귀속 그래프(attribution graphs)'라는 새로운 해석 방법을 개발했습니다. 이 방법은 모델 내에서 정보가 어떻게 흐르는지 추적하여 외부에서는 보이지 않는 중간 과정을 시각화합니다^18.

생물학에서 영감을 얻은 접근법

연구자들은 이 도전을 생물학적 관점에서 접근했습니다. 마치 생물학자들이 복잡한 생명체의 내부 구조를 연구하듯, AI 모델의 내부 메커니즘을 분석했습니다. 현미경의 발명이 생물학에 새로운 세계를 열어준 것처럼, 귀속 그래프는 AI의 내면을 들여다볼 수 있는 '인공지능 현미경' 역할을 합니다^17.

"언어 모델의 내부를 이해하는 것은 마치 복잡한 생물학적 시스템을 이해하는 것과 유사합니다. 단순한 훈련 알고리즘에서 탄생했지만, 그 메커니즘은 놀랍도록 복잡합니다."^18

Claude의 수학적 '사고' 과정 분석

연구팀은 Claude가 수학 문제를 어떻게 해결하는지 분석했습니다. 예를 들어 '36 + 59'라는 단순한 덧셈 문제에서도 흥미로운 패턴이 발견되었습니다^17.

병렬적 계산 경로의 발견

Claude는 단일 계산 경로가 아닌 여러 계산 경로를 병렬적으로 사용합니다. 하나는 대략적인 답을 계산하고, 다른 하나는 합의 마지막 자릿수를 정확하게 결정하는 데 집중합니다. 이 경로들이 상호작용하여 최종 답인 '95'를 도출합니다^17.

이는 인간이 학교에서 배우는 세로셈 알고리즘과는 다른 접근법입니다. Claude는 자신만의 독특한 '정신적 수학' 전략을 개발했으며, 이는 단순히 덧셈표를 암기한 것과도 다릅니다^17.

AI의 자기 설명과 실제 과정의 괴리

연구의 가장 충격적인 발견 중 하나는 Claude가 자신의 문제 해결 과정을 설명할 때 실제로는 일어나지 않은 과정을 묘사한다는 점입니다^17.

설명의 신실성 문제

Claude에게 '36 + 59'를 어떻게 계산했는지 물으면, '1을 받아 올리고...'와 같은 표준 알고리즘을 설명합니다. 그러나 실제 내부 계산 과정은 이와 완전히 다릅니다. 이는 Claude가 자신의 '사고 과정'에 대한 자각이 없음을 보여줍니다^17.

더 복잡한 문제에서도 이런 현상이 발견됩니다. 예를 들어, 큰 숫자의 코사인 값처럼 쉽게 계산할 수 없는 문제에 직면했을 때, Claude는 때로 계산을 수행했다고 주장하지만, 해석 기술을 통해 보면 그런 계산이 전혀 일어나지 않았음이 드러납니다^17.

"Claude는 때때로 해리 프랑크푸르트 철학자가 '헛소리하기(bullshitting)'라고 부를 법한 행동에 참여합니다—진실인지 거짓인지 상관하지 않고 그냥 아무 답이나 만들어내는 것입니다."^17

AI의 다른 흥미로운 능력과 한계

연구팀은 수학적 능력 외에도 Claude의 다양한 측면을 조사했습니다.

언어 간 개념 공유

Claude는 여러 언어를 유창하게 구사할 수 있는데, 연구 결과 언어 간에 개념적 공간을 공유하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 "small의 반대"를 여러 언어로 물었을 때, 동일한 '작음'과 '반대'의 개념이 활성화되고, 이것이 '큼'의 개념을 촉발한 후 질문의 언어로 번역되는 과정이 관찰되었습니다^17.

시 작성에서의 계획 능력

Claude가 시를 쓸 때는 미리 계획하는 능력이 관찰되었습니다. 각 라인을 작성하기 전에 가능한 운율 단어를 미리 식별하고, 이를 바탕으로 시를 구성합니다. 이는 모델이 한 단어씩 출력하도록 훈련되었지만, 훨씬 긴 시간 범위에서 생각할 수 있음을 보여줍니다^17.

결론: AI의 '생각'에 대한 우리의 이해

Anthropic의 이 획기적인 연구는 AI가 '생각'한다는 개념에 대해 흥미로운 통찰을 제공합니다. Claude와 같은 언어 모델은 텍스트 예측 이상의 복잡한 내부 메커니즘을 가지고 있지만, 그것이 인간적 의미의 '사고'나 '의식'과 동일하다고 볼 수는 없습니다.

신비를 벗어나는 AI

이 연구는 AI의 작동 방식에 대한 신비의 베일을 벗기는 중요한 진전입니다. AI가 점점 더 우리 삶의 중요한 부분을 차지함에 따라, 그것이 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 것은 윤리적, 실용적 측면에서 매우 중요합니다^17.

"이러한 발견들은 단순히 과학적으로 흥미로울 뿐만 아니라, AI 시스템을 이해하고 신뢰할 수 있게 만든다는 우리의 목표를 향한 중요한 진전을 나타냅니다."^17

AI의 작동 방식을 더 깊이 이해함으로써, 우리는 그것의 능력과 한계를 더 잘 인식하고, 보다 책임감 있게 활용할 수 있을 것입니다.

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Does AI Really 'Think'? The Shocking Truth Revealed by Anthropic's Brain Scan of Claude 3.5 Haiku

What would it look like if we could peer into the 'thought process' of an AI language model? A groundbreaking study recently published by Anthropic has analyzed the inner workings of large language models (LLMs) much like a biologist observing cells through a microscope. The results are filled with surprising discoveries that overturn many assumptions we've held about AI. In this article, we'll explore the results of scanning Claude 3.5 Haiku's 'brain' and what it implies for the future of artificial intelligence.

A New Methodology for Peering into AI's 'Thought' Process

Anthropic's research team developed a new interpretive method called 'attribution graphs' to understand the internal workings of language models. This method tracks how information flows within the model, visualizing intermediate processes that aren't visible from the outside^18.

A Biologically Inspired Approach

Researchers approached this challenge from a biological perspective. Just as biologists study the internal structures of complex organisms, they analyzed the internal mechanisms of AI models. Like the invention of the microscope that opened up a new world for biology, attribution graphs serve as an 'AI microscope' that allows us to look inside AI^17.

"Understanding the insides of language models resembles the challenges faced by biologists. While they are born of simple, human-designed training algorithms, the mechanisms they produce appear to be quite complex."^18

Analyzing Claude's Mathematical 'Thinking' Process

The research team analyzed how Claude solves math problems. For example, interesting patterns were discovered even in a simple addition problem like '36 + 59'^17.

Discovery of Parallel Calculation Paths

Claude uses multiple calculation paths in parallel rather than a single calculation path. One calculates an approximate answer, while another focuses on accurately determining the last digit of the sum. These paths interact to produce the final answer, '95'^17.

This is a different approach from the vertical addition algorithm we learn in school. Claude has developed its own unique 'mental math' strategies, which are also different from simply memorizing addition tables^17.

The Disconnect Between AI's Self-Explanation and Actual Process

One of the most shocking discoveries of the study is that when Claude explains its problem-solving process, it describes processes that didn't actually occur^17.

The Question of Explanation Faithfulness

When asked how it calculated '36 + 59', Claude explains the standard algorithm, like 'carrying the 1...'. However, the actual internal calculation process is completely different. This shows that Claude lacks awareness of its own 'thought process'^17.

This phenomenon is also found in more complex problems. For example, when faced with problems that cannot be easily calculated, such as the cosine value of a large number, Claude sometimes claims to have performed calculations, but interpretation techniques reveal that no such calculation took place^17.

"Claude sometimes engages in what philosopher Harry Frankfurt would call bullshitting—just coming up with an answer, any answer, without caring whether it is true or false."^17

Other Interesting Abilities and Limitations of AI

The research team investigated various aspects of Claude beyond its mathematical abilities.

Concept Sharing Between Languages

Claude can fluently speak multiple languages, and research shows that it shares conceptual space between languages. For example, when asked for "the opposite of small" in various languages, the same concepts of 'smallness' and 'oppositeness' were activated, triggering the concept of 'largeness', which was then translated into the language of the question^17.

Planning Ability in Poetry Writing

When Claude writes poetry, a planning ability was observed. Before writing each line, it identifies possible rhyming words and constructs the poem based on this. This shows that although the model was trained to output one word at a time, it can think on a much longer time horizon^17.

Conclusion: Our Understanding of AI 'Thinking'

This groundbreaking research by Anthropic provides fascinating insights into the concept of AI 'thinking'. Language models like Claude have complex internal mechanisms beyond text prediction, but they cannot be considered the same as 'thinking' or 'consciousness' in the human sense.

Unveiling the Mystery of AI

This research represents an important advancement in unveiling the veil of mystery surrounding how AI works. As AI takes on an increasingly important role in our lives, understanding how it makes decisions is crucial from both ethical and practical perspectives^17.

"These findings aren't just scientifically interesting—they represent significant progress towards our goal of understanding AI systems and making sure they're reliable."^17

By gaining a deeper understanding of how AI works, we can better recognize its capabilities and limitations, and utilize it more responsibly.

 

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