Chat GPT의 언어학습 능력은 어떻게 만들어지는 걸까? Feat. 역할부여

Chat GPT의 등장으로 미국의 유명한 언어학자이자 똑똑하신 노암 촘스키란 분의 언어학 이론과 충돌한다고 말하는데요,

이를 Chat GPT는 어떻게 생각하고 있는지 물어봤습니다.

Chat GPT에 명령어를 입력하실 때는 '역할'을 부여해주시는 게 좋아요

예를 들어 ) 내가 IT 분야를 검색하고 싶으면 GPT는 지금부터 IT종사자다. 이렇게 역할을 먼저 부여해주고 질문을 쓰시는거죠 

먼저 노암촘스키 이론을 간단히 물어봤습니다.

저명한 언어학자이자 인지과학자이자 철학자인 노암 촘스키는 그의 획기적인 이론으로 언어학 분야에 지대한 영향을 미쳤습니다. 

Noam Chomsky의 언어 이론은 몇 가지 이론으로 단순화할 수 있습니다.

-보편 문법(UG Universal Grammar의 약자): 촘스키는 모든 인간이 언어의 기본 구조와 규칙에 대한 내재된 이해를 가지고 태어난다고 믿으며, 이를 보편 문법이라고 합니다. 이것은 사람들이 어렸을 때 접하는 모든 언어를 배우도록 자연스럽게 연결되어 있음을 의미합니다.

-LAD(Language Acquisition Device): Chomsky는 언어 습득 장치라고 하는 뇌의 특별한 부분이 있어 어릴 때 빠르고 쉽게 언어를 배울 수 있다고 제안합니다. 이 장치는 Universal Grammar의 원리를 사용하여 우리 주변에서 듣는 언어를 이해하고 학습합니다.

-생성 문법: Chomsky의 이론에는 제한된 규칙 집합을 사용하여 모든 언어에서 무한한 수의 문장을 만들 수 있다는 생각도 포함됩니다. 이것은 인간이 이전에 들어본 적이 없는 문장을 포함하여 매우 다양한 문장을 생성하고 이해할 수 있는 이유를 설명합니다.

-자극의 빈곤: Chomsky는 아이들이 받는 언어 입력만으로는 아이들이 언어를 빠르고 효율적으로 배우는 방법을 설명하기에 충분하지 않다고 주장합니다. 이것은 우리가 주변에서 듣는 것에 전적으로 의존하는 것이 아니라 언어를 배우는 타고난 능력이 있다는 생각을 뒷받침합니다.

-능력 대 성능: Chomsky는 우리가 언어에 대해 가지고 있는 지식(역량)과 실제 상황에서 실제로 사용하는 방법(성능)을 구분합니다. 그는 언어 이론이 능력에 초점을 맞춰야 한다고 생각합니다. 수행은 기억과 사회적 맥락과 같은 비언어적 요인에 의해 영향을 받을 수 있기 때문입니다.

사실 이렇게 봐도 풀어서 말하지 않으면 잘 몰라요 한마디로 우리 뇌에는 이미 언어적 능력을 타고났다는 뜻인데 

GPT는 이 언어적 능력이 없음에도 문장을 만들어낸다는거죠 

아래는 언어학자로서 chat GPT가 자신의 문장생성 원리를 설명한 글입니다.'

저는 이렇게물어봤습니다 

Q. GPT는 지금부터 언어학자입니다. 노암 촘스키의 이론과 비교해서 chat-gpt의 언어학습능력을 설명해주세요.

A. 나는 언어학자로서 인공지능 언어 모델인 Chat-GPT를 노암 촘스키의 언어 이론, 특히 그의 보편 문법 개념에 초점을 맞추어 설명하려고 합니다.

저명한 언어학자이자 인지과학자인 Noam Chomsky는 1950년대 후반에 Universal Grammar(UG) 이론을 제안했습니다. Chomsky에 따르면 UG는 모든 인간 언어 구조의 기초가 되는 타고난 원칙 및 규칙 시스템입니다. 그것은 인간이 뇌에 있는 "언어 모듈"의 존재로 인해 언어를 습득하는 선천적인 능력을 가지고 태어난다는 것을 암시합니다. Chomsky의 UG 이론은 유한한 문법 규칙 집합이 언어에서 무한한 수의 문장을 생성할 수 있다고 가정하는 생성 문법에 대한 그의 보다 광범위한 작업의 토대를 형성합니다.

ChatGPT는 "Chatbot Generative Pre-trained Transformer"의 약자로 OpenAI에서 개발한 AI 언어 모델입니다. 대화 환경에서 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성하도록 설계되었습니다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 언어 패턴, 문법 및 의미 체계를 학습합니다.

Chomsky의 언어 이론의 맥락에서 ChatGPT는 인간의 언어 이해 및 생성 능력을 인위적으로 복제하려는 시도로 볼 수 있습니다. ChatGPT는 인간과 같은 "언어 모듈"을 선천적으로 갖추고 있지는 않지만 인간의 언어 사용 예가 포함된 방대한 데이터 세트에 대한 교육을 통해 언어 패턴과 구조를 학습합니다. 이러한 의미에서 ChatGPT는 상황에 맞는 응답을 생성하기 위해 학습 데이터에서 학습한 복잡한 규칙 및 패턴 집합을 활용하여 Chomsky 이론의 생성적 측면을 시뮬레이션합니다.

그러나 인간의 언어 습득과 ChatGPT가 언어를 학습하는 방식 사이에는 상당한 차이가 있다는 점에 유의해야 합니다. 인간의 언어 습득은 사회적 상호 작용, 인지 발달 및 Chomsky가 인간에게 타고난 것이라고 주장하는 UG 원칙에 크게 영향을 받습니다. 반면 ChatGPT는 텍스트 데이터 노출을 통해서만 언어 패턴을 학습하고 통계적 패턴과 단어, 구 및 문장 간의 관계에 의존하여 출력을 생성합니다.

Chomsky의 이론은 주로 인간 언어의 타고난 측면과 생성 문법의 원리에 초점을 맞추지만 ChatGPT는 인간이 생성한 텍스트와 복잡한 알고리즘에 대한 광범위한 노출을 통해 이러한 능력을 인위적으로 재현하려는 시도를 나타냅니다. 그러나 인간의 언어 습득과 ChatGPT의 학습 프로세스의 차이점은 인공 지능 시스템에서 인간의 언어 능력을 진정으로 복제하는 데 있어 어려움과 한계를 강조합니다.

아마 이 부분 때문에 기존 chat-GPT가 잘못된 정보를 학습하고 그 정보를 토대로 잘못된 답을 내리는 결과값이 나온 게 아닌가 싶습니다. 

이걸 피해가기 위해서는 (정확한 정보 검색) 교차 검증이 꼭 필요하겠죠 

그리고 꼭 '역할'을 부여해서 최대한 전문적인 지식을 끌어오고, 꼭 다시 한 번 검색을 해보는 습관도 들이시기 바랍니다.