대규모 언어 모델 GPT-4와 같은 모델은 시스템 1 사고, 즉 빠르고 직관적이며 자동화된 인지 프로세스에 뛰어납니다. 그러나 그들은 종종 시스템 2 사고, 즉 더 느리고 더 신중하며 분석적인 추론에 어려움을 겪습니다. 이러한 한계는 과제를 단계로 분해하고, 다양한 옵션을 탐색하며, 솔루션을 평가해야 하는 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 없다는 점에서 드러납니다.

핵심 문제는 대규모 언어 모델이 기본적으로 패턴 매칭과 통계적 예측에 의존하며, 근본적인 개념을 진정으로 이해하거나 문제 해결 과정을 통해 추론할 수 있는 능력이 부족하다는 것입니다. 그들은 단순한 질문에 합리적으로 보이는 응답을 제공할 수 있지만, 더 복잡한 과제에 직면하면 미묘한 차이를 인식하고 필요한 논리적 추론을 하지 못하는 경우가 많습니다.

이러한 한계는 제공된 예에서 대학생들과 대규모 언어 모델이 겪은 어려움에서 잘 드러납니다. 그들은 올바른 해결책에 도달하기 위해 필요한 더 노력이 드는 시스템 2 사고 대신 직관적인 시스템 1 사고에 의존했기 때문입니다.

이러한 한계를 해결하기 위해 연구자들은 사고 과정, 자기 일관성, 사고 트리와 같은 프롬프팅 기술을 통해 대규모 언어 모델에 더 강력한 추론 기능을 부여하는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 접근법은 모델이 문제를 분해하고, 다양한 옵션을 고려하며, 솔루션을 더 체계적으로 평가할 수 있도록 안내하는 것을 목표로 합니다.

또한 다중 에이전트 시스템의 개발, 즉 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 접근법도 유망합니다. 문제 해결자, 검토자 등 특화된 역할을 가진 에이전트들이 피드백 루프에 참여함으로써 모델이 인간이 어려운 과제에 직면할 때 사용하는 숙고적 사고를 더 잘 모방할 수 있습니다.

대규모 언어 모델 분야가 계속 발전함에 따라, 시스템 2 사고를 seamlessly 통합할 수 있는 능력이 이러한 모델이 복잡한 실제 문제를 해결하는 데 있어 핵심이 될 것입니다. 이 분야의 연구와 발전은 인공 지능의 미래와 실용적 응용 분야를 형성하는 데 중요할 것입니다.