새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?
역전의 저주 연구는 학습한 사실을 반대 방향의 질문에서 활용하는 문제를 다룹니다. 같은 대상이라는 정보와 일반 조건문의 역을 구별하며 읽습니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
책과 저자의 관계를 반대로 읽는 것, 작가 부류 전체를 한 사람과 동일시하는 것, 유일한 저서를 단정하는 것을 구별한 표.
LTCT의 가상 자료에서 「별빛정원」이라는 제목은 책 한 권을 가리키며, 단독 저자가 서린이라고 명시합니다. 질문을 ‘누가 그 책을 썼는가?’에서 ‘서린이 쓴 책 가운데 지금 말한 책은 무엇인가?’로 바꾸어도 같은 사실을 사용할 수 있습니다. 서린이 다른 책도 썼을 가능성은 남아 있으므로 ‘서린의 유일한 책’이라고 바꾸면 원래 정보에 없는 조건을 더하게 됩니다.
반면 ‘서린은 작가다’라는 문장에서 ‘작가는 모두 서린이다’를 끌어내는 것은 다른 문제입니다. 한 사람이 어떤 부류에 속한다는 사실은 그 부류 전체가 그 사람과 같다는 뜻이 아닙니다. 논문의 이름·설명 실험을 읽을 때도 대상 식별과 일반 조건문의 역을 섞지 않아야 합니다. 잘못된 역추론을 못 한다는 사실은 모델의 결함을 보여 주는 시험이 아닙니다.
함께 확인할 점
확인한 것은 2024년 5월의 사전공개 4판입니다. 실험에 쓰인 모델과 학습 방식에서 얻은 결과를 2026년의 모든 서비스로 일반화하지 않습니다.
사실 관계의 양방향 활용과 모든 조건문의 역이 참이라는 주장은 다릅니다. 이름 중복과 설명의 유일성도 별도로 점검해야 합니다.
생각해 볼 질문
「별빛정원」의 저자가 서린이면 서린이 쓴 책은 그것 하나뿐인가요?

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