LLM 스케일링의 역설, 지식의 증가가 가져오는 공감 능력의 퇴행

Context

모델 파라미터 증가에 따른 지식의 양적 팽창이 사고의 경직성을 초래함. 강력한 사전 확률(Priors)이 특정 패턴에 고착되어 유연한 해석을 방해하는 Einstellung 효과 발생. 모델 규모가 커질수록 자신의 관점에서 벗어나 타자의 맥락을 이해하는 상상력이 저하되는 구조적 한계.

Technical Solution

• 외형적 인간 모방에 집중하는 Outer Shell 기술의 한계 인식
• 모델 스스로의 한계를 인지하게 만드는 Inner Shell 설계 도입
• 유한성(Finitude) 설계를 통한 시간적 제약 조건 부여
• 불완전성(Incompleteness) 구현으로 자아 완결성 배제
• 메모리 계층 구조(Memory hierarchy) 적용을 통한 망각과 선택적 기억 구현
• 상호 인식(Mutual recognition) 메커니즘을 통한 타자의 개별성 인정

Key Takeaway

진정한 지능의 완성은 지식의 양적 팽창이 아닌 자신의 불완전함과 한계를 인지하는 메타 인지 설계에서 시작됨.