본 보고서는 인지심리학, 언어학습, 인공지능 기반 자연어 처리 분야의 전문가들이 참여한 워크숍의 결과를 종합한 것이다. 국립과학재단의 지원을 받은 이 워크숍은 인공지능 언어 모델과 인간의 인지 과정 간의 관계에 대한 이해에서의 중요한 지식 격차를 해소하는 것을 목표로 했다. 워크숍 참가자들은 인간이 텍스트를 생성하고 이해하는 과정과 인공지능이 이러한 과정에 대한 이해를 어떻게 풍부하게 하고 인간의 능력을 향상시킬 수 있는지에 대해 다양한 관점에서 논의했다. 주요 결과는 대규모 언어 모델(LLM)이 인간 언어 처리에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력, 인간 피드백으로 미세 조정될 때 LLM의 행동과 인간 언어 처리 간의 정렬 증가, 그리고 언어 과제에서의 인간-AI 협업이 제시하는 기회와 과제를 포함한다. 이 보고서는 이러한 결과를 종합하여 인지심리학, 언어학, 교육 분야에서 LLM의 미래 연구, 개발 및 구현을 위한 지침을 제공하고, 윤리적 고려 사항과 AI 기술의 책임 있는 사용을 강조하며 효과적인 인간-AI 협업을 통해 텍스트 이해 및 생성 능력을 향상시키는 것을 목표로 한다.
