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Large Language Models Do Not Simulate Human Psychology

Created by
  • Haebom

저자

Sarah Schroder, Thekla Morgenroth, Ulrike Kuhl, Valerie Vaquet, Benjamin Paa{\ss}en

개요

본 논문은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 심리학 연구에서 인간 참가자를 대체할 수 있다는 주장에 대해 비판적으로 검토한다. LLM이 인간 심리를 시뮬레이션한다는 가설에 대한 개념적 논거를 제시하고, 심리학적 반응에 특별히 미세 조정된 CENTAUR 모델을 포함한 여러 LLM을 사용하여 경험적 증거를 제시한다. 단어의 미세한 변화가 의미에 큰 변화를 초래할 때 LLM과 인간의 반응 사이에 상당한 차이가 발생하며, 다른 LLM은 새로운 항목에 대해 매우 다른 반응을 보이는 것을 보여줌으로써 LLM의 신뢰성 부족을 입증한다. 결론적으로 LLM은 인간 심리를 시뮬레이션하지 않으며, 심리학 연구자는 LLM을 유용하지만 근본적으로 신뢰할 수 없는 도구로 간주하고 모든 새로운 응용 분야에서 인간의 반응과 검증해야 한다고 주장한다.

시사점, 한계점

시사점: LLM이 심리학 연구에 유용한 도구로 사용될 수 있지만, 인간 참가자를 완전히 대체할 수 없다는 점을 강조한다. LLM의 결과는 항상 인간의 반응과 비교 및 검증되어야 함을 시사한다. LLM의 한계를 인지하고, 연구 설계 및 해석에 주의해야 함을 강조한다.
한계점: 본 연구는 특정 LLM과 제한된 데이터셋에 기반하여 일반화 가능성에 한계가 있을 수 있다. 다양한 유형의 심리학 연구 및 LLM에 대한 추가적인 연구가 필요하다. LLM의 발전 속도를 고려했을 때, 본 연구의 결론이 장기적으로 유지될지는 불확실하다.
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