대규모 언어 모델(LLM)의 규범적 추론 능력을 논리적, 양상 논리적 관점에서 평가하는 연구입니다. 의무, 허용 등 규범적 양상을 다루는 규범적 추론에 대한 LLM의 능력을 탐구하며, 형식적 구조를 공유하는 인식적 양상과의 비교를 통해 평가합니다. 새로운 데이터셋을 사용하여 LLM의 규범적 및 인식적 추론 능력을 평가하고, 인간의 추론에 영향을 미치는 비형식적 인지 요소를 포함합니다. 결과는 LLM이 유효한 추론 패턴을 따르지만, 특정 유형의 규범적 추론에서 일관성이 부족하며, 인간의 인지적 편향과 유사한 경향을 보임을 보여줍니다.
