본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트 예측만으로 훈련되었음에도 불구하고 인간과 유사한 개념을 형성하는지 탐구한다. 연구 결과, LLM이 문맥적 단서를 통해 언어적 설명에서 유연하게 개념을 도출하고, 이러한 표현이 공유된, 문맥 독립적인 구조로 수렴하며, 다양한 이해 및 추론 작업에서 모델 성능을 예측한다는 것을 발견했다. 또한, 수렴된 표현은 인간 행동 판단을 효과적으로 포착하고 인간 뇌의 신경 활동 패턴과 밀접하게 일치하여 생물학적 타당성을 제시한다. 이는 실세계의 경험 없이 순수하게 언어 예측만으로 구조화된 인간과 유사한 개념적 표현이 나타날 수 있음을 보여준다.
