본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 인간의 개념 표상 및 구성 방식을 연구한 결과를 제시합니다. 기존의 역어휘 사전 작업을 재구성하여 문맥 속에서 인간의 개념 추론을 시뮬레이션하고, LLM 내에서 인간과 유사한 개념 표상의 출현을 조사했습니다. 그 결과, LLM이 정의적 설명으로부터 개념을 추론하고 공유된 문맥 독립적 구조로 수렴하는 표상 공간을 구성할 수 있음을 발견했습니다. 이러한 표상은 인간의 행동 판단을 효과적으로 예측했으며, 인간 뇌의 신경 활동 패턴과도 잘 일치하여 생물학적 타당성을 제시합니다. 결론적으로, 본 연구는 실제 세계와의 연관 없이도 언어 예측으로부터 인간과 유사한 개념 표상 및 구성이 자연스럽게 나타날 수 있음을 보여주며, LLM이 복잡한 인간 인지 이해를 위한 귀중한 도구임을 시사합니다.
