본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 메타인지 능력에 대한 현재의 지식을 개괄적으로 제시한다. 인간의 의사결정, 학습, 의사소통에 기본적인 메타인지 능력(자신의 지식과 수행능력을 모니터링하고 평가하는 능력)을 LLM이 어떻게, 어느 정도까지 보이는지 평가하는 것이 중요해지고 있으며, 인간의 메타인지와 LLM의 메타인지의 유사점과 차이점을 분석하고 있다. 인간과 LLM의 메타인지 능력 및 행동에는 유사점이 존재하지만, 상당한 차이점 또한 존재하며, 이러한 차이점에 주목하는 것이 인간-AI 협업 향상과 더욱 능력 있고 신뢰할 수 있는 인공 시스템 개발에 중요하다고 주장한다. 또한, 향후 LLM에 보다 민감하고 정교한 메타인지를 부여하는 것이 더 효율적인 학습, 자기 주도성, 호기심과 같은 새로운 능력 개발에 도움이 될 수 있음을 논의한다.
