본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)을 건축, 행동, 훈련 데이터 관점이 아닌, 집단적 인간 지식(CK)의 동적 구현체로 재구성하는 이론적, 경험적 틀을 제시합니다. 신경과학 및 AI 개념을 바탕으로 ChatGPT-4와의 지속적인 상호작용을 통해, 등장하는 대화 패턴, 미세 조정의 함의, 그리고 인간과 기계 인지 간의 상호 향상인 공동 증강 개념을 조사합니다. 이 관점은 현대 AI 시스템에서 상호 작용, 표현, 행위자를 이해하는 새로운 렌즈를 제공합니다.
