본 논문은 Restrepo Echavarría (2025)의 "ChatGPT-4 in the Turing Test" 논문에 대한 비판적 검토를 제시합니다. 원 논문의 ChatGPT-4가 튜링 테스트에 실패했다는 주장과 최소한의 심각한 테스트 구현의 부재에 대한 주장에 대해 반박하며, 엄격한 기준과 제한된 실험 데이터에 근거한 비판이 완전히 정당화되지 않음을 보여줍니다. 대신, 튜링 테스트 구현에 대한 이해를 풍부하게 하는 몇 가지 건설적인 기여를 합니다. 3인용과 2인용 테스트라는 두 가지 형식이 모두 유효하며 각각 고유한 방법론적 함의를 지닌다는 것을 보여주고, 절대 기준(3인용 형식에서 최적의 50% 식별률 반영)과 상대 기준(기계의 성능이 인간의 성능에 얼마나 근접하는지 측정)을 구분하여 더욱 미묘한 평가 프레임워크를 제시합니다. 또한, 각 테스트 유형을 베르누이 실험(3인용 버전에서는 상관관계, 2인용 버전에서는 비상관관계)으로 모델링하여 확률적 기반을 명확히 함으로써, 확률적 용어로 정의된 테스트 통과를 위한 이론적 기준과 적절한 해석을 위해 견고한 통계적 방법이 필요한 실험 데이터를 엄격하게 분리합니다. 결론적으로, 비판 대상 연구의 핵심 측면을 반박할 뿐만 아니라 AI의 행동이 인간의 행동과 얼마나 일치하거나 벗어나는지에 대한 객관적 척도에 대한 미래 연구의 견고한 기반을 마련합니다.
