ChatGPT와 같은 대규모 언어모델(LLM)이 확산되면서, 많은 사람들이 “AI가 정말 인간처럼 사고하는 걸까?”라는 의문을 가집니다. 둘은 표면적으로 비슷해 보이지만, 학습·처리·기억·추론·오류·실체성 여섯 축을 비교하면 차이가 명확합니다. 인간은 뉴런 가소성 덕분에 적은 예시로도 학습하고, 분산 병렬로 개념을 처리하며, 연상 기반 기억을 지속적으로 갱신합니다. 반면 LLM은 대규모 텍스트를 반복 학습해 토큰을 순차 예측하고, 고정 파라미터와 제한된 컨텍스트 창에 지식을 저장합니다. 체화된 경험이 없어 할루시네이션(허위 정보 생성)과 컨퍼뷸레이션(그럴듯한 거짓 답변) 위험이 존재합니다. 기업은 콘텐츠 제작, 고객 응대 등에서 인간의 창의·판단력과 AI의 속도·확장성을 결합하는 협업 구조를 마련해야 합니다. 특히 프롬프트 엔지니어링과 체인 오브 싱킹 기법으로 모델의 사고 과정을 노출하고, 전문가가 최종 검증을 수행하는 ‘휴먼 인 더 루프’ 전략이 효과적입니다. 강력한 검증·윤리 체계를 기반으로 해야 급변하는 시장에서 지속적 경쟁우위를 확보할 수 있습니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=-ovM0daP6bw
원문 제목 : AI vs Human Thinking: How Large Language Models Really Work
