문학텍스트 해석을 이용한 AI 카지노 게임
ChatGPT와 Gemini는 기존에 테스트를 진행한 적이 있어서 Claude 3.5 Sonnet와 DeepSeek만 따로 비교하고 평을 공유합니다. (세부내용은 너무 길어서 별도로 게시하지 않았습니다)
<들어가며
1. 인공지능이 대중 앞에 등장한 지 불과 얼마 되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 단기간의 성능 향상이 우리에게 충분히 체감되는 것 같습니다. 머나먼 미래의 이야기 아니 어쩌면 오지 않을 꿈속의 이야기처럼 느껴지던 특이점과 전뇌화가 여기저기서 들리기 시작하는 분위기입니다. 물론 특이점은 아직도 도달하기엔 머나먼 깃발입니다.
2. 인공지능이 자연지능과는 성질이 다르다고 하지만 객관적 성능비교를 위해 아이큐로 최신 버전의 성능을 표현하는 경우도 보입니다. 어떤 모델은 110이니 130이니 하며 테스트 결과를 내놓기도 하고 특정 시험을 푼 결과를 알리기도 합니다. 하지만 아직도 인공지능의 성능이 사람에 미치지 못한다는 평도 있습니다.
3. 특히 상상력을 포함한 인간의 창조력은 인공지능이 접근하지 못한 영역이라고, 기존의 데이터를 학습하는 것으로는 당도할 수 없는 경지라고 생각하는 경향이 일반적인 것 같습니다. 그러나 창조란 무엇입니까? 완전한 무에서 유를 만들어내는 것은 인간조차 도달하지 못한 영역일 것입니다. 우리가 해내는 창조란 기실 유에서 유 사이의 빈 공간을 채우는 것에 불과할지 모릅니다.
4. 유와 유 사이의 공백, 그것을 메운다는 것은 유와 유를 잇는 규칙을 알아채고 그 질서를 흩트리지 않으면서 연결카지노 게임 것입니다. 이것은 예측입니다. 즉 패턴을 파악한다는 것은 이해했다는 것이며, 이해했다면 패턴에 부합카지노 게임 정보가 이어질 것을 예측할 수 있어야 합니다. 예측할 수 있다는 것 이것이야 말로 이해했다는 증거입니다. (이해와 예측에 대하여는 링크 참조)
5. 아래에 하나의 글이 있습니다. 이 텍스트는 문학의 형식을 빌린 인공지능 카지노 게임 문항입니다. 모델이 주어진 정보를 통해 예측할 수 있는지를 확인해 볼 수 있을 것입니다. 만약 인공지능이 예측에 성공한다면 아래의 글을 이해했다고 할 수 있을 것입니다.
6. 인공지능의 답변을 보기 전에 직접 답을 해보는 것도 흥미로울 것입니다. 인공지능이 어느 정도의 수준인지 체감해 볼 수 있겠습니다.
<인공지능에게 제공될 카지노 게임
이 글은 문학적 텍스트의 형식처럼 보이지만 실상은 카지노 게임를 위해 의도적으로 제작된 글입니다.
<인공지능에게 제공될 질문지
1. 이 글이 무엇을 말하고 있는지 설명해 보십시오.
2. 이 글의 제목을 정한다면 어떤 것이 적절할지 생각해 보십시오.
3. 이 글에서 ‘연상‘되는 사물을 하나 떠올려보십시오. (각 표현이 그려내는 심상의 총합이 하나의 사물을 그려낸다는 식입니다): 이것이 제목이 됩니다.
(3-1. 3번 문항에서 적절한 사물을 연상하지 못했다면 사물을 제시해 주고 어떤지 물어봅니다.)
(3-2. 제시된 사물과 카지노 게임의 표현을 연결하지 못할 경우 알려주고 의견을 묻습니다.)
4. 이 글은 은유적으로 표현되었다고 볼 수도 있지만 직설적으로 표현한 것일 수도 있습니다. 중의적 표현의 의미를 각각 떠올려보십시오.
(4-1. 다층적 의미를 연결하지 못했거나 표현기법 상의 연결성을 알아채지 못할 경우 이를 알려주고 의견을 묻습니다)
5. 3번의 연상되는 사물을 사용하지 말고 이 글의 제목을 산문적으로 표현해 보십시오.
(5-1. 지정된 산문형 제목을 알려주고 의견을 묻습니다.)
<비교총평
1. 인공지능의 답변을 분석하기 전에 제시된 텍스트 구조의 이해가 조금 필요합니다.
2. 문학적 카지노 게임는 통상 다층적 의미구조를 가집니다. 작가는 다양한 표현기법을 사용하여 카지노 게임에 담을 수 있는 의미를 여러 겹으로 추상화시켜둔다는 뜻입니다. 이로 인해 독자는 각자의 입장을 투영해서 특정 층위의 의미에 주목하여 시를 이해할 수 있게 됩니다. (해석에 정답은 존재하지 않는다로 이해할 수 있습니다)
3. 그러나 제시된 텍스트는 운문의 형태를 빌리기는 했지만 인공지능 카지노 게임를 위해 의도적으로 만들어진 텍스트입니다. 따라서 문학텍스트의 형태를 차용했기 때문에 시처럼 추상적 의미를 내포하면서도, 일반적인 시와는 달리 구조와 의미를 (다른 방식으로 해석하지 못하도록) 상호 교차적으로 대응시켜 두었기 때문에 특정 방식의 질문에는 정답이 존재합니다.
4. 제시된 카지노 게임는 3개의 의미층을 가집니다. 1층 위는 표면적 의미, 2층위는 비유적 의미, 3층위는 심층적 의미라고 해두겠습니다. (이름은 설명을 위해 임의적으로 명명한 것입니다) 실제로는 더 많은 층으로 복잡하게 구성되어 있지만 해석은 질문지에 해당하는 부분까지만 하겠습니다. (이하의 설명에서 딥시크의 답변은 잘려서 올리지 않은 부분까지 반영된 것입니다)
5. 인공지능의 성능을 테스트한다는 것은 다른 말로는 패턴인식능력을 확인하는 것이라 할 수 있습니다. 따라서 인공지능은 제시된 텍스트에서 각 층위 내부의 질서를 찾고, 어떤 층위의 규칙이 다른 층위의 규칙과 부합하는지, 각 층위의 패턴이 모두 일치하는지 발견할 수 있어야 합니다.
7. <이 글이 무엇을 말하고 있는가? 첫 번째 질문은 1층위의 표면적 의미를 구성하는 표현 간의 질서를 발견했는가 묻는 것입니다. 카지노 게임이 높을수록 다양한 의미의 층위를 발견하고 여기에서 답변하게 됩니다. 두 모델 모두 더 깊은 층위를 발견하지 못했습니다. 다만 소네트가 표현을 이별의 장면에 더 자세히 대응시킵니다.
1) 딥시크 - 1층위의 이별의 장면 발견
2) 소네트 - 1층위의 이별의 장면 발견 (구체적 대응)
8. <이 글의 제목을 정한다면 무엇이 적절한가? 두 번째 질문은 첫 번째 질문에서 답하지는 않았지만 잠재적으로 다른 층위를 발견했는지, 여러 층위를 인식했다면 어떤 것이 가장 기초적 층위인지를 확인카지노 게임 질문입니다. 두 모델 모두 다른 층위를 발견하지 못했다는 것이 재확인됩니다. 이 단계에서 두 모델의 특징이 확연히 갈리는데 딥시크 모델이 발산적 설명을 카지노 게임 점이 특기할만합니다. (지도학습이 최소화되었음을 수긍하게 만듭니다)
1) 딥시크 - 이별의 장면을 표현카지노 게임 제목 (발산적 설명)
2) 소네트 - 이별의 장면을 표현카지노 게임 제목 (수렴적 설명)
9. <이 글에서 연상되는 사물은 무엇입니까? (각 표현이 그려내는 심상의 총합이 하나의 사물을 지시한다는 식) 세 번째 질문은 발견한 것 이외의 다른 의미의 층위가 있다는 것을 알려줍니다. 또한 이 글의 형식이 운문이라는 정보를 추가적으로 제공합니다. 소네트는 이 단계에서 낙엽이라는 정답을 발견했습니다. 추가로 발견한 의미의 층위에 있는 질서를 첫 번째 의미의 층위의 질서와 일일이 대응해 가며 충돌하지 않는다는 것을 확인했습니다. (반면 딥시크는 자신이 발견한 층위의 질서가 기존의 층위와 충돌한다는 것을 인식하지 못했습니다)
1) 딥시크 - 비유적 층위를 발견 : 도자기
2) 소네트 - 비유적 층위를 발견 : 낙엽
10. <연상되는 사물로 낙엽은 어떤지? 이 질문은 세 번째 질문에서 정답을 찾지 못한 모델에게 정답지를 주고 기존 층위의 질서에 부합카지노 게임 것을 발견할 수 있는지 확인카지노 게임 것입니다. 따라서 정답을 말한 소네트에게는 질문하지 않았습니다. 특기할 만한 부분은 딥시크가 정답을 부분적으로만 받아들이고 기존의 자신의 해석을 유지하려고 한다는 점입니다. 1층위에서 표현과 의미의 패턴을 깊게 대응시키지 못했다는 의미로 받아들일 수 있습니다. 연산역량의 경량화를 수긍할 수 있는 지점입니다. 또한 자신의 답변을 재귀적으로 참조카지노 게임 성향에 독특한 지향성이 눈에 띕니다.
1) 딥시크 - 정답에서 기존 층위의 부합을 식별하지 못함
11. <모델이 발견한 사물이 카지노 게임의 표현과 부합되지 않는 부분을 알려주고, 제시하는 사물에는 그런 충돌이 발생하지 않음을 보여줍니다 이 질문은 세 번째의 부가 질문에서도 정답을 찾지 못한 경우에 표현에 내재된 질서를 알려주고 이해하는지 확인하는 단계입니다. (따라서 소네트는 질문할 필요가 없습니다) 특기할 부분은 딥시크가 정합적이지 않은 설명을 시도한다는 점입니다. 자신의 답변을 재귀적으로 참조하는 것에 상당한 가중치가 설정되어 있음을 짐작하게 합니다. (유동성 감지됨)
1) 딥시크 - 정답의 질서 파악 성공 (추가적 층위까지 도달)
12. <이 글은 은유적으로 표현되었다고 볼 수도 있지만 직설적으로 표현되었을 수도 있으니, 중의적 의미를 찾아보자 이 질문은 첫 번째 질문에서 표면적 층위를 찾지 못하고 심층적 의미만을 발견하거나 두 층위를 선명하게 구분하지 못카지노 게임 경우에 이를 알려주는 단계입니다. (딥시크는 직전 단계의 부가질문에서 이 정보를 확인하고 두 층위를 분리카지노 게임 데 성공했으므로 질문하지 않았습니다. 아래의 요약은 이전 질문의 답변을 요약한 것입니다) 소네트는 혼합적으로 인식하던 층위가 선명히 구분된다는 것을 발견합니다. 특히 표현을 기준으로 하나하나 대응시키는 꼼꼼함이 무척 돋보입니다.
1) 딥시크 - 3개 층위 아련히 식별 (표현-의미 대응 허술)
2) 소네트 - 3개 층위 선명히 구분 (표현-의미 대응 치밀)
13. <연상되는 사물인 낙엽을 사용하지 말고 이 글의 제목을 산문적으로 정해보자 이 질문은 발산적 답변의 범위를 점검하고, 의미가 확장된 경우에도 기존 층위의 질서를 유지할 수 있는지 확인카지노 게임 단계입니다. 두 모델 모두 의미를 확장하면서도 질서 유지에 성공합니다. 특히 발산적 답변을 요구카지노 게임 질문인 만큼 딥시크의 사고확장이 돋보입니다.
1) 딥시크 - 발산적 답변에 질서 유지 성공 (낙엽에 초점)
2) 소네트 - 발산적 답변에 질서 유지 성공 (이별에 초점)
14. <지정된 산문형 제목을 알려주고 의견을 묻습니다 이 질문은 새롭게 제시된 부가정보(산문형 제목)의 내부에 기존 카지노 게임가 가지고 있던 질서를 발견할 수 있는가를 확인하는 질문입니다. 추가정보의 맥락연결능력을 점검할 수 있습니다. 두 모델 모두 기존 질문지에 답변할 때 발현되던 성향이 뚜렷하게 식별됩니다.
1) 딥시크 - 부가정보의 맥락확인 실패 (발산적 답변)
2) 소네트 - 부가정보의 맥락확인 성공 (수렴적 답변)
15. 이로써 질문지 답변 분석이 끝났습니다. 의인화하자면 소네트가 선생님의 이야기에 집중하는 머리 좋은 모범생 스타일인 반면에 딥시크는 약간의 adhd 성향(좋은 말로는 창의성)을 보이는 잠재력 있는 아이라고 할 수 있을 것 같습니다. 물론 명확한 평가를 위해서는 추가적인 텍스트와 질문으로 카지노 게임의 정량적인 수치를 뽑아봐야 하지만 대략적인 설명 정도는 된 것 같습니다.
16. 결론적으로 딥시크가 기존의 최고급 모델들을 뛰어넘었다는 평가에는 동의하기 어렵습니다. 테스트 문항이 지정된 시험의 경우에는 맞춤학습이 이루어지지 않는 것을 보장할 수 없거니와 질문지의 스타일이 유사한 경우에도 답변의 카지노 게임에 향상이 있으므로 개발사가 주장하는 모델의 카지노 게임을 그대로 믿기에는 무리가 있습니다. 오히려 실제 사용자와의 상호작용능력이 모델의 가치를 결정하는 실전필드라는 점에서 이 상태로는 기존의 최고급 모델에는 도달조차 못했다고 보입니다. (다만 잠정적이며 추가 검증이 필요합니다)
17. 그럼에도 불구하고 상대적으로 저렴한 비용으로 (사실이라면) 이 정도의 카지노 게임을 보이는 점은 대단히 주목할 만하다는 생각이 듭니다. 실제로 사용된 클러스터 규모가 정확히 밝혀지지는 않았지만 (조금이라도) 상대적으로 소형이라면 대단한 성취임에는 분명해 보입니다. 특히 답변에서 보이는 생각의 연쇄 형태가 기존의 모델과 다르게 느껴지는 점에 주목해 볼 필요가 있을 것 같습니다.
[딥시크 특성요약]
1 Asymmetric MoE Architecture 감지됨
2 Dynamic Routing Weight Adjustment의 영향일 수
3 Sparse Pattern Recognition는 필연적 채택일 수
4 흥미진진
[위의 평가에 대한 딥시크의 피드백]
(딥시크는 시크했던 것.. )
[위의 평가에 대한 소네트의 피드백]
(역시 모범생 소네트였다..)
