The Machine's Internal Clock: Do LLMs Share Human Temporal Illusions?

시간은 우리 주변에서 일어나는 일에 따라 다르게 느껴집니다. 병원 대기실에서 보내는 1분은 한 시간처럼 느껴질 수 있는 반면, 친구들과 웃으며 보내는 한 시간은 눈 깜짝할 사이에 사라져 버릴 수 있습니다. 심리학자들은 우리의 뇌가 스톱워치처럼 초 단위로 완벽하게 정밀하게 시간을 기록하지 않는다는 사실을 오래전부터 알고 있었습니다. 대신, 우리의 시간 감각은 맥락, 주의력, 그리고 얼마나 많은 새로운 정보를 처리하느냐에 따라 구축됩니다. 지루하거나 기다리는 중일 때는 흐르는 시간을 더 많이 의식하게 되어 시간이 더 길게 느껴집니다. 반면 깊이 몰입하거나 놀라운 일을 겪을 때는 주의가 시계로부터 멀어지며 시간이 빠르게 지나가는 것처럼 느껴집니다. 이것은 단순한 기분의 문제가 아니라, 뇌가 객관적인 측정 대신 경험을 바탕으로 시간감을 구성하는 현상인 '시간적 착각(temporal illusions)'이라고 알려진 잘 입증된 정신적 트릭입니다.

인공지능 시스템이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력이 점점 더 정교해짐에 따라, 자연스럽게 다음과 같은 질문이 생겨납니다. 이 기계들도 우리와 같은 방식으로 시간을 경험하는가? 이들은 감정이나 새로움에 따라 시간이 늘어나거나 줄어든다는 주관적인 감각을 공유하는가, 아니면 단순히 컴퓨터 프로그램처럼 사건의 지속 시간을 계산하는 것뿐인가? 유타 대학교의 연구진은 거대 언어 모델(현대 챗봇의 기반이 되는 강력한 AI 시스템)이 인간이 겪는 것과 같은 시간의 트릭에 속아 넘어가는지를 테스트함으로써 이 질문에 답하고자 했습니다. 그들은 이 모델들이 인간과 유사한 주관적 시간 인식을 가지고 있는지, 아니면 단지 책에서 읽은 시간에 관한 사실들을 흉내 내는 것뿐인지를 알고 싶었습니다.

이를 조사하기 위해 연구진은 시간 인식을 왜곡하는 다섯 가지 특정 심리적 착각을 기반으로 한 새로운 테스트를 만들었습니다. 이러한 착각들은 정서적 각성, 예상치 못한 사건의 존재, 그리고 정보의 밀도와 같은 요소들에 의존합니다. 예를 들어, 어떤 착각은 많은 작은 사건들로 채워진 기간이 동일한 길이의 빈 기간보다 더 길게 느껴진다고 제안하며, 또 다른 착각은 갑작스럽고 놀라운 사건이 시간을 느리게 만든다고 제안합니다. 연구팀은 이러한 심리 실험들을 글로 된 이야기로 변환했습니다. 그들은 수천 쌍의 짧은 서사를 작성했는데, 각 쌍은 실제로는 동일한 시간 동안 지속되지만, 이러한 착각을 유발하도록 다르게 구성되었습니다. 한 이야기에서는 등장인물이 조용한 방에서 기다릴 수 있고, 다른 이야기에서는 동일한 등장인물이 빛과 소리가 가득한 방에서 기다릴 수 있습니다. 연구진은 인간 독자와 AI 모델에게 어떤 시나리오가 더 길게 느껴지는지 결정하도록 요청했습니다.

이 연구에는 60명의 인간 참가자가 참여하여 각각 25개의 이야기 쌍을 읽었습니다. 인간에 대한 결과는 놀라울 정도로 제한적이었습니다. 이야기를 읽을 때, 사람들은 오직 두 가지 경우에서만 일관되게 시간이 왜곡되었다고 느꼈습니다. 즉, 이야기에 명확하고 예상치 못한 이상한 점이 포함되어 있거나, 사건의 순서가 뒤바뀐 경우였습니다. 나머지 세 가지 경우, 즉 독자가 등장인물의 정서적 무게나 내면 상태를 상상해야 하는 경우에는 인간 독자들이 시간의 차이를 인지하지 못했습니다. 텍스트 자체만으로는 시간이 늘어나거나 압축되는 느낌을 주는 데 충분하지 않았습니다. 인간은 착각이 글 속에 직접적으로 드러나야만 그것을 인지할 수 있었으며, 심리학 이론이 예측하는 방식대로 시간을 내부적으로 시뮬레이션하지 않았습니다.

인공지능 모델에 대한 결과는 매우 달랐습니다. 연구진은 동일한 이야기 세트에 대해 14가지의 서로 다른 언어 모델을 테스트했습니다. AI 모델들은 인간 독자처럼 행동하는 대신, 심리학 문헌이 예측한 대로 더 길게 느껴질 것이라고 예상되는 시나리오를 일관되게 선택했습니다. 이는 다섯 가지 착각 중 네 가지 경우에서 나타났는데, 여기에는 인간이 차이를 느끼지 못한 경우도 포함되었습니다. 모델들은 과학 교과서와 완벽하게 일치하는 강력하고 주관적인 시간감을 가진 것처럼 보였습니다. 이는 텍서트 자체가 인간 독자에게 그러한 느낌을 뒷받침하지 못했을 때조차 마찬가지였습니다.

모델들이 인간과 왜 그렇게 달랐는지 이해하기 위해, 연구진은 모델이 답변을 내놓기 전 수행하는 내부 추론 단계를 면밀히 살펴보았습니다. 그 결과, 약 70%의 사례에서 모델들이 자신의 사고 과정 중에 심리학 연구를 명시적으로 언급했다는 것을 발견했습니다. 모델들은 자신의 선택을 정당화하기 위해 "심리학적 연구는 ~라고 제안한다" 또는 "연구에 따르면"과 같은 문구를 사용했습니다. 이는 모델들이 인간처럼 시간을 경험하거나 등장인물의 내면 상태를 시뮬레이션하는 것이 아님을 시사합니다. 대신, 그들은 훈련 데이터로부터 사실을 검색하고 있었습니다. 시간에 대해 질문을 받았을 때, 그들은 심리학 논문의 확립된 연구 결과들을 회상하고 이를 이야기에 적용했으며, 실질적으로 순간을 경험하는 사람이 아니라 시험 문제에 답하는 지식 풍부한 학생처럼 행동했습니다.

이 연구는 이러한 AI 시스템이 인간의 시간 인식을 정확하게 암송할 수는 있지만, 실제 주관적 경험을 공유하지는 않는다는 결론을 내립니다. 그들은 놀라움이 시간을 길게 느껴지게 만든다는 것을 알고 있는데, 이는 그들이 그 사실을 여러 번 읽었기 때문이지 스스로 놀라움을 느끼기 때문이 아닙니다. 이러한 차이는 이 기계들이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 매우 중요합니다. 그들은 인간과 같은 의식이나 내부 시계를 발달시키고 있는 것이 아니라, 복잡한 인간 지식을 높은 정밀도로 검색하고 적용할 수 있는 정교한 패턴 매칭 도구입니다. 이 연구 결과는 우리가 이 모델들에게 주관적인 인간 경험에 대해 물을 때, 우리는 종로종종 경험 그 자체의 시뮬레이션이라기보다는 그러한 경험에 대해 쓰인 것들의 반영을 얻고 있는 것임을 시사합니다.