AI가 언어를 배우는 데는 9만2000년이 걸린다. 아이도 마찬가지다.

새로운 연구에 따르면 ChatGPT와 같은 AI 시스템이 일반 어린이와 같은 언어 학습 속도에 도달하려면 92,000년이 걸릴 것으로 추정됩니다.

아이들이 현재의 인공지능(AI) 시스템보다 더 효과적으로 언어를 학습한다는 사실은 교육 , 기술, 뇌 과학의 미래를 형성할 수 있습니다. - 일러스트 사진

네덜란드 막스 플랑크 언어심리학 연구소의 캐롤라인 로랜드 교수가 진행한 새로운 연구에 따르면, 어린이는 현재의 AI 기술보다 훨씬 더 효과적으로 언어를 배우는 것으로 나타났습니다.

아이들은 언어를 흡수할 뿐만 아니라 상호작용, 감정, 그리고 생생한 경험을 통해 자신만의 체계를 구축합니다. 하지만 AI 기술은 아직 다감각 정보를 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이 연구는 어린이의 언어 발달을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 미래에 AI 기술을 개선하기 위한 새로운 방향을 열어줍니다.

아이들은 "언어로 산다", AI는 단지 "데이터를 처리한다"

롤랜드 교수에 따르면, 아이들은 "언어 속에서 살아가지만", AI는 단지 "데이터를 처리"할 뿐입니다. 기어 다니고, 만지고, 듣고, 보고, 묻고, 모방하는 등 세상에 적극적으로 참여하는 것이 아이의 뇌가 언어와 감정, 몸짓, 맥락을 자연스럽게 연결하도록 돕습니다.

실제로 연구에 따르면 ChatGPT와 같은 AI 시스템이 일반 어린이와 동일한 언어 학습 속도에 도달하려면 92,000년이 걸릴 것으로 추정됩니다.

과학자들은 아이들이 인공지능(AI) 시스템보다 훨씬 빠르고 효과적으로 언어를 배우는 이유를 밝혀냈습니다. 인간의 뇌는 기계가 아직 모방할 수 없는 특별한 학습 메커니즘을 가지고 있으며, 이는 정보 수용 방식, 사회적 상호작용, 그리고 언어 구성 메커니즘이라는 세 가지 주요 차이점에 초점을 맞추고 있습니다.

아이들은 단순히 텍스트 데이터로만 언어를 배우는 것이 아니라, 청각, 시각, 촉각, 심지어 후각과 미각까지 여러 감각의 정보를 동시에 결합합니다. 예를 들어, 아기가 "개"라는 단어를 배울 때, 뇌는 개 짖는 소리, 개의 모습, 부드러운 털의 감촉, 그리고 개와 놀 때의 행복한 감정을 동시에 기억합니다.

이러한 다층적 조합은 아이들이 언어를 깊이 이해하고 기억하도록 돕고, 소리, 이미지, 감정, 의미 간의 연결을 형성합니다. 한편, 현재의 AI 시스템은 여전히 ​​주로 정적인 텍스트 데이터를 처리하고 있으며, 여러 감각에서 얻은 정보를 연결하는 능력이 부족하여 기계가 인간처럼 자연스러운 이해에 도달하기 어렵습니다.

다양한 "학습" 맥락

AI 기술은 지능이 있음에도 불구하고 언어 학습에 있어서는 아직 인간에 크게 뒤처져 있다 - 사진: AI

또 다른 중요한 요인은 아이들이 생생한 맥락에서 언어를 배운다는 것입니다. 부모가 책을 읽어주거나, 하늘의 새를 가리키거나, 친구들과 놀 때 아이들은 소리, 이미지, 몸짓, 감정으로부터 끊임없이 정보를 받아들입니다. 이는 뇌가 풍부한 연결 네트워크를 형성하여 언어를 더욱 자연스럽게 배우고 사용하는 데 도움을 줍니다.

이와 대조적으로 AI는 정적인 텍스트 데이터로부터 학습하며, 인간 언어 표현과 이해의 핵심 요소인 감정적, 몸짓적, 사회적 뉘앙스가 부족합니다.

게다가 아이들은 AI처럼 지식을 미리 '로드'하지 않고, 시행착오를 거쳐 자신만의 언어 체계를 구축합니다.

예를 들어, 아이들은 정식으로 배우지 않고도 과거 시제로 행동을 표현하는 단어를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 "đà…rổi"처럼 "Con đã ăn cơm"(나는 이미 밥을 먹었다)처럼 말입니다. 이는 단계별 과정으로, 시간이 지남에 따라 지속적으로 발전하고 완성되어 가는데, AI는 아직 이러한 능력을 복제할 수 없습니다.

이 새로운 연구는 아동의 언어 발달을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 AI에 대한 새로운 접근법을 제시합니다. 과학자들은 컴퓨터가 인간처럼 자연어를 학습하려면 AI가 움직임, 촉각, 관찰, 피드백 등 현실 세계와 더 많이 상호 작용해야 한다고 생각합니다.

또한, 이 연구는 아이들의 언어 학습 패턴이 수십만 년 전 인류가 어떻게 의사소통을 발전시켰는지 반영할 수 있음을 시사합니다. 언어는 단순히 정보를 전달하기 위해서만이 아니라 사회적 관계, 놀이, 그리고 교육을 위해서도 생겨났을 수 있습니다.

시선 추적 장치, 음성 분석 AI, 3D 뇌 모델과 같은 새로운 연구 기술은 과학자들이 어린이가 실시간으로 언어를 배우고 처리하는 방식에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데 도움이 되고 있습니다.

로랜드 교수는 "AI가 인간처럼 언어를 배우게 하려면, 우리는 기계를 근본적으로 재설계해야 합니다. 그래야 AI가 단순히 데이터를 처리하는 데 그치지 않고 어린아이처럼 세상을 경험할 수 있게 됩니다."라고 말했습니다.

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민하이

출처: https://tuoitre.vn/ai-can-92-000-nam-moi-hoc-ngon-ngu-gioi-bang-mot-dua-tre-20250910100215411.htm