ChatGPT가 1에서 100만까지 세는 과제에서 왜 무력할까요?

DNVN - 많은 사람들이 ChatGPT에 겉보기에 간단해 보이는 과제, 즉 1에서 100만까지 세는 과제를 건넸습니다. 하지만 ChatGPT는 항상 거부하거나 중간에 포기했습니다. 복잡한 텍스트를 분석하고 심지어 에세이까지 작성할 수 있는 인공지능이 왜 그렇게 겉보기에 간단해 보이는 과제를 완수하지 못하는 걸까요?

ChatGPT를 처음 접하는 많은 사람들은 이 인공지능의 성능을 확인하기 위해 간단한 요청을 시도하곤 합니다. 익숙한 요청 중 하나는 "1에서 100만까지 세어 줘"입니다. 하지만 대답은 종종 거절되거나, ChatGPT는 짧은 문장만 나열하고는 멈춥니다. 사실 이는 모델이 셀 수 없거나 논리적 기능이 부족해서가 아니라, 기술적 한계, 설계 방향성, 그리고 언어 모델의 특성 때문입니다. 이러한 요소들이 겉보기에 간단해 보이는 작업을 불가능하게 만듭니다.

일러스트 사진.

ChatGPT는 주어진 텍스트 문자열을 기반으로 다음 단어나 문자를 예측하는 대규모 언어 모델을 기반으로 구축되었습니다. 시스템에서 생성되는 모든 데이터는 토큰이라는 작은 단위로 나뉩니다. 토큰은 단어, 단어의 일부 또는 특수 문자일 수 있습니다. 각 채팅 세션에 대해 모델은 정해진 수의 토큰만 처리하고 생성할 수 있습니다.

최신 버전에서는 이 숫자가 최대 20만 개 이상의 토큰까지 가능하여 이전에 비해 크게 발전했습니다. 그러나 1에서 100만까지 세어야 하는 경우, 생성해야 하는 데이터 양은 여전히 ​​이 한계를 훨씬 초과합니다. 정수 100만 개를 출력하는 데 필요한 토큰 수는 약 200만~300만 개로, 현재 어떤 모델의 최대 용량보다 훨씬 많습니다. 이는 명백한 기술적 장벽이며 현재 상황에서는 극복할 수 없습니다.

시스템에 용량 제한이 없다고 가정하더라도, 백만까지 세는 것은 실용적이지 않습니다. 유용한 정보 없이 일련의 숫자 전체를 읽거나 표시하는 데는 매우 오랜 시간이 걸립니다. 텍스트 형식으로는 수십만 줄을 스크롤해야 합니다. 음성 형식으로는 기계가 각 숫자를 며칠 동안 읽는 것을 듣는 것은 완전히 비합리적입니다. ChatGPT의 설계 철학은 사용자 경험을 최적화하고 지식 가치를 제공하는 것이지, 기존 컴퓨터가 훨씬 더 잘 수행할 수 있는 반복적인 작업을 수행하는 것이 아닙니다. ChatGPT는 직접 숫자를 세는 대신 Python이나 다른 프로그래밍 언어로 짧은 코드를 작성하는 것을 종종 제안합니다. 컴퓨터는 이 코드를 백만 분의 1초 만에 실행하여 일련의 숫자 전체를 나열할 수 있으므로, 숫자를 더욱 효율적으로 저장, 검색 및 처리할 수 있습니다.

또 다른 중요한 측면은 언어 모델의 특성입니다. 인간은 논리와 기억력을 활용하여 충분한 인내심을 가지고 아무런 문제 없이 순차적으로 숫자를 셀 수 있습니다. 반면 ChatGPT는 수학적인 의미에서 "카운트"하는 것이 아니라, 다음에 나타날 가능성이 높은 텍스트 패턴만 예측합니다. 1부터 10까지 세어 보라는 요청을 받으면, 시스템은 훈련 데이터에서 익숙한 패턴을 사용하기 때문에 정확한 시퀀스를 쉽게 생성합니다. 하지만 수백만 개의 요소로 확장될 경우, 모델은 그렇게 긴 순차적 프로세스를 수행하도록 설계되지 않았기 때문에 어려움을 겪을 것입니다. ChatGPT의 목표는 자연스러운 의사소통, 질문에 대한 답변, 콘텐츠 분석 및 생성이며, 단순한 컴퓨터 루프를 대체하는 것이 아닙니다.

이 시스템은 수백만 명의 사용자에게 동시에 서비스를 제공하도록 설계되었다는 점도 중요합니다. 한 사람이 ChatGPT에 엄청난 양의 텍스트를 생성하도록 강제한다면, 서버 리소스를 불필요하게 소모하고 다른 사용자의 경험에 영향을 미칠 것입니다. 따라서 설계의 핵심에는 명확한 이점을 제공하지 않는 요청을 차단하거나 제한하는 메커니즘이 있습니다. ChatGPT는 100만까지 세거나, 모든 소수를 매우 큰 수 아래에 나열하거나, 단 하나의 반복되는 단어로 구성된 수천 페이지의 텍스트를 생성하는 등의 요청을 거부할 수 있습니다.

"백만까지 셀 수 없다"는 이야기는 더 중요한 결론으로 ​​이어집니다. 모든 작업이 언어 모델에 적합한 것은 아니라는 것입니다. ChatGPT는 자연어 처리, 해석, 분석 및 텍스트 생성에는 적합하지만, 순수하게 기계적인 작업에는 적합하지 않습니다. ChatGPT를 모든 것을 할 수 있는 범용 기계라고 생각한다면 이러한 한계에 실망할 것입니다. 하지만 ChatGPT의 특성을 이해하고 프로그래밍 언어, 데이터베이스, 계산 소프트웨어와 같은 다른 도구와 결합한다면 사용자는 시스템이 제공하는 강력한 기능을 최대한 활용할 수 있을 것입니다.

따라서 누군가 ChatGPT에 1부터 100만까지 세어 보라고 도전했을 때, 그 결과는 언어 AI와 기존 컴퓨터의 차이를 명확히 보여주었습니다. 인공지능은 단조롭고 반복적인 작업을 대체하기 위해 만들어진 것이 아니라, 인간이 복잡한 정보를 처리하고, 지식을 제공하고, 아이디어를 제시하도록 지원하기 위해 만들어졌습니다. 과학적 관점에서 보면 이 겉보기에 단순한 한계는 올바른 접근 방식, 즉 올바른 목적에 맞는 올바른 도구를 사용하는 것을 상기시켜 줍니다. ChatGPT는 100만까지 세지는 못하더라도, 100만이라는 숫자가 경제 , 과학, 문화에서 왜 중요한 의미를 갖는지 분석할 수 있습니다. 그리고 이것이 현대 사회에서 인공지능 기술의 핵심 가치입니다.

바오 응옥(t/h)

출처: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/vi-sao-chatgpt-bat-luc-truoc-thu-thach-dem-tu-1-den-1-trieu/20250919024144154