#인과관계 이론

인과관계 이론을 활용해 LLM 작동 원리를 파헤치다

AI 연구자들이 대형 언어 모델(LLM)의 내부 작동 원리를 정확히 이해하기 위해 인과관계 이론(Causality Theory)을 적용하는 연구를 진행하고 있습니다. 이는 단순히 결과값만 보는 것을 넘어, 모델 내부에서 어떤 요인이 특정 출력을 유발하는지 원인과 결과를 추적하여 투명성을 확보하는 핵심적인 접근법입니다. 이러한 기계적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability) 연구는 블랙박스인 AI 모델의 신뢰성을 높이고 환각 현상 등을 통제하는 데 매우 중요합니다.