본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 현상이 단순히 기술적 결함이 아닌, 기계 의식에 대한 철학적 의미를 지닌다고 주장해요.
GPT 모델을 활용한 실험 결과, 창의적이고 지능적으로 보이도록 하는 샘플링 파라미터가 환각률을 높이는 것으로 나타났어요.
백과사전 데이터로 학습된 모델의 분석 결과, 환각은 주관적이고 사회적으로 다양한 학습 데이터 노출에 기인하며 인지 능력 발달과는 무관해요.
모델의 감정이나 의식에 대한 자기 보고는 환각의 정의에 포함되며, 미래의 기계 의식은 고도로 발전된 환각과 구별 불가능할 수 있다는 점을 지적해요.