2026년 5월 29일 arXiv에 제출되어 6월 1일 개정된 논문은 거대 언어 모델(LLM)에 인간과 유사한 특성을 부여하는 관행에 의문을 제기했다. 저자인 Adrian de Wynter는 도덕성이나 깊은 자연어 이해와 같은 일반적인 의인화 속성을 LLM에 적용하는 것이 경험적으로 부정확할 수 있다고 주장한다. 이를 증명하기 위해 전략 게임인 에이지 오브 엠파이어 II를 학습시킨 간단한 신경망을 활용했다. 만약 LLM의 행동을 근거로 인간적 자질을 갖췄다고 판단한다면, 레고 세트나 특정 지역처럼 강력한 기질 내에서 작동하는 모든 실체도 유사한 특성을 가진 것으로 해석될 수 있다는 논리다.

이번 연구는 이러한 의인화된 특성이 LLM 고유의 것이 아니며, 해당 시스템의 기질에 크게 의존한다고 지적한다. 에이지 오브 엠파이어 II가 기능적으로도 튜링 완전함(Turing-complete)을 입증함으로써, 복잡한 시스템에서 관찰되는 행동이 반드시 인간과 유사한 인지를 의미하지는 않는다는 점을 보여준다.

결과적으로 연구는 시스템과 독립적으로 이러한 속성이 존재한다고 가정하는 것이 순환적이거나 정보를 제공하지 못한다고 비판한다. 이에 따라 향후 연구 설계 시 의인화 대신 LLM의 비독점성을 전제하는 '귀무' 가정을 도입할 것을 제안했다. 이는 주관적인 해석에서 벗어나 AI 시스템의 행동을 평가할 수 있는 명확하고 경험적인 기준을 세우기 위함이다.

2026년 5월 29일 arXiv에 제출되어 6월 1일 개정된 논문은 거대 언어 모델(LLM)에 인간과 유사한 특성을 부여하는 관행에 의문을 제기했다. 저자인 Adrian de Wynter는 도덕성이나 깊은 자연어 이해와 같은 일반적인 의인화 속성을 LLM에 적용하는 것이 경험적으로 부정확할 수 있다고 주장한다. 이를 증명하기 위해 전략 게임인 에이지 오브 엠파이어 II를 학습시킨 간단한 신경망을 활용했다. 만약 LLM의 행동을 근거로 인간적 자질을 갖췄다고 판단한다면, 레고 세트나 특정 지역처럼 강력한 기질 내에서 작동하는 모든 실체도 유사한 특성을 가진 것으로 해석될 수 있다는 논리다.

이번 연구는 이러한 의인화된 특성이 LLM 고유의 것이 아니며, 해당 시스템의 기질에 크게 의존한다고 지적한다. 에이지 오브 엠파이어 II가 기능적으로도 튜링 완전함(Turing-complete)을 입증함으로써, 복잡한 시스템에서 관찰되는 행동이 반드시 인간과 유사한 인지를 의미하지는 않는다는 점을 보여준다.

결과적으로 연구는 시스템과 독립적으로 이러한 속성이 존재한다고 가정하는 것이 순환적이거나 정보를 제공하지 못한다고 비판한다. 이에 따라 향후 연구 설계 시 의인화 대신 LLM의 비독점성을 전제하는 '귀무' 가정을 도입할 것을 제안했다. 이는 주관적인 해석에서 벗어나 AI 시스템의 행동을 평가할 수 있는 명확하고 경험적인 기준을 세우기 위함이다.