Interpretability

Georgia Tech 연구진의 Transformer Explainer는 GPT-2의 토큰화부터 어텐션·MLP·다음 토큰 확률까지 브라우저에서 풀어낸다. 생성형 AI 교육과 모델 감사에 필요한 시각적 문해력을 분석한다.

생성형 AI의 신뢰는 모델이 낸 문장을 설명하는 데서 끝나지 않는다. 입력이 토큰·벡터·확률로 변하는 과정을 사용자가 직접 조작할 수 있어야 모델의 가능성과 한계를 함께 이해할 수 있다.

LLM Attention Visualization은 작은 모델의 어텐션 흐름을 브라우저에서 보여준다. AI 교육과 디버깅은 추상 개념을 설명하는 글에서 직접 만지고 확인하는 인터페이스로 이동하고 있다.

어텐션 시각화는 모델을 완전히 설명하지 않지만, 개발자가 LLM을 블랙박스가 아닌 시스템으로 다루게 만드는 좋은 출발점이다. 교육 도구의 경쟁력은 정확한 단순화에 있다.

Emergent Introspective Awareness in Large Language Models는 모델이 일부 상황에서 내부 활성 상태를 감지하고 보고할 수 있음을 보인다. 의미는 인공지능 의식 선언보다, 내부 상태를 안전 평가와 해석 가능성에 활용할 수 있는지에 있다.

모델이 내부 상태를 일부 보고할 수 있다는 결과는 'AI가 의식이 있다'는 결론이 아니라 새로운 측정 도구의 가능성이다. 자기보고를 믿는 것이 아니라, 활성 조작과 행동 변화를 함께 보며 안전 평가 신호로 다루는 태도가 필요하다.