Stroop 테스트가 드러낸 LLM의 근본적 한계

신경과학 연구에서 인간의 인지능력을 측정하는 Stroop 테스트가 대형언어모델(LLM)의 구조적 약점을 노출했다. 텍스트 색상과 단어 의미가 불일치할 때 인간은 갈등을 해결하지만 LLM은 의미 처리에 과도하게 의존해 오류를 반복한다.

이는 LLM이 진정한 의미 이해보다 패턴 매칭에 의존한다는 점을 시사한다. 연구팀은 LLM이 인지적 제어 메커니즘을 갖지 못했음을 확인했으며, 이는 모델 개선의 새로운 방향을 제시한다.