[뉴스스페이스=김정영 기자] 최근 인공지능(AI)이 언어와 뇌 연구에 미치는 영향이 가시화되고 있다. Nature Communications 등 주요 학술지에 연이어 발표된 세 가지 연구는 AI가 인간의 언어 처리 방식, 일상 어휘, 그리고 뇌 신경 모델링에 미치는 혁신적 영향을 보여준다.
neurosciencenews, news-medical, kenpriore, thebrighterside.news에 자료와 보도내용을 기초로 AI와 인간 뇌에 관한 연구내용을 살펴봤다.
뇌의 언어 처리, 대형 언어 모델과 유사
히브리 대학교의 아리엘 골드스타인 박사와 구글 리서치, 프린스턴 대학교 공동연구팀은 electrocorticography(electrocorticography) 기록을 통해 인간 뇌가 음성 언어를 처리하는 방식이 GPT-2, Llama 2 같은 대형 언어 모델의 계층적 구조와 매우 유사하다는 사실을 밝혔다.
참가자들이 30분짜리 팟캐스트를 듣는 동안 뇌의 초기 반응은 AI 모델의 초기 레이어와 정렬되었고, 후기 반응은 더 깊은 레이어와 일치했다. 특히 Broca 영역에서는 의미와 문맥을 통합하는 깊은 레이어에 대해 뇌의 피크 반응이 더 늦게 나타났다.
이번 연구는 기존의 규칙 기반 언어 이론을 도전하며, 의미가 맥락적 처리 과정을 통해 점진적으로 떠오른다는 점을 강조한다. 음소나 형태소 같은 고전 언어학적 특징보다 AI에서 파생된 문맥 임베딩이 뇌 활동을 더 정확하게 예측했다. 연구팀은 신경 기록 전체 데이터셋을 공개해, 전 세계 과학자들이 경쟁 이론을 검증할 수 있도록 했다.
AI, 일상 대화에 ‘어휘 침투’ 현상 유도
플로리다 주립대의 톰 주젝(Tom Juzek) 교수팀은 AI가 일상 대화에 미치는 영향을 분석했다. 2,200만 단어를 분석한 결과, 챗GPT 출시 이후 "delve", "meticulous", "garner", "boast" 등 AI 선호 용어가 급증한 반면, 동의어는 변화가 없었다. 이를 ‘어휘 침투(lexical seepage)’ 현상이라 명명했다. AI 생성 텍스트에 반복적으로 노출된 사람들이 무의식적으로 AI 어휘를 채택하는 현상으로, 알고리즘에 의해 시작된 언어 변화라는 점에서 기존 속어와 구별된다.
주젝 교수는 “AI가 말 그대로 우리 입에 단어를 넣고 있을 수 있다”며, 반복 노출이 사람들에게 자연스럽게 선택하지 않았을 유행어를 내면화하고 재사용하게 한다고 지적했다. 만약 다른 AI 회사들이 모델을 다르게 미세 조정하면, 인구 집단별로 미묘하게 다른 말하기 패턴이 나타날 수 있다는 우려도 제기됐다.
AI, 뉴런 모델링 속도 4,200배 빠르게
캘리포니아공과대학(Caltech)과 시더스-시나이 병원 연구팀은 NOBLE(Neural Operator with Biologically-informed Latent Embeddings) 프레임워크를 개발했다. NOBLE는 실제 생물학적 뉴런의 변동성을 포착하면서 기존 수치 솔버보다 4,200배 빠르게 뇌 뉴런의 가상 모델을 생성한다. 이 도구는 무제한의 가상 뉴런을 생성해, 더 대규모 뇌 회로 모델링과 유전자 발현, 전기적 활동, 신경 네트워킹 간 관계 분석을 가능하게 한다.
NOBLE는 신경 연산자를 활용해 연속 수학 함수로 작동하는 신경망을 구현하며, 다양한 스케일과 해상도에서 요인을 조사할 수 있다. 연구팀은 이 프레임워크가 뇌 기능 연구를 가속화하고, 뇌 질환에 대한 치료법 개발에도 기여할 것으로 기대한다.
이번 연구들은 AI가 언어와 뇌 이해에 미치는 파급력을 보여주는 대표적 사례다. 뇌의 언어 처리, 일상 대화, 뉴런 모델링 등 다양한 분야에서 AI의 역할이 점점 더 중요해지고 있으며, 앞으로도 관련 연구가 활발히 진행될 전망이다.
