**MIT 뉴스** 기사는 **대규모 언어 모델(LLM)**이 예측을 넘어 실제 세계를 얼마나 깊이 이해하고 있는지를 탐구합니다. 이 글은 AI 시스템이 특정 작업을 잘 수행할 수 있지만, **기저 원리**를 이해하고 **새로운 상황에 지식을 일반화**하는 능력에는 한계가 있음을 지적합니다. 연구자들은 LLM이 실세계 조건을 얼마나 잘 모델링하는지 측정하기 위해 **귀납적 편향**이라는 새로운 측정 기준을 개발했습니다. 이 기준을 사용하여 복잡한 시나리오에서 LLM의 **세계 모델 구축 능력**이 감소한다는 사실을 발견했습니다. 궁극적으로 이 연구는 AI의 과학적 발견 및 기타 복잡한 영역에서의 활용 가능성을 평가하는 데 중요한 통찰력을 제공하며, **향후 AI 시스템 개발 방향**을 제시합니다.