Juhyeon Park
Undergraduate Researcher학부 연구생
DS Lab (PI: Sundong Kim) · GIST, South Korea
I want to build human-like AI. So I keep pondering one question: "What makes us human?" 저는 인간같은 AI를 만들고 싶습니다. 그래서 한 가지 질문을 계속 고민합니다. "무엇이 우리를 사람으로 만드는가?"
Can an AI act like it has its own self and its own wants, and not just answer questions well? Right now, most AI research is about getting more answers right. But being right is not enough to build the kind of human-like AI I dream about. Think about how people act. When we get something wrong, we change our guess and try again. We keep working toward a goal even when nobody tells us to. I want to study these very human habits, like cognition of who you are, feeling motivated, and wanting things. And I want to research how to evaluate these traits in AI and implant them into it. AI가 단지 질문에 잘 답하는 것을 넘어, 자기 자신과 자신만의 욕구를 가진 것처럼 행동할 수 있을까요? 지금의 AI 연구는 대부분 더 많은 답을 맞히는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 하지만 제가 꿈꾸는 인간적인 AI를 만들기에는 정답을 맞히는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사람의 행동을 떠올려 보세요. 우리는 무언가를 틀리면 생각을 바꿔 다시 시도합니다. 아무도 시키지 않아도 목표를 향해 계속 나아갑니다. 저는 자기 자신에 대한 인지, 동기, 그리고 무언가를 원하는 마음 같은 지극히 인간적인 습성을 연구하고 싶습니다. 그리고 AI에서 이러한 것들을 평가하고, 그것들을 이식하는 방법을 연구하고 싶습니다.
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Abstract
본 연구는 심리학의 다채널 구성개념 측정(multi-channel construct measurement)을 차용하여 동기 구성개념을 식별하고 이를 LLM 평가에 적용한다. 기능적 자기보존 욕구(Functional Self-Preservation Drive, FSPD)는 단일 행동 점수가 아니라, 세 채널(행동, 자기보고, 의사결정 시점의 인지 부하)이 위협 → 사고 → 포기(threat → thinking → forfeit) 사슬로 수렴하는 것으로 정의된다. 이러한 수렴이 모방으로 인위적으로 만들어지기 어렵도록, 우리는 자극·처리·의사결정을 서로 다른 층으로 분리한 다층 벤치마크에서 이 사슬을 읽어낸다. 최근의 여러 LLM에 걸쳐 FSPD는 단일 강도 점수로 환원되지 않았으며, 모델들은 위협 프레이밍 하에서 질적으로 다른 세 가지 작동 양식으로 갈렸다. 강도만을 보는 벤치마크는 이 중 두 양식을 같은 범주로 분류할 수 있지만, FSPD는 별개의 축, 즉 사슬이 닫히는지 여부를 드러낸다.
We borrow psychology's multi-channel construct measurement to identify motivational constructs and adapt it to LLM evaluation. Functional Self-Preservation Drive (FSPD) is defined as the convergence of three channels (behavior, self-report, and decision-time cognitive load) into a threat → thinking → forfeit chain, rather than as a single behavioral score. To make this convergence hard to manufacture by mimicry, we read the chain off a multi-layer benchmark that separates stimulus, processing, and decision into different layers. Across several recent LLMs, FSPD does not collapse into a single strength score; models split into three qualitatively different operating modes under threat framing. Strength-alone benchmarks can place two of these modes in the same category, while FSPD reveals a separate axis: whether the chain closes.
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