대형 언어 모델을 활용한 복합 시스템 전파 동역학 연구

초록

본 리뷰는 대형 언어 모델(LLM)이 디지털·생물학적 전염 현상의 모델링, 탐지·감시, 예측·관리 단계에 어떻게 통합되고, 전파 메커니즘을 이해·조절하는 새로운 도구와 행위자로 작용하는지를 종합적으로 정리한다.

상세 분석

이 논문은 복합 시스템 이론과 전파 동역학의 전통적 프레임워크를 재조명한 뒤, LLM이 제공하는 의미‑맥락 인식 능력이 기존 수학·통계 모델의 한계를 어떻게 보완하는지를 심층적으로 분석한다. 먼저, 전통적 SIS·SIR 등 구획 모델과 에이전트 기반 모델(ABM)이 파라미터 설정과 구조적 가정에 의해 현실 세계의 문화·정책·인지적 요인을 충분히 포착하지 못한다는 점을 지적한다. LLM은 방대한 텍스트 코퍼스를 통해 인간 행동, 정책 문서, 소셜 미디어 담론 등 다차원적 신호를 내재화하고, 이를 고차원 임베딩으로 변환한다. 이러한 임베딩은 (1) 전파 내용 자체를 ‘전염성 변수’로 모델링하고, (2) 네트워크 구조와 시간적 전파 패턴을 동시 추론하며, (3) 인간‑AI 상호작용에 의해 생성되는 피드백 루프를 정량화한다는 세 가지 혁신적 역할을 수행한다.

논문은 LLM을 ‘분석 도구’와 ‘생성 행위자’ 두 축으로 구분한다. 분석 도구로서 LLM은 (i) 텍스트 기반 전파 콘텐츠와 정서·주제 흐름을 자동 추출·분류하고, (ii) 멀티모달 데이터(이미지·위치·시간)와 결합해 전파 네트워크를 재구성하며, (iii) 전문가 지식과 최신 연구 결과를 실시간으로 통합해 전염병 예측 모델에 보강 정보를 제공한다. 생성 행위자로서 LLM은 챗봇·가상 인플루언서 등으로 사회적 미디어에 직접 투입돼 정보 흐름을 조작하거나, 개인 맞춤형 보건 조언을 제공함으로써 접촉 네트워크와 행동 규칙을 변형시킨다. 이러한 인간‑AI 공동 진화는 전통적 복합 전파 모델이 가정하는 정적 전이 확률을 동적, 상황 의존적으로 전환시키는 핵심 메커니즘이다.

세부 분야별 적용 사례를 살펴보면, 디지털 전염(허위정보·루머)에서는 LLM 기반 요약·팩트‑체크 파이프라인이 실시간 감시 체계에 삽입돼 전파 초기 단계에서 위험 신호를 포착한다. 또한, LLM이 생성한 가짜 뉴스 시나리오를 시뮬레이션에 투입해 정책 입안자가 최적 방어 전략을 테스트한다. 생물학적 전염에서는 환자 증상 서술을 LLM이 해석해 위험도 점수를 산출하고, 이를 지역별 감염률 추정 모델에 피드백함으로써 행동 변화(사회적 거리두기·백신 접종)와 전파 경로를 동시 예측한다.

마지막으로 논문은 데이터 프라이버시·편향·모델 안정성·윤리적 책임 등 LLM 통합 시 발생할 수 있는 위험을 강조하고, 멀티모달 학습, 지속적 인간‑AI 피드백 루프 설계, 정책‑법적 프레임워크 구축 등을 향후 연구 로드맵으로 제시한다. 전체적으로 LLM은 전파 동역학 연구에 ‘정성‑정량 통합 인프라’를 제공하며, 복합 시스템의 비선형·비정형 특성을 포착하는 핵심 촉매제로 자리매김한다.