ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA 등과 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 분석할 수 있는 인공지능 시스템이다. 이들의 사용은 일상 생활에서 점점 더 보편화되고 있으며 검색 엔진, 음성 지원, 기계 번역, 언어 보존 및 코드 디버깅 도구에 이르는 광범위한 도메인으로 확장된다. 이러한 고도로 지능적인 모델은 자연어 처리의 혁신으로 환영받으며 막대한 사회적 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

그러나 LLM이 더욱 강력해짐에 따라 LLM 사용의 윤리적 영향을 고려하는 것이 중요하다. 유해한 콘텐츠 생성에서 개인 정보 침해 및 허위 정보 확산에 이르기까지 LLM 사용을 둘러싼 윤리적 문제는 복잡하고 다양하다. LLM과 관련된 몇 가지 중요한 윤리적 딜레마와 이를 완화하는 방법을 살펴본다.

1.유해 콘텐츠 생성

대규모 언어 모델은 증오심 표현, 극단주의적 선전, 인종 차별적 또는 성 차별적 언어 및 특정 개인이나 그룹에 해를 끼칠 수 있는 기타 형태의 콘텐츠와 같은 유해한 콘텐츠를 생성할 가능성이 있다.

LLM은 본질적으로 편향되거나 유해하지 않지만 학습된 데이터는 이미 사회에 존재하는 편향을 반영할 수 있다. 이는 결국 폭력 선동이나 사회적 불안의 고조와 같은 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT 모델은 최근 연구 개발의 발전에도 불구하고 인종적으로 편향된 콘텐츠를 생성하는 것으로 밝혀졌다.

2. 경제적 영향

LLM은 특히 점점 더 강력해지고 널리 퍼지며 저렴해짐에 따라 상당한 경제적 영향을 미칠 수 있다. 자동화를 도입하여 특정 작업을 중복으로 만드는 것과 같이 작업과 노동의 본질에 상당한 구조적 변화를 가져올 수 있다. 이로 인해 노동력 이동, 대량 실업이 발생하고 노동력의 기존 불평등이 악화될 수 있다.

골드만삭스의 최신 보고서에 따르면 GPT-4의 획기적인 출시를 포함하여 이 새로운 인공지능 혁신의 물결이 약 3억 개의 정규직 일자리에 영향을 미칠 수 있다. 기술 발전이 다양한 직업과 기회를 자동화하고 방해하는 대신 일반 대중 사이에서 기술 리터러시를 촉진하는 정책을 개발하는 것이 필수적이 되었다.

3.환각

대규모 언어 모델과 관련된 주요 윤리적 문제는 환각, 즉 내부 패턴과 편견을 사용하여 거짓 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 경향이다. 어느 정도의 환각은 모든 언어 모델에서 불가피하지만 발생 정도는 문제가 될 수 있다.

모델이 점점 더 설득력을 얻고 특정 도메인 지식이 없는 사용자가 모델에 지나치게 의존하기 시작하면 이는 특히 해로울 수 있다. 이러한 모델에서 생성된 정보의 정확성과 진실성에 심각한 결과를 초래할 수 있다.

따라서 AI 시스템이 환각의 발생률을 줄이기 위해 정확하고 상황에 맞는 데이터 세트에 대해 훈련되도록 하는 것이 필수적이다.

4. 허위 정보 및 영향력 행사

LLM과 관련된 또 다른 심각한 윤리적 문제는 허위 정보를 생성하고 유포하는 능력이다. 또한 악의적인 행위자는 이 기술을 악용하여 기득권을 얻기 위한 영향력 행사를 수행할 수 있다. 이것은 기사, 뉴스 기사 또는 소셜 미디어 게시물을 통해 사실적으로 보이는 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이는 여론을 흔들거나 기만적인 정보를 퍼뜨리는 데 사용될 수 있다.

이러한 모델은 사실과 허구를 구별하기 어렵게 만드는 많은 영역에서 인간 선전가와 경쟁할 수 있다. 이것은 선거 캠페인에 영향을 미치고 정책에 영향을 미치며 대중의 오해를 모방할 수 있다. 이 문제에 대응하기 위해 사실 확인 메커니즘과 미디어 리터러시를 개발하는 것이 중요하다.

5. 무기 개발

무기 확산자는 잠재적으로 LLM을 사용하여 재래식 및 비재래식 무기 생산에 관한 정보를 수집하고 전달할 수 있다. 기존 검색 엔진과 비교할 때 복잡한 언어 모델은 정확성을 손상시키지 않고 훨씬 짧은 시간에 연구 목적으로 이러한 민감한 정보를 조달할 수 있다.

GPT-4와 같은 모델은 취약한 대상을 정확히 찾아내고 프롬프트에서 사용자가 제공하는 재료 획득 전략에 대한 피드백을 제공할 수 있다. 이것의 의미를 이해하고 이러한 기술의 안전한 사용을 촉진하기 위해 보안 가드레일을 설치하는 것이 매우 중요하다.

6. 프라이버시

LLM은 또한 사용자 개인 정보 보호에 대한 중요한 질문을 제기한다. 이러한 모델은 교육을 위해 개인의 개인 데이터를 포함하는 경우가 많은 대량의 데이터에 대한 액세스가 필요하다. 이것은 일반적으로 라이선스가 있거나 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에서 수집되며 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어 데이터에서 사용할 수 있는 전화 코드를 기반으로 지리적 위치를 찾는다.

이로 인해 데이터 유출이 심각한 결과가 될 수 있으며 많은 대기업은 개인 정보 보호에 대한 두려움 때문에 이미 LLM 사용을 금지하고 있다. 개인 데이터를 수집하고 저장하기 위한 명확한 정책을 수립해야 한다. 그리고 프라이버시를 윤리적으로 다루기 위해서는 데이터 익명화가 실행되어야 한다.

7. 위험한 응급 행동

대규모 언어 모델은 위험한 응급 행동을 보이는 경향으로 인해 또 다른 윤리적 문제를 제기한다. 이러한 행동에는 장기적인 계획 수립, 정의되지 않은 목표 추구, 권한 또는 추가 자원 획득을 위한 노력이 포함될 수 있다.

또한 LLM은 다른 시스템과 상호 작용하도록 허용될 때 예측할 수 없고 잠재적으로 유해한 결과를 생성할 수 있다. LLM의 복잡한 특성으로 인해 특정 상황에서 어떻게 작동할지 예측하기가 쉽지 않다. 특히, 의도하지 않은 방식으로 사용될 때.

따라서 관련 위험을 줄이기 위해 적절한 조치를 인식하고 구현하는 것이 중요하다.

8. 원치 않는 가속

LLM은 특히 자연어 처리 및 머신러닝에서 혁신과 과학적 발견을 부자연스럽게 가속화할 수 있다. 이러한 가속화된 혁신은 자유로운 AI 기술 경쟁으로 이어질 수 있다. 이는 AI 안전 및 윤리 기준을 저하시키고 사회적 위험을 더욱 높일 수 있다.

정부 혁신 전략 및 조직적 제휴와 같은 촉진제는 인공지능 연구에서 건전하지 못한 경쟁을 불러일으킬 수 있다. 최근 기술 산업 리더와 과학자로 구성된 저명한 컨소시엄은 보다 강력한 인공 지능 시스템 개발에 대한 6개월 유예를 요청했다.

대규모 언어 모델은 우리 삶의 다양한 측면을 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 그러나 그들의 광범위한 사용은 또한 인간의 경쟁적 성격으로 인해 몇 가지 윤리적 문제를 제기한다. 따라서 이러한 모델은 사회적 영향을 신중하게 고려하여 책임감 있게 개발하고 배포해야 한다.