ㅁ 핵심 개념

ㅇ 정의:
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성 능력을 갖춘 인공지능 모델입니다. 대표적으로 GPT, BERT 등이 있습니다.

ㅇ 특징:
– 사전 학습(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning)을 통해 특정 작업에 최적화됨.
– 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하며, 모델 크기가 클수록 성능이 향상됨.
– 컨텍스트를 이해하여 문맥에 맞는 답변 생성이 가능함.

ㅇ 적합한 경우:
– 자연어 처리(NLP) 작업, 예를 들어 번역, 요약, 질문 응답 등.
– 대화형 AI, 챗봇과 같은 애플리케이션.
– 텍스트 생성 및 분석 작업.

ㅇ 시험 함정:
– LLM의 한계를 묻는 문제에서 모델이 항상 완벽한 답변을 생성한다고 오답으로 선택할 수 있음.
– 사전 학습과 미세 조정의 차이를 혼동하여 잘못된 기술적 설명을 작성하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. LLM은 항상 정확한 답변을 생성한다. (X)
2. LLM은 사전 학습을 통해 일반적인 언어 패턴을 학습한다. (O)
3. LLM은 미세 조정을 통해 특정 도메인 작업에 최적화될 수 있다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

1. 대규모 언어 모델(LLM)의 윤리적 문제와 한계점
– 편향성 문제: LLM은 학습 데이터에 포함된 편향을 그대로 반영할 수 있음. 이는 특정 성별, 인종, 문화 등에 대한 편견을 강화하거나 왜곡된 정보를 제공할 가능성을 높임.
– 개인정보 보호: 학습 데이터에 포함된 민감한 정보가 모델에 저장되거나 출력될 가능성이 있음. 이는 데이터 프라이버시와 보안 문제를 야기함.
– 잘못된 정보 생성: LLM은 사실과 허구를 구분하지 않고 문맥적으로 자연스러운 응답을 생성할 수 있음. 이로 인해 잘못된 정보나 허위 사실이 유포될 위험이 있음.

2. 사회적 영향
– 정보의 신뢰성 저하: 잘못된 정보의 확산은 사용자들이 LLM을 통해 얻는 정보의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있음.
– 사회적 불평등 심화: 편향된 결과는 특정 집단에 불이익을 줄 수 있으며, 이는 사회적 불평등을 심화시킬 수 있음.
– 의사결정 과정의 왜곡: LLM이 생성한 결과를 신뢰한 나머지 중요한 의사결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있음.

3. 책임과 대응 방안
– 윤리적 설계: 모델 개발 초기 단계에서부터 윤리적 문제를 고려하고, 편향성을 줄이기 위한 데이터 선정 및 처리 과정의 투명성을 확보해야 함.
– 지속적인 검토와 개선: 모델 배포 후에도 사용자 피드백을 통해 문제점을 파악하고 지속적으로 개선해야 함.
– 규제 및 정책 마련: 개인정보 보호와 정보의 신뢰성을 보장하기 위한 법적, 제도적 장치가 필요함.

시험 대비를 위해 LLM의 윤리적 문제와 한계점, 사회적 영향, 그리고 이를 해결하기 위한 책임과 대응 방안을 체계적으로 정리하고 구체적인 예시를 학습하는 것이 중요합니다.