LLM 윤리 탐색: 발전, 과제 및 미래 방향
LLM의 발전과 더불어 발생하는 윤리적 문제들을 탐구하고, 이를 해결하기 위한 전략과 미래 방향을 제시한다.
장기 기억 기능을 갖춘 개인용 AI 애플리케이션의 윤리적 고려사항
개인용 AI 애플리케이션의 장기 기억 기능 구현은 사용자와의 깊은 관계 형성을 가능하게 하지만, 이는 새로운 윤리적 문제와 위험을 야기할 수 있다. 이러한 기술의 배포와 광범위한 사용에 대해서는 신중한 고려가 필요하다.
언어 모델과 인간의 도덕적 추론 능력을 평가하기 위한 절차적 딜레마 생성
인공지능 시스템이 인간의 삶에 영향을 미치는 의사결정 과정에 통합되면서, 이들 시스템의 건전한 도덕적 추론 능력을 보장하는 것이 중요해졌다. 이를 테스트하기 위해서는 체계적인 평가 방법이 필요하다. 본 연구는 인과 관계 그래프를 활용하여 도덕적 딜레마의 핵심 요소를 포착하고, 언어 모델을 활용해 이를 다양한 시나리오로 생성하는 프레임워크를 제안한다.
AI 시스템을 인간의 가치관에 맞추는 방법에 대한 탐구
인간의 가치관을 파악하고 이를 AI 시스템에 반영하는 방법을 모색해야 한다.
AI 윤리의 새로운 지평: 생성형 에이전트의 사회적 영향 예측과 평가
생성형 에이전트는 사회적 관계의 새로운 범주를 도입하고 기존의 관계를 변화시킬 것이며, 주목 경제를 근본적으로 변화시키고 개인 컴퓨팅을 혁명적으로 변화시킬 것이다.
인공지능 윤리 원칙 구현에 있어 윤리적 딜레마 해결하기
인공지능 윤리 원칙을 실제 인공지능/기계학습 시스템에 적용하는 과정에서 발생하는 윤리적 측면들 간의 긴장관계를 해결하기 위한 다양한 접근법을 제시하고 분석한다.
인공지능 번역 기술의 윤리적 도전과 해결책
신경망 기계 번역 시스템의 개발 및 배포 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 파악하고, 이를 해결하기 위한 실용적인 접근법을 제시한다.
대규모 언어 모델의 사회적 오귀속에 대한 해결책
대규모 언어 모델(LLM)의 역할 및 인격 귀속에 대한 사용자와 설계자 간의 불일치로 인해 발생할 수 있는 위험을 해결하기 위해 사회적 투명성 프레임워크를 확장하는 방안을 제안한다.
AI 윤리 문제를 해결하기 위한 규제 기반 솔루션 분석
AI 시스템의 차별, 허위 정보 생성 등 윤리적 문제를 해결하기 위해 기업의 자율 규제와 정부 규제가 필요하다.
지속적인 대형 언어 모델 초정렬을 위한 윤리적 필요성
대형 언어 모델이 인간의 가치와 목표에 부합하도록 지속적으로 정렬되어야 한다는 필요성을 강조한다.
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