AI 정렬의 탈식민화: 개방성, 비세샤-다르마, 그리고 배제된 지식의 포함

Core Concepts

AI 정렬에서 도덕적 절대주의라는 식민성 메커니즘을 극복하고, 개방성, 비세샤-다르마, 그리고 배제된 지식의 포함을 통해 탈식민화된 AI 정렬 접근법을 제안한다.

Abstract

이 논문은 AI 정렬에서 나타나는 식민성의 메커니즘을 분석하고, 이를 극복하기 위한 탈식민화 접근법을 제안한다.
먼저 AI 정렬 기술의 개발 과정과 다양한 정렬 기법들을 살펴본다. 이어서 식민성과 탈식민성의 개념, 그리고 힌두교의 도덕 철학을 소개한다.
이를 바탕으로 AI 정렬에서 나타나는 식민성의 메커니즘, 특히 도덕적 절대주의에 주목한다. 기존 AI 정렬 기법들이 서구 중심의 보편적 도덕관을 강요하는 식민적 특성을 가지고 있음을 지적한다.
이에 대한 대안으로 개방성, 비세샤-다르마, 그리고 배제된 지식의 포함을 핵심으로 하는 탈식민화된 AI 정렬 접근법을 제안한다. 구체적으로 힌두교의 도덕 철학을 활용하여 맥락 의존적이고 다양한 가치관을 반영할 수 있는 AI 정렬 기술을 제시한다.
마지막으로 이러한 탈식민화 접근법을 구현하기 위한 기술적 참조 아키텍처를 제안한다.

Stats

기존 AI 정렬 기법들은 서구 중심의 보편적 도덕관을 강요하는 식민적 특성을 가지고 있다.
힌두교의 도덕 철학은 맥락 의존적이고 다양한 가치관을 반영할 수 있는 대안이 될 수 있다.
탈식민화된 AI 정렬을 위해서는 개방성, 비세샤-다르마, 그리고 배제된 지식의 포함이 핵심적이다.

Quotes

"기존 AI 정렬 기법들은 서구 중심의 보편적 도덕관을 강요하는 식민적 특성을 가지고 있다."
"힌두교의 도덕 철학은 맥락 의존적이고 다양한 가치관을 반영할 수 있는 대안이 될 수 있다."
"탈식민화된 AI 정렬을 위해서는 개방성, 비세샤-다르마, 그리고 배제된 지식의 포함이 �심적이다."

Key Insights Distilled From

Decolonial AI Alignment: Openness, Viśe\d{s}a-Dharma, and Including Excluded Knowledges

by Kush R. Vars... at arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.05030.pdf

Deeper Inquiries

AI 정렬에서 도덕적 절대주의를 극복하기 위한 다른 접근법은 무엇이 있을까?

도덕적 절대주의를 극복하기 위한 다른 접근법으로는 다양한 문화적 배경과 가치관을 수용하고 존중하는 다문화주의적 접근이 있을 수 있습니다. 이는 AI 시스템을 설계하고 훈련할 때 서구 중심의 도덕 체계에만 의존하는 것이 아니라, 다양한 문화권의 도덕 철학과 가치관을 고려하여 다양성을 존중하는 방향으로 나아가는 것을 의미합니다. 또한, 도덕적 가치를 절대적인 것으로 간주하는 것이 아니라 상황에 따라 변화하고 유연하게 대처할 수 있는 유연성을 갖춘 접근법이 필요합니다. 이를 통해 AI 시스템이 다양한 문화적 맥락에서도 적합한 도덕적 행동을 보일 수 있도록 지원할 수 있을 것입니다.

서구 중심의 도덕관 외에 다른 문화권의 도덕 철학을 AI 정렬에 활용할 수 있는 방법은 무엇일까?

서구 중심의 도덕관 외에 다른 문화권의 도덕 철학을 AI 정렬에 활용하기 위해서는 다문화주의적 접근이 필요합니다. 이를 위해 다양한 문화적 배경과 가치관을 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, Hinduism의 viśes
.a-dharma와 같이 특정 문화나 상황에 맞는 도덕적 가치를 수용하고 존중하는 방법을 도입할 수 있습니다. 또한, 다양한 문화권의 도덕 철학을 이해하고 적용하기 위해 문화 간 교류와 협력을 강화하는 노력이 필요합니다. AI 시스템의 설계와 훈련에 있어 다양성과 포용성을 고려함으로써 서구 중심의 도덕관을 넘어 다양한 문화권의 가치를 반영할 수 있을 것입니다.

AI 정렬에서 배제된 지식을 포함하는 것이 어떤 식으로 AI 시스템의 성능과 안전성에 영향을 미칠 수 있을까?

AI 정렬에서 배제된 지식을 포함하는 것은 AI 시스템의 성능과 안전성을 향상시킬 수 있는 중요한 요소입니다. 배제된 지식을 포함함으로써 AI 시스템은 다양한 문화적 배경과 관점을 이해하고 다양성을 존중할 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템이 특정 문화나 지식 체계에 국한되지 않고 보다 포괄적이고 포용적인 결정을 내릴 수 있게 됩니다. 또한, 배제된 지식을 포함함으로써 AI 시스템이 다양한 상황과 환경에서 더 효과적으로 작동하고 다양한 사용자들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 것입니다. 따라서 AI 정렬에서 배제된 지식을 적극적으로 포함하는 것은 AI 시스템의 성능과 안전성을 향상시키는데 중요한 역할을 할 수 있습니다.