이 논문은 채팅GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 지속가능성, 프라이버시, 디지털 격차, 윤리 측면에 대해 다룬다.
지속가능성 측면에서는 LLM 훈련 및 추론 과정의 에너지 소비와 탄소 배출 문제를 다룬다. 훈련 과정에서 수백만 톤의 이산화탄소가 배출될 수 있으며, 추론 과정에서도 상당한 에너지가 소비된다. 이에 대한 완화 방안으로 에너지 효율적인 하드웨어 사용, 재생 에너지 활용, 모델 아키텍처 최적화 등이 제안된다.
프라이버시 측면에서는 LLM 훈련에 사용된 개인 데이터와 저작권 보호 문제를 다룬다. 사용자 동의 없이 데이터가 수집되고 LLM에 활용되는 것은 프라이버시 침해 소지가 있다. 또한 LLM이 저작권 보호 텍스트를 활용하는 문제도 제기된다. 이에 대한 해결책으로 데이터 익명화, 사용자 동의 및 통제 강화, 차등 프라이버시 기법 적용 등이 제안된다.
디지털 격차 측면에서는 LLM 활용에 필요한 인터넷 속도와 기술 인력 수준의 국가 간 격차 문제를 다룬다. 저개발국의 경우 평균 인터넷 속도와 기술 인력 비율이 선진국에 크게 뒤처져, LLM 활용에 어려움을 겪을 수 있다. 이를 해결하기 위해 LLM의 접근성과 저렴성 제고, 현지화 및 다국어 지원, 역량 강화 프로그램 제공 등이 제안된다.
윤리 측면에서는 EU AI법 등 관련 규제와 LLM의 연관성을 다룬다. LLM의 지속가능성, 프라이버시, 디지털 격차 문제는 윤리적 측면에서도 중요하며, 이를 고려한 정책 수립이 필요하다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Głębsze pytania