🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 문제 및 규제 강화 움직임]
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 각국 정부와 관련 기관에서는 생성형 AI의 오남용을 막고 책임 있는 사용을 장려하기 위한 규제 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다. 특히, AI가 생성한 콘텐츠에 대한 출처 표시 의무화, 불법 콘텐츠 필터링 기술 개발 지원, AI 개발 및 사용 과정에서의 투명성 확보 등이 주요 논의 대상으로 떠오르고 있습니다. 이러한 규제 강화 움직임은 AI 기술의 건전한 발전과 사회적 수용성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
[생성 AI 규제, 본격화되나... “유럽 AI법, 전 세계 표준 될 수도”](https://www.itbiznews.com/news/articleView.html?idxno=92799)
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 다양한 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 각국 정부와 관련 기관에서는 생성형 AI의 오남용을 막고 책임 있는 사용을 장려하기 위한 규제 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다. 특히, AI가 생성한 콘텐츠에 대한 출처 표시 의무화, 불법 콘텐츠 필터링 기술 개발 지원, AI 개발 및 사용 과정에서의 투명성 확보 등이 주요 논의 대상으로 떠오르고 있습니다. 이러한 규제 강화 움직임은 AI 기술의 건전한 발전과 사회적 수용성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
[생성 AI 규제, 본격화되나... “유럽 AI법, 전 세계 표준 될 수도”](https://www.itbiznews.com/news/articleView.html?idxno=92799)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Self-Discovering and Adapting LLM Behavior with Online Exploration (온라인 탐색을 통해 LLM의 행동을 스스로 발견하고 적응시키기)
[핵심 내용 요약]
* 이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 주어진 환경에서 스스로 다양한 행동 방식을 실험하고 학습하여 최적의 행동 전략을 찾아내는 새로운 방법을 제시합니다. 마치 로봇이 시행착오를 거쳐 미로를 탈출하는 방법을 배우는 것과 유사합니다.
* 기존 LLM은 주로 사람이 제공한 데이터에 의존하여 학습하지만, 이 방법은 LLM이 직접 상호작용하며 데이터를 생성하고 학습한다는 점에서 차별성을 가집니다.
* 강화 학습의 원리를 활용하여 LLM이 좋은 행동을 했을 때 긍정적인 보상을 제공하고, 나쁜 행동을 했을 때 부정적인 보상을 제공함으로써 LLM이 스스로 개선되도록 유도합니다.
* 특히, 이 방법은 사람이 직접 설계하기 어려운 복잡한 환경이나, 명확한 목표가 주어지지 않은 상황에서도 LLM이 효과적으로 학습할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어, 사용자와 자연스럽게 대화하는 방법이나, 주어진 데이터를 기반으로 창의적인 글을 쓰는 방법을 스스로 익힐 수 있습니다.
* 이 연구는 LLM이 더욱 자율적이고 유연하게 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.15235](https://arxiv.org/abs/2405.15235)
[핵심 내용 요약]
* 이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 주어진 환경에서 스스로 다양한 행동 방식을 실험하고 학습하여 최적의 행동 전략을 찾아내는 새로운 방법을 제시합니다. 마치 로봇이 시행착오를 거쳐 미로를 탈출하는 방법을 배우는 것과 유사합니다.
* 기존 LLM은 주로 사람이 제공한 데이터에 의존하여 학습하지만, 이 방법은 LLM이 직접 상호작용하며 데이터를 생성하고 학습한다는 점에서 차별성을 가집니다.
* 강화 학습의 원리를 활용하여 LLM이 좋은 행동을 했을 때 긍정적인 보상을 제공하고, 나쁜 행동을 했을 때 부정적인 보상을 제공함으로써 LLM이 스스로 개선되도록 유도합니다.
* 특히, 이 방법은 사람이 직접 설계하기 어려운 복잡한 환경이나, 명확한 목표가 주어지지 않은 상황에서도 LLM이 효과적으로 학습할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어, 사용자와 자연스럽게 대화하는 방법이나, 주어진 데이터를 기반으로 창의적인 글을 쓰는 방법을 스스로 익힐 수 있습니다.
* 이 연구는 LLM이 더욱 자율적이고 유연하게 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.15235](https://arxiv.org/abs/2405.15235)