🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 문제 및 책임 규명 노력 가속화]
생성형 AI 모델의 발전과 활용이 급증하면서, 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라, AI 개발자와 규제 기관들은 AI의 투명성, 책임성, 공정성을 확보하기 위한 기술적, 정책적 노력을 강화하고 있습니다. 특히, AI 모델의 학습 데이터 편향성 완화, 결과물 출처 표기 의무화, 유해 콘텐츠 필터링 기술 개발 등이 활발하게 진행 중입니다. 또한, AI로 인한 사회적 피해 발생 시 책임 소재를 명확히 하기 위한 법적 논의도 활발하게 이루어지고 있습니다.
[생성형 AI가 만든 가짜 뉴스, 어떻게 구별할까](https://www.sisajournal.com/news/articleView.html?idxno=314005)
생성형 AI 모델의 발전과 활용이 급증하면서, 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라, AI 개발자와 규제 기관들은 AI의 투명성, 책임성, 공정성을 확보하기 위한 기술적, 정책적 노력을 강화하고 있습니다. 특히, AI 모델의 학습 데이터 편향성 완화, 결과물 출처 표기 의무화, 유해 콘텐츠 필터링 기술 개발 등이 활발하게 진행 중입니다. 또한, AI로 인한 사회적 피해 발생 시 책임 소재를 명확히 하기 위한 법적 논의도 활발하게 이루어지고 있습니다.
[생성형 AI가 만든 가짜 뉴스, 어떻게 구별할까](https://www.sisajournal.com/news/articleView.html?idxno=314005)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목]Scaling Language Model Inference with Tree of Thoughts
[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 획기적으로 향상시키는 새로운 방법인 "사고의 트리(Tree of Thoughts, ToT)"를 제안합니다. 기존의 LLM은 주로 선형적인 사고 과정을 따르지만, ToT는 마치 사람이 문제 해결 과정을 탐색하듯이 다양한 사고 경로를 탐색하고 평가합니다. 이를 통해 LLM은 더욱 복잡하고 창의적인 문제 해결 능력을 갖추게 됩니다. 특히, ToT는 중간 단계의 사고를 평가하고, 유망한 방향으로 탐색을 집중하며, 잘못된 경로는 되돌아갈 수 있게 하여 LLM이 더 나은 결론에 도달하도록 돕습니다. ToT는 기존 방식보다 훨씬 더 복잡한 추론 과정을 필요로 하는 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
[링크]
[https://arxiv.org/abs/2305.10601](https://arxiv.org/abs/2305.10601)
[일반인 이해를 위한 쉬운 설명]
우리가 어려운 문제를 풀 때, 여러 가지 아이디어를 떠올리고, 시도해보고, 어떤 아이디어가 좋은지 판단하고, 막히면 다시 다른 아이디어를 시도하듯이, 인공지능도 그렇게 생각하도록 만드는 방법이 제시된 논문입니다.
기존의 인공지능은 마치 한 줄로 생각하는 것처럼 문제를 해결했습니다. 하지만 이 논문에서는 "생각의 트리"라는 것을 이용해서 인공지능이 여러 갈래로 생각을 뻗어나가도록 합니다. 각 갈래는 문제 해결을 위한 다양한 아이디어를 나타내죠.
그리고 각 아이디어가 얼마나 좋은지 평가해서, 가능성이 높은 아이디어에 집중하고, 막다른 길에 다다르면 다시 돌아가 다른 아이디어를 시도합니다. 마치 나무가 가지를 뻗듯이 생각을 확장하고 탐색하면서 문제를 해결하는 것이죠.
이 방법을 사용했더니 인공지능이 기존보다 훨씬 복잡하고 어려운 문제를 더 잘 풀 수 있게 되었다고 합니다. 예를 들어, 복잡한 퍼즐을 풀거나 창의적인 글쓰기를 할 때 더욱 효과적입니다.
[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 획기적으로 향상시키는 새로운 방법인 "사고의 트리(Tree of Thoughts, ToT)"를 제안합니다. 기존의 LLM은 주로 선형적인 사고 과정을 따르지만, ToT는 마치 사람이 문제 해결 과정을 탐색하듯이 다양한 사고 경로를 탐색하고 평가합니다. 이를 통해 LLM은 더욱 복잡하고 창의적인 문제 해결 능력을 갖추게 됩니다. 특히, ToT는 중간 단계의 사고를 평가하고, 유망한 방향으로 탐색을 집중하며, 잘못된 경로는 되돌아갈 수 있게 하여 LLM이 더 나은 결론에 도달하도록 돕습니다. ToT는 기존 방식보다 훨씬 더 복잡한 추론 과정을 필요로 하는 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
[링크]
[https://arxiv.org/abs/2305.10601](https://arxiv.org/abs/2305.10601)
[일반인 이해를 위한 쉬운 설명]
우리가 어려운 문제를 풀 때, 여러 가지 아이디어를 떠올리고, 시도해보고, 어떤 아이디어가 좋은지 판단하고, 막히면 다시 다른 아이디어를 시도하듯이, 인공지능도 그렇게 생각하도록 만드는 방법이 제시된 논문입니다.
기존의 인공지능은 마치 한 줄로 생각하는 것처럼 문제를 해결했습니다. 하지만 이 논문에서는 "생각의 트리"라는 것을 이용해서 인공지능이 여러 갈래로 생각을 뻗어나가도록 합니다. 각 갈래는 문제 해결을 위한 다양한 아이디어를 나타내죠.
그리고 각 아이디어가 얼마나 좋은지 평가해서, 가능성이 높은 아이디어에 집중하고, 막다른 길에 다다르면 다시 돌아가 다른 아이디어를 시도합니다. 마치 나무가 가지를 뻗듯이 생각을 확장하고 탐색하면서 문제를 해결하는 것이죠.
이 방법을 사용했더니 인공지능이 기존보다 훨씬 복잡하고 어려운 문제를 더 잘 풀 수 있게 되었다고 합니다. 예를 들어, 복잡한 퍼즐을 풀거나 창의적인 글쓰기를 할 때 더욱 효과적입니다.