🚀 오늘의 AI 기술 동향
## [생성형 AI의 기업 도입 가속화 및 윤리적 문제 대두]
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업들은 생산성 향상, 고객 경험 개선 등 다양한 분야에서 이를 적극적으로 도입하고 있습니다. 하지만 동시에 데이터 편향, 저작권 침해, 일자리 감소 등 윤리적인 문제에 대한 우려도 커지고 있습니다. 따라서 기업들은 생성형 AI 도입 시 기술적인 측면뿐만 아니라 윤리적인 가이드라인과 책임감 있는 사용 방안을 함께 고려해야 할 필요성이 강조되고 있습니다. 전문가들은 AI 기술 발전과 함께 사회적 합의와 규제 마련이 시급하다고 지적합니다.
[생성형 AI의 빛과 그림자…윤리적 문제, 해법은](https://www.etnews.com/20240516000082)
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업들은 생산성 향상, 고객 경험 개선 등 다양한 분야에서 이를 적극적으로 도입하고 있습니다. 하지만 동시에 데이터 편향, 저작권 침해, 일자리 감소 등 윤리적인 문제에 대한 우려도 커지고 있습니다. 따라서 기업들은 생성형 AI 도입 시 기술적인 측면뿐만 아니라 윤리적인 가이드라인과 책임감 있는 사용 방안을 함께 고려해야 할 필요성이 강조되고 있습니다. 전문가들은 AI 기술 발전과 함께 사회적 합의와 규제 마련이 시급하다고 지적합니다.
[생성형 AI의 빛과 그림자…윤리적 문제, 해법은](https://www.etnews.com/20240516000082)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Self-Correcting Programs Improve Language Model Reasoning
[핵심 내용 요약]
최근 대규모 언어 모델(LLM)은 복잡한 추론 문제에서 어려움을 겪습니다. 이 논문에서는 LLM이 스스로 오류를 발견하고 수정하도록 하는 새로운 프레임워크인 "자체 수정 프로그램 (Self-Correcting Programs; SCP)"을 제안합니다. SCP는 문제를 해결하는 과정에서 중간 단계를 생성하고, LLM은 각 단계를 평가하여 오류 가능성이 있는 부분을 식별합니다. 오류가 발견되면 LLM은 해당 단계를 수정하고 전체 과정을 다시 평가합니다. 이러한 반복적인 과정을 통해 LLM은 최종적으로 더 정확하고 논리적인 답변을 생성할 수 있습니다. 간단히 말해, LLM에게 '생각하는 과정'을 보여주고 스스로 검토하고 고치도록 훈련시키는 방식입니다.
[관련 링크]
[핵심 내용 요약]
최근 대규모 언어 모델(LLM)은 복잡한 추론 문제에서 어려움을 겪습니다. 이 논문에서는 LLM이 스스로 오류를 발견하고 수정하도록 하는 새로운 프레임워크인 "자체 수정 프로그램 (Self-Correcting Programs; SCP)"을 제안합니다. SCP는 문제를 해결하는 과정에서 중간 단계를 생성하고, LLM은 각 단계를 평가하여 오류 가능성이 있는 부분을 식별합니다. 오류가 발견되면 LLM은 해당 단계를 수정하고 전체 과정을 다시 평가합니다. 이러한 반복적인 과정을 통해 LLM은 최종적으로 더 정확하고 논리적인 답변을 생성할 수 있습니다. 간단히 말해, LLM에게 '생각하는 과정'을 보여주고 스스로 검토하고 고치도록 훈련시키는 방식입니다.
[관련 링크]