🚀 오늘의 AI 기술 동향
## [생성형 AI의 윤리적 문제 및 책임 규명 노력 심화]
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 모델 개발자와 플랫폼 제공자는 AI가 사회에 미치는 부정적인 영향을 최소화하기 위한 책임 규명 및 기술적, 정책적 해결책 마련에 적극적으로 나서고 있습니다. AI 윤리 및 안전에 대한 논의는 앞으로 더욱 중요해질 전망이며, 관련 규제 도입 및 기술 표준 확립을 위한 노력이 가속화될 것으로 예상됩니다.
[OpenAI, AI 안전 및 보안에 10억 달러 투자](https://aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155857)
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 딥페이크, 허위 정보 생성, 저작권 침해 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 AI 모델 개발자와 플랫폼 제공자는 AI가 사회에 미치는 부정적인 영향을 최소화하기 위한 책임 규명 및 기술적, 정책적 해결책 마련에 적극적으로 나서고 있습니다. AI 윤리 및 안전에 대한 논의는 앞으로 더욱 중요해질 전망이며, 관련 규제 도입 및 기술 표준 확립을 위한 노력이 가속화될 것으로 예상됩니다.
[OpenAI, AI 안전 및 보안에 10억 달러 투자](https://aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155857)
📄 오늘의 추천 논문
## [제목] Language Models are Secretly Good Estimators (언어 모델은 생각보다 훌륭한 추정기다)
[핵심 내용 요약]
기존에는 언어 모델(GPT-3, LLaMA 등)이 단순히 텍스트를 생성하는 데 특화된 것으로 여겨졌지만, 이 논문은 언어 모델이 실제로는 다양한 '추정' 문제도 매우 잘 해결할 수 있음을 보여줍니다. 즉, 질문에 대한 답을 정확히 알고 있을 뿐 아니라, 그 답이 얼마나 확실한지(불확실성)까지도 추정할 수 있다는 것입니다. 언어 모델은 텍스트 형식으로 주어진 질문에 답을 하고, 추가적으로 답에 대한 신뢰도를 나타내는 '확률'을 계산하여 제시합니다. 다양한 실험 결과, 언어 모델이 제공하는 확률은 실제 정답률과 매우 높은 상관관계를 보였으며, 이는 언어 모델이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 세상에 대한 지식을 내재하고 있다는 것을 시사합니다. 이러한 능력은 언어 모델을 활용하여 더 신뢰성 높고 안전한 AI 시스템을 구축하는 데 기여할 수 있습니다.
[링크] ([https://arxiv.org/abs/2405.07393](https://arxiv.org/abs/2405.07393))
[일반인 대상 추가 설명]
쉽게 말해, 마치 우리가 시험 문제를 풀 때 "정답은 3번인 것 같은데, 80% 정도 확신해" 라고 말하는 것과 비슷합니다. 기존 AI 모델은 정답을 맞히는 데 집중했지만, 이 논문은 AI가 얼마나 확신하는지까지 알 수 있다는 것을 보여줍니다. AI가 스스로 얼마나 믿을 만한 답인지 알려주면, 우리는 그 정보를 바탕으로 AI의 답변을 더 똑똑하게 활용할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 "고양이 사진일 확률이 99%입니다"라고 답하면 우리는 거의 확신할 수 있지만, "51%입니다"라고 답하면 다시 한번 확인해 볼 수 있습니다. 이러한 능력은 AI가 의료, 금융 등 중요한 분야에서 더욱 안전하고 신뢰성 있게 사용될 수 있도록 돕습니다.
[핵심 내용 요약]
기존에는 언어 모델(GPT-3, LLaMA 등)이 단순히 텍스트를 생성하는 데 특화된 것으로 여겨졌지만, 이 논문은 언어 모델이 실제로는 다양한 '추정' 문제도 매우 잘 해결할 수 있음을 보여줍니다. 즉, 질문에 대한 답을 정확히 알고 있을 뿐 아니라, 그 답이 얼마나 확실한지(불확실성)까지도 추정할 수 있다는 것입니다. 언어 모델은 텍스트 형식으로 주어진 질문에 답을 하고, 추가적으로 답에 대한 신뢰도를 나타내는 '확률'을 계산하여 제시합니다. 다양한 실험 결과, 언어 모델이 제공하는 확률은 실제 정답률과 매우 높은 상관관계를 보였으며, 이는 언어 모델이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 세상에 대한 지식을 내재하고 있다는 것을 시사합니다. 이러한 능력은 언어 모델을 활용하여 더 신뢰성 높고 안전한 AI 시스템을 구축하는 데 기여할 수 있습니다.
[링크] ([https://arxiv.org/abs/2405.07393](https://arxiv.org/abs/2405.07393))
[일반인 대상 추가 설명]
쉽게 말해, 마치 우리가 시험 문제를 풀 때 "정답은 3번인 것 같은데, 80% 정도 확신해" 라고 말하는 것과 비슷합니다. 기존 AI 모델은 정답을 맞히는 데 집중했지만, 이 논문은 AI가 얼마나 확신하는지까지 알 수 있다는 것을 보여줍니다. AI가 스스로 얼마나 믿을 만한 답인지 알려주면, 우리는 그 정보를 바탕으로 AI의 답변을 더 똑똑하게 활용할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 "고양이 사진일 확률이 99%입니다"라고 답하면 우리는 거의 확신할 수 있지만, "51%입니다"라고 답하면 다시 한번 확인해 볼 수 있습니다. 이러한 능력은 AI가 의료, 금융 등 중요한 분야에서 더욱 안전하고 신뢰성 있게 사용될 수 있도록 돕습니다.