ChatGPT와의 흥미로운 토론의 두 번째 부분에 다시 오신 것을 환영합니다. 에서 대화의 초기 부분, 우리는 데이터 수집의 역할, 주석 및 언어 대형 모델 교육에서 Human-in-the-Loop의 중요성에 대해 논의했습니다. 이제 AI 모델을 교육하는 동안 직면하는 문제, 편견, 응용 프로그램 및 고급 AI 모델이 일반적으로 인간에게 미치는 영향에 대해 이야기하겠습니다.
- 규칙 기반 시스템: 여기에는 기계가 데이터에 주석을 달기 위해 따르는 특정 규칙을 만드는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 이메일 주소처럼 보이는 텍스트(예: '@' 기호 포함)를 '이메일'로 표시하는 규칙이 있을 수 있습니다.
- 기계 학습 모델: 사전 학습된 기계 학습 모델을 사용하여 새 데이터에 주석을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 사전 훈련된 명명된 엔터티 인식 모델을 사용하여 텍스트에서 엔터티를 식별하고 레이블을 지정할 수 있습니다.
- 적극적인 학습: 이 방법에서 기계 학습 모델은 초기에 수동으로 주석이 달린 작은 데이터 배치로 훈련됩니다. 그런 다음 모델은 가장 신뢰할 수 있는 데이터에 주석을 달고 이러한 주석은 인간 주석 작성자에 의해 확인되고 수정됩니다. 이 더 큰 데이터 세트로 모델을 재교육하고 프로세스를 반복합니다.
- 약한 감독: 여기에서 여러 약한 주석(규칙 기반 시스템, 크라우드 소싱, 휴리스틱 등일 수 있음)이 데이터에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다. 각각의 약한 어노테이터는 불완전하지만 결합된 레이블은 초기 모델 훈련을 위한 좋은 근사치를 제공할 수 있습니다.
- 전이 학습: 이 접근 방식은 하나의 작업에 대해 훈련된 모델을 활용하고 이를 다른 관련 작업에 적용합니다. 예를 들어, 이미지에서 물체를 인식하도록 훈련된 모델은 특정 유형의 물체를 인식하도록 설계된 모델의 출발점으로 사용될 수 있습니다.
자동 주석은 강력한 도구가 될 수 있지만 항상 완벽하지는 않으며 사용된 방법과 작업의 복잡성에 따라 품질이 달라질 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 초기 규칙 또는 훈련 세트의 편향으로 인해 오류가 있을 수 있으며 복잡한 작업에는 여전히 사람의 감독이 필요한 경우가 많습니다. 따라서 자동화 및 수동 주석(반지도 학습)의 조합은 종종 크고 복잡한 데이터 세트에 가장 적합한 접근 방식입니다.
- 데이터 다양성 및 대표성: 수집된 데이터가 다양한 시나리오를 포함하고 실제 조건을 정확하게 나타내는지 확인하는 것은 어려운 일입니다. 예를 들어 이미지 인식 모델에는 조명, 방향 및 배경이 다양한 이미지가 필요합니다.
- 데이터 프라이버시 및 윤리: 데이터를 수집하는 동안 프라이버시 권리를 존중하고 윤리적 지침을 준수하는 것이 중요합니다. 의료 AI에서 환자 데이터를 익명화하면 모델 훈련에 대한 유용성을 손상시키지 않으면서 프라이버시를 보장할 수 있습니다.
- 데이터 품질: 고품질 데이터는 필수입니다. 시끄럽거나 관련이 없거나 잘못된 데이터는 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 속어, 오타 및 일관되지 않은 언어 사용이 포함된 소셜 미디어 데이터는 감정 분석 교육에 문제를 제기합니다.
- 주석 품질 및 일관성: 정확하고 일관된 주석을 보장하는 것은 복잡합니다. 이미지 분류에서 동일한 개체에 다르게 레이블을 지정하는 다른 주석자는 훈련 중에 모델을 혼동시킬 수 있습니다.
- 시간과 비용: 수동 주석은 특히 대규모 데이터 세트의 경우 시간과 비용이 많이 듭니다. 자연어 처리의 경우 어노테이터는 텍스트의 컨텍스트를 이해하기 위해 상당한 시간과 언어 전문 지식이 필요합니다.
- 확장성: 품질을 유지하면서 주석 프로세스를 확장하는 것은 어려운 일입니다. 언어 모델에는 종종 수십억 개의 예제가 필요하므로 대규모 주석 작성자 팀 간의 조정이 필요하고 주석 전체에서 일관성을 보장해야 합니다.
- 라벨링 모호성: 올바른 라벨은 주관적일 수 있으며 해석의 여지가 있습니다. 주석 작성자는 감정 분석 작업에 대해 서로 다른 의견을 가질 수 있으므로 동일한 텍스트에 대해 서로 다른 레이블이 지정될 수 있습니다.
- 민감한 데이터: 의료 또는 금융 기록과 같은 민감한 데이터를 취급하려면 추가 예방 조치가 필요합니다. 주석 작성자는 이 데이터를 적절하게 처리하고 데이터를 보호하기 위해 전문 교육이나 인증이 필요할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하려면 좋은 프로젝트 계획, 데이터 수집자와 주석 작성자를 위한 명확한 지침, 가능한 경우 자동화 도구 사용, 품질 관리를 위한 강력한 시스템의 조합이 필요한 경우가 많습니다.
- 데이터 세트 균형: 서로 다른 클래스를 동일하게 표현하도록 데이터 세트를 조정합니다.
- 바이어스 완화 알고리즘 사용: 모델 예측의 편향을 줄이기 위해 고안된 기술을 사용합니다.
- 차등 프라이버시 적용: 민감한 속성을 보호하기 위해 데이터에 노이즈를 추가하십시오.
- 바이어스 인식 모델 미세 조정 수행: 바이어스 완화를 고려하여 모델을 조정합니다.
- 인적 검토 및 지침 사용: 검토자는 미세 조정 중에 어떤 그룹도 선호하지 않도록 지시하는 지침을 따릅니다.
- 지속적인 피드백 루프 구축: 리뷰어와의 정기적인 상호 작용을 통해 지속적인 학습과 편향 수정이 가능합니다.
편향을 완전히 제거하는 것은 어려운 일이지만 이러한 단계를 통해 편향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 콘텐츠 생성: 그들은 기사, 보고서 및 이메일과 같은 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 고객 서비스 : 고객 지원을 자동화하기 위해 챗봇 및 가상 비서에서 사용할 수 있습니다.
- 언어 번역 : 서로 다른 언어 간에 텍스트를 번역하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 과외 : 그들은 다양한 주제에 대한 설명을 제공할 수 있어 교육에 도움이 됩니다.
- 코드 작성: 코드 작성, 소프트웨어 개발 지원을 지원할 수 있습니다.
- 마케팅과 광고: 마케팅 캠페인을 위한 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
- 접근성 : 텍스트 음성 변환 응용 프로그램용 음성 생성에 도움이 될 수 있습니다.
- 작업 자동화: 일상적이고 일상적인 작업, 특히 제조, 물류 및 사무 작업과 같은 부문에서 자동화되어 실직으로 이어질 수 있습니다.
- 새로운 일자리 창출: 긍정적인 측면에서 AI의 부상은 AI 전문가, 데이터 분석가, 기계 학습 엔지니어, AI 윤리 및 정책 역할과 같이 이전에는 존재하지 않았던 새로운 역할을 창출할 것입니다.
- 직무 혁신: AI가 업무의 일상적인 측면을 대신하여 직원들이 더 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있게 되면서 많은 직업이 사라지는 것이 아니라 변화될 것입니다.
- 기술 수요 변화: 디지털 기술과 AI에 대한 이해에 대한 수요가 증가하여 단기적으로 기술 격차가 발생할 수 있습니다.
따라서 AI는 의심할 여지 없이 고용 시장을 혼란에 빠뜨리지만 새로운 일자리와 생산성 향상의 기회도 제공합니다.
- 이해의 부족: AI 모델은 인간과 같은 방식으로 컨텍스트나 개념을 이해하지 못합니다. 그들은 데이터의 패턴을 식별하지만 기본 의미를 이해하지 못합니다.
- 데이터 종속성: 학습을 위해 많은 양의 데이터가 필요합니다. 데이터가 편향되거나 불완전하거나 품질이 좋지 않으면 모델의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
- 일반화: 특정 작업 또는 데이터 세트에 대해 훈련된 모델은 종종 학습을 보이지 않는 새로운 시나리오로 일반화하는 데 어려움을 겪습니다.
- 설명 가능성 : 특정 모델(특히 딥 러닝 모델)이 특정 결정을 내린 이유를 이해하기 어려운 경우가 많아 투명성이나 해석 가능성이 부족합니다.
- 견고성 : AI 모델은 입력 데이터의 사소한 변화(노이즈, 왜곡)에 민감할 수 있으며 모든 조건에서 안정적으로 수행되지 않을 수 있습니다.
- 윤리적 문제: AI 애플리케이션은 개인 정보 문제, 잠재적인 오용 또는 의도하지 않은 편견으로 이어져 윤리적 및 법적 문제를 야기할 수 있습니다.
2021년 3월 내 지식이 마감된 시점에서 AI는 특히 GPT-4 및 GPT-XNUMX와 같은 정교한 언어 모델의 개발과 함께 문맥 이해에서 상당한 발전을 이루었습니다. 이러한 모델은 받은 입력과 단어와 개념 간의 관계에 대한 내부 이해를 기반으로 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다.
그러나 이 "이해"는 인간의 이해와 다르다는 점에 유의해야 합니다. 현재 존재하는 AI 시스템은 의식, 자기 인식 또는 인간이 가진 것과 같은 깊이의 경험적 지식을 가지고 있지 않습니다. 생생한 경험이나 직관적인 뉘앙스 파악이 아니라 데이터의 패턴을 기반으로 컨텍스트를 해석합니다. 따라서 맥락에 대한 그들의 이해는 우리와 근본적으로 다릅니다.
예를 들어, AI는 "개학 첫날 기분이 어땠나요?"와 같은 개인적인 경험에 대한 질문에 대한 응답을 생성할 수 있지만, 이는 어떤 데이터가 아니라 훈련된 데이터의 패턴을 기반으로 합니다. 개인적인 경험이나 감정이 있습니다. AI는 감정이나 개인적인 경험이 없습니다.
미래에 관해서는 말하기 어렵습니다. AI 연구 및 개발의 발전은 빠른 속도로 계속되고 있지만 패턴 인식에서 진정한 인간과 같은 이해 및 의식으로의 도약은 엄청난 것이며 우리는 그것이 가능한지 또는 어떻게 달성될 것인지 아직 알지 못합니다. AI 시스템이 맥락을 해석하는 데 더 정교해진다고 해서 반드시 인간과 같은 이해력을 갖고 있다는 의미는 아닙니다.
- 향상된 자연어 이해 및 생성: 더 인간과 유사한 대화형 AI와 더 나은 자동 번역.
- AI 공정성, 설명 가능성 및 투명성: AI 의사 결정 이해, 공정성 보장 및 투명성 촉진을 위한 기술.
- 의료 분야의 AI: AI를 통한 향상된 질병 진단, 환자 결과 예측 및 맞춤형 치료.
- 강화 학습 및 일반 AI: 다양한 작업을 학습하고 새로운 상황에 적응할 수 있는 보다 적응력이 뛰어난 AI 시스템.
- AI 및 양자 컴퓨팅: 더 복잡한 모델과 더 빠른 훈련 시간을 가능하게 하는 강화된 계산 능력.
- 제휴 학습: 데이터를 공유하지 않고 여러 장치에서 모델을 교육하는 개인 정보 보호 기계 학습.
