AI의 부적절한 재교육 위험
마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 06일
설명
재교육 목적으로 바람직하지 않은 결과물(예를 들어, 부정확하거나 부적절하거나 사용자 콘텐츠)을 사용하면 예상치 못한 모델 동작이 발생할 수 있습니다.
왜 재훈련이 기초 모델에 문제가 되는 걸까요?
적절한 인간 검증을 수행하지 않고 모델을 재훈련하기 위해 생성된 출력을 재사용하면 바람직하지 않은 출력이 모델의 훈련 또는 조정 데이터에 통합될 가능성이 높아집니다. 이 모델은 결과적으로 더 바람직하지 않은 결과를 만들어낼 수 있습니다.
예
AI 생성 콘텐츠 사용 교육으로 인한 모델 붕괴
원문 기사에서 언급된 바와 같이, 영국과 캐나다의 연구자 그룹은 인간이 생성한 콘텐츠 대신 AI가 생성한 콘텐츠를 훈련에 사용하는 문제를 조사했습니다. 그들은 이 기술의 기반이 되는 대규모 언어 모델이 다른 AI 생성 콘텐츠에 대해 학습될 가능성이 있다는 것을 발견했습니다. 생성된 데이터가 인터넷을 통해 계속해서 확산되면서, 그들은 이를 "모델 붕괴"라고 부르는 현상이 발생할 수 있다고 합니다
상위 주제: AI 위험 아틀라스
저희는 기초 모델의 많은 위험을 설명하는 데 도움이 되도록 언론에서 다룬 사례를 제공합니다. 언론이 다루는 이러한 사건의 대부분은 아직 진행 중이거나 해결된 상태이며, 이를 참조하면 독자가 잠재적 위험을 이해하고 완화하기 위한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 예시들은 설명을 위한 목적으로만 강조되어 있습니다.
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