[논문 리뷰] On pitfalls (and advantages) of sophisticated large language models

Anna Strasser|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 25.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 고도로 발전한 대규모 언어 모델(LLM)의 双면성에 대해 다루며, 자연어 처리 분야에서의 변혁적 잠재력과 함께 신뢰할 수 없는 출력, 탐지하기 어려운 합성 텍스트, 표절, 개인정보 침해 및 오락성 정보와 같은 심각한 위험 요소를 강조한다. 이는 사회적 피해를 완화하기 위해 신중한 도입과 윤리적 거버넌스를 주장하며, 언어 이해 및 생성 분야에서 LLM이 가지는 뚜렷한 이점을 인정한다.

ABSTRACT

Natural language processing based on large language models (LLMs) is a booming field of AI research. After neural networks have proven to outperform humans in games and practical domains based on pattern recognition, we might stand now at a road junction where artificial entities might eventually enter the realm of human communication. However, this comes with serious risks. Due to the inherent limitations regarding the reliability of neural networks, overreliance on LLMs can have disruptive consequences. Since it will be increasingly difficult to distinguish between human-written and machine-generated text, one is confronted with new ethical challenges. This begins with the no longer undoubtedly verifiable human authorship and continues with various types of fraud, such as a new form of plagiarism. This also concerns the violation of privacy rights, the possibility of circulating counterfeits of humans, and, last but not least, it makes a massive spread of misinformation possible.

연구 동기 및 목표

• 고도로 발전한 대규모 언어 모델이 자연어 처리 분야에서 점점 더 널리 사용됨에 따라 발생하는 윤리적 및 사회적 위험을 분석하기 위해.
• 사람과 기계가 생성한 텍스트를 구분하기 어려운 상황이 초래하는 과제, 특히 저작권 보존 및 지적 재산권에 대한 위협을 조사하기 위해.
• LLM이 개인정보 침해와 신원 도용에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 영향을 탐색하기 위해.
• 책임감 있는 LLM 배포를 보장하기 위해 윤리적 프레임워크와 기술적 보호 조치가 필요하다는 점을 강조하기 위해.
• 언어 이해 분야에서 LLM이 가지는 장점을 인정하면서도, 그 내재된 한계와 위험 요소에 대한 인식을 균형 있게 유지하기 위해.

제안 방법

• 자연어 처리 분야에서 대규모 언어 모델의 현재 문헌과 실제 적용 사례에 대한 분석적 검토.
• LLM의 윤리적, 법적, 사회적 영향에 대한 주제 분석을 통해 핵심 위험 요소를 규명하기.
• 표절 및 위조 신원 생성과 같은 잠재적 오용 사례를 설명하기 위해 사례 기반 추론의 활용.
• 특히 모델이 더욱 발전함에 따라 AI 생성 텍스트를 탐지하는 데 어려움이 있음을 평가하기.
• LLM 사용의 투명성과 책임성을 향상시키기 위한 기술적 및 정책 수준의 해법 논의.
• 컴퓨터 과학, 윤리학 및 사회적 영향 분야의 통찰을 통합하여 권고 사항을 틀로 잡기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고도로 발전한 대규모 언어 모델의 배포와 관련된 주요 윤리적 및 사회적 위험 요소는 무엇인가요?
• RQ2 사람과 AI가 생성한 텍스트가 구분하기 어려운 상황이 저작권 보존 및 지적 재산권에 어떤 위협을 가하는가요?
• RQ3 대규모 언어 모델은 개인정보 침해와 신원 도용에 어떻게 기여할 수 있나요?
• RQ4 LLM 통한 오락성 정보의 광범위한 확산을 탐지하고 방지하기 위해 어떤 메커니즘이 개발될 수 있나요?
• RQ5 언어 이해 분야에서 LLM의 이점은 어떻게 책임감 있고 투명한 사용의 필요성과 균형을 이루어야 하나요?

주요 결과

• 대규모 언어 모델은 생성된 텍스트의 기원을 확인하기 어려운 내재적 불신뢰성으로 인해 심각한 위험을 초래한다.
• 사람과 기계가 생성한 콘텐츠의 점점 더 뚜렷한 유사성은 저작권의 진실성에 위협을 가하며, 새로운 형태의 표절을 가능하게 한다.
• LLM은 위조 신원과 합성 미디어 생성에 악용될 수 있어 심각한 개인정보 및 동의 문제를 야기한다.
• LLM의 광범위한 사용은 탐지 및 대응이 어려운 광범위한 오락성 정보 캠페인을 가능하게 하며, 이는 위험을 증가시킨다.
• 이러한 위험에도 불구하고, LLM은 복잡한 언어 작업에서 자연어 이해 및 생성 분야에서 뚜렷한 이점을 제공한다.
• 윤리적 지침, 탐지 도구 및 규제 프레임워크를 통해 LLM의 책임감 있는 사용을 규제할 필요성이 급박하게 요구된다.