대형 언어 모델인 ChatGPT와 같은 인공지능 모델들은 웹 검색의 대체, 일자리의 대체, 그리고 인류에 위협을 가할 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 그러나 이러한 모델들은 복잡한 동작 원리와 함께 실제로는 인간의 지식과 노동에 크게 의존하고 있습니다. 이 글에서는 대형언어모델들이 인간의 지식에 의존하는 이유를 알아보도록 하겠습니다.
대형언어모델들(LLM)이 인간의 지식에 의존하는 이유
모델의 작동 원리
ChatGPT와 유사한 모델들의 작동 방식은 훈련 데이터 세트를 기반으로 문자, 단어, 문장의 순서를 예측하는 것입니다. 이 데이터는 대부분 인터넷에서 수집되며 그 신뢰성에는 한계가 있습니다. 따라서 이 모델들은 때로는 신뢰할 수 없는 정보를 기반으로 정확하지 않은 답변을 생성할 수 있습니다.
피드백의 중요성
이 모델들을 신뢰성 있는 것으로 만들기 위해서는 사용자, 개발자, 계약 근로자 등의 피드백이 필요합니다. ChatGPT는 사용자가 답변을 평가하고 좋은 예시를 제공하는 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 모델은 이전 평가를 통해 좋은 텍스트의 순서를 학습합니다.
인간의 입력 필요성
모델들은 인간의 평가나 입력 없이는 주장 평가, 정보 분석, 새로운 지식 생성이 어렵습니다. 그들은 훈련된 내용과 좋은 답변으로 간주된 내용에 기반하여 텍스트를 생성할 수 있을 뿐입니다. 따라서 이러한 모델들은 인간의 입력을 필요로 하며, 인간의 노동을 기반으로 동작합니다.
인간 노동의 역할
ChatGPT와 같은 모델은 많은 인간의 노동이 필요한 역할을 합니다. 예를 들어 케냐의 일부 근로자들은 이 모델이 무서운 내용을 읽고 라벨링 작업을 하는데 도움을 주도록 수천 시간을 투자한 것으로 나타났습니다. 이 근로자들은 대개 낮은 임금을 받으면서도 정신적인 어려움을 겪기도 했습니다.
또한, 이러한 모델들은 충분한 훈련이 되지 않은 주제에 대해서는 부족한 성능을 보일 수 있습니다. 이러한 상황에서 정확하지 않은 답변이 생성되거나 정보가 정확하게 요약되지 않을 수 있습니다. 따라서 모델의 이해력을 향상시키기 위해서는 추가적인 피드백과 훈련이 필요합니다.
결론
대형 언어 모델들은 인간의 지식과 노동에 크게 의존하는 존재입니다. 이 모델들은 인간들의 평가와 노동을 기반으로 텍스트를 생성하고, 정보를 평가하며, 업데이트합니다. 이러한 모델들이 유용한 답변을 제공할 때에는 이를 가능하게 하는 데에 기여한 개인들에게 감사의 인사를 전하며, 이 모델들의 한계와 인간의 역할을 인지하면서 활용해야 합니다.
오늘은 대형 언어 모델이 인간의 지식을 어떻게 활용하는지에 대해 설명드렸습니다. 대형 언어 모델을 활용할 때에는 그 작동 방식을 이해하고, 그 한계와 장점을 함께 고려해야 합니다. 모두가 지식과 노력을 모아 이 모델을 더 신뢰할 수 있는 도구로 만들어가는 것이 중요하며, 이를 통해 더 나은 정보와 지식을 획득하고, 인간의 능력을 최대한 발휘하는 미래를 향해 나아갈 수 있기를 바래 봅니다.
