언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?
Bender 등 연구자들의 ‘확률적 앵무새’ 논문을 통해 대규모 언어모형의 자료 문서화, 환경비용, 편향, 이해관계자 위험을 점검합니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
모델 개발 앞에 자료 출처, 동의, 환경비용, 영향받는 집단의 네 장부가 놓이고 배포 검토로 합류하는 도식.
LTCT 가상 학교는 상담 질문 분류 모델을 도입하려 합니다. 정확도 표 외에 자료 동의와 출처, 포함된 언어, 학습·운용 에너지, 오류의 영향을 받는 학생 집단을 기록합니다.
아래 활동에서 문서화·동의·비용·영향 검토 항목을 켜고 끄면 남은 위험 신호가 달라집니다. 실제 AI나 외부 API를 호출하지 않는 교육용 감사 모형입니다.
함께 확인할 점
원 논문은 2021년의 대규모 언어모형 연구 방향을 분석하며 현재의 특정 상용 모델 버전을 실험하지 않았습니다.
네 항목 체크리스트는 논문의 모든 사회기술적 쟁점을 축약한 교육 도구입니다.
문서화가 잘 되어도 편향과 피해가 자동으로 제거되지는 않습니다.
생각해 볼 질문
학습자료를 모두 공개하면 문제는 해결되나요?
변수를 많이 통제할수록 인과 추론이 좋아질까?
한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?
신경망의 숫자를 논리 규칙이 계산할 수 있을까?