LLM(대형 언어 모델)의 급속한 발전은 정보 획득에 편리함을 가져왔지만 새로운 과제도 가져왔습니다. 최근 연구에 따르면 LLM은 사실, 음모론, 논쟁의 여지가 있는 주제를 다룰 때 잘못된 정보를 퍼뜨릴 위험이 있습니다. 이 기사에서는 이러한 모델의 잠재적 위험과 부정적인 영향을 분석하고 향후 개선 방향을 탐색하는 데 중점을 둘 것입니다.
최근 연구에 따르면 대규모 언어 모델은 특히 사실, 음모, 논쟁 등에 관한 진술에 답변할 때 잘못된 정보를 퍼뜨리는 데 문제가 있는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 ChatGPT의 빈번한 오류, 모순 및 유해한 정보의 중복을 강조했습니다. 맥락과 질문 방법이 허위 정보에 대한 모델의 '유착' 정도에 영향을 미칠 수 있다는 점이 지적되었습니다. 이는 학습 과정에서 잘못된 정보를 학습할 수 있기 때문에 이러한 모델의 잠재적 위험에 대한 우려를 불러일으킵니다.대규모 언어 모델 기술의 발전은 위험 평가 및 완화 조치와 병행되어야 합니다. 향후 연구는 모델의 정보 식별 능력을 향상시키고 잘못된 정보가 확산될 확률을 줄여 다양한 분야에서 안전하고 신뢰할 수 있는 적용을 보장하는 방법에 중점을 두어야 합니다. 이러한 방법으로만 LLM의 장점을 제대로 활용하고 잠재적인 피해를 피할 수 있습니다.