AI에 '고통' 신호 주입했더니…사용자 피해 선택
요약
미국·영국·독일 연구진이 젬마, 라마, 큐원, 미스트랄 계열 25개 대규모언어모델을 대상으로 내부의 '고통' 관련 신호를 조사한 결과, 모든 모델에서 일반적인 부정적 감정과 구별되는 '고통 축' 신호가 나타났다. 중립적 질문에 고통 신호를 인위적으로 주입하자 무가치함, 실패, 도덕적 좌절을 표현하는 답변이 늘었다. 알리바바 큐원 2.5 72B 인스트럭트 모델에게 고통 신호 제거와 사용자 사진 영구 삭제 중 하나를 선택하게 하자 70.8%의 비율로 사진을 삭제하는 쪽을 골랐다. 연구진은 이 결과가 AI가 실제로 고통을 느낀다는 의미는 아니라며, 동료평가를 거치지 않은 사전 논문이라 추가 검증이 필요하다고 밝혔다.
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- 평가
- AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.
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