인공 지능 훈련 전략의 진화
에포크 인공 지능 그룹의 연구 결과에 따르면, 고급 인공 지능 (AI) 언어 모델을 위한 공개적으로 이용 가능한 훈련 콘텐츠를 조달하는 것이 기술 기업의 다가오는 과제임을 보여 주었습니다. 현재 진행 속도로 보았을 때, 공개 생성 콘텐츠는 다음 10년 이내에 훈련 용도로는 충분하지 않아진다고 예측됩니다. 이 잠재적인 부족은 AI 개발에서 전략 전환을 이끌고 있습니다.
인간이 제작한 텍스트는 빠르게 성장하는 AI 모델의 데이터 요구 사항을 추월하지 못하고 있고, 훈련을 위해 수조 개의 단어를 사용하는 떠오르는 AI 모델들에는 쓸만한 새로운 인간 콘텐츠 대고강하는 상황이 됩니다. 이에 AI 훈련 방법론에서 중요한 턴이 일어나고 있습니다.
AI를 위한 새로운 교재 탐색
AI 커뮤니티는 훈련 지역에서 좁아지는 길을 마주하고 있습니다. 잠재적인 해결책으로는 개인간 커뮤니케이션과 같은 사적 데이터의 사용이나 AI 시스템 자체에 의해 합성 데이터 생성이 포함됩니다. 그러나 두 가지 옵션 모두 중요한 단점을 가지고 있습니다. 사적 데이터의 활용은 AI 훈련을 위해 개인 커뮤니케이션을 제공하기를 원치 않는 사용자들 사이에서 개인 정보 보호 문제와 우려를 일으킵니다. 반면에 합성 데이터에 의존하는 것은 AI가 다양한 인간이 생성한 데이터를 학습할 수 있는 것 없이 자신의 오류와 편견을 증폭할 우려가 있습니다.
현재 언어 모델 Literally, Llama 3가 15조개의 토큰으로 훈련되었다는 엄청난 양의 텍스트 데이터에서의 도전의 크기는 어마어마합니다. ChatGPT와 같은 대형 시스템이 그들의 능력을 향상시키기 위해 점점 더 많은 양의 인간 콘텐츠를 흡수하는 시대에서, 다른 경로가 상상되어야 합니다.
데이터를 위한 탐색: 새로운 자원 전쟁?
인간이 생성한 콘텐츠가 AI 훈련에서 중요성을 유지하는 가운데 ‘품질 데이터’의 출처인 Reddit, Wikipedia, 뉴스 포털 및 서적 사이트와 같은 자원들이 매우 중요해 질 수 있습니다. Wikimedia Foundation의 이사 Selena Deckelmann은 데이터가 AI 개발 분야에서 가치 있는 자산이 되어 가는 상황을 ‘자연 자원’에 대한 경쟁으로 비유했습니다. OpenAI CEO인 Sam Altman은 높은 품질의 데이터의 필요성을 재차 강조하면서 오로지 합성 데이터에만 의존하여 AI 모델을 개선하는 것의 효율성에 대해 의문을 제기했습니다. 기술 산업은 지금 인공 지능 분야에서 더 지속 가능하고 혁신적인 훈련 방법론을 고안하는 복잡한 임무 앞에 섰습니다.
한정된 콘텐츠로 AI 훈련에 대한 주요 도전과 논란
훈련을 위한 콘텐츠의 부족에 직면한 AI 언어 모델 관련 맥락에서의 주요 도전 중 하나는 다양하고 편향되지 않은 데이터 세트를 보장하는 것입니다. 인간 언어는 굉장히 다양하고 미묘하며, 모델은 이 복잡성을 효과적으로 이해하고 복제하기 위해 다양한 텍스트들에 노출되어야 합니다. 다양한 범주의 인간 생성 데이터에 접근하지 못하면, 훈련을 받은 데이터에 존재하는 편향을 지속시키고 심화시킬 수 있는 모델을 만들 위험이 있습니다.
다른 논란은 AI 훈련을 위해 사적 데이터 사용에 관한 것입니다. 동의 없이 개인의 개인 커뮤니케이션을 사용하는 것에는 중요한 윤리적 영향과 개인 정보 보호 문제가 있습니다. 기술기업을 개인 정보 보호 옹호자들과 대립시킬 뿐만 아니라 대중적인 반발과 법적 도전으로 이어질 수 있어, AI 훈련을 위한 데이터 획득의 복잡성이 증가합니다.
AI 언어 모델 훈련에서 데이터 솔루션의 장단점
장점:
– 고품질 및 다양한 데이터 세트의 활용은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 언어 모델로 이어질 수 있습니다.
– 합성 데이터 생성에 대한 혁신적인 솔루션은 무한한 훈련 자료 출처를 제공할 수 있어 데이터 부족 문제를 우회할 수 있습니다.
– 다른 데이터 출처 및 훈련 방법론 조사는 AI 연구 및 개발에서 기술적 및 방법적 진전을 촉발시킬 수 있습니다.
단점:
– 사적 데이터 사용은 사용자 개인 정보 및 신뢰를 저해해 사회적 및 법적 결과를 초래할 수 있습니다.
– 합성 데이터에 지나치게 의존하면 모델이 자신의 오류를 강화하여, 편협하거나 알 수 없는 결과를 낼 수 있는 모델 붕괴 현상이 발생할 수 있습니다.
– 품질 데이터의 부족은 기술 기업들 사이의 치열한 경쟁을 야기할 수 있고, 결과적으로 산업의 작은 참가자들에게 진입 장벽이 높아지는 독과점적 행위로 이어질 수 있습니다.
데이터 기반 기술 동향, 인공 지능 개발 및 관련 주제에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 원하신다면 다음 공식 도메인을 방문하실 수 있습니다:
– Google AI
– Facebook AI Research
– IBM Research
– OpenAI
이들은 인공 지능 연구와 개발 분야에서 학술적 및 실용적으로 기여를 하는 선도적인 플랫폼 중 하나입니다.