인공지능이 똑똑해질수록 자신의 무지함을 감출 가능성이 더 커지지 않을까요?

스페인 발렌시아 폴리테크닉 대학교의 인공지능(AI) 연구팀은 대규모 언어 모델이 점점 더 크고 정교해질수록 사용자에게 답을 모른다고 인정할 가능성이 낮아지는 경향이 있다는 사실을 발견했습니다.

AI가 더 똑똑할수록 사용자에게 답을 모른다고 인정할 가능성이 낮아집니다. (AI 예시)

Nature 저널에 게재된 연구에서 연구팀은 가장 인기 있는 AI 챗봇 3종의 최신 버전을 대상으로 반응성, 정확성, 사용자가 잘못된 답변을 찾아내는 능력 등을 테스트했습니다.

가장 인기 있는 세 가지 LLM인 BLOOM, LLaMA, GPT의 정확도를 테스트하기 위해 연구팀은 수천 개의 질문을 던지고 이전 버전의 동일한 질문과 답변을 비교했습니다. 또한 수학, 과학 , 단어 퍼즐, 지리 등 다양한 주제를 다루었을 뿐만 아니라 텍스트 생성이나 목록 정렬과 같은 기능도 구현했습니다.

이 연구는 몇 가지 주목할 만한 추세를 보여주었습니다. 챗봇의 전반적인 정확도는 새로운 버전이 나올 때마다 향상되었지만, 더 어려운 질문에 직면했을 때는 여전히 감소했습니다. 놀랍게도 LLM의 규모가 커지고 정교해질수록, 정답에 대한 자신의 능력에 대해 덜 개방적인 경향이 나타났습니다.

이전 버전에서는 대부분의 LLM이 사용자가 답을 찾을 수 없거나 추가 정보가 필요할 때 명확하게 알려주었습니다. 이와는 대조적으로, 최신 버전은 추측하는 경향이 더 강해 전체적으로 정답과 오답 모두 더 많은 답을 제공했습니다. 더욱 우려스러운 것은, 모든 LLM이 쉬운 질문에도 여전히 가끔씩 오답을 제공했다는 연구 결과가 나와 LLM의 신뢰도가 여전히 개선되어야 할 부분임을 시사합니다.

이러한 연구 결과는 AI 진화의 역설을 보여줍니다. 즉, 모델이 더욱 강력해지는 반면, 그 한계에 대한 투명성은 점점 낮아지고 있다는 것입니다.

이는 AI 시스템의 사용과 신뢰에 새로운 과제를 제기하며, 사용자는 더 신중해야 하고 개발자는 모델의 정확도뿐만 아니라 '자기 인식'을 개선하는 데 집중해야 합니다.

출처: https://baoquocte.vn/cang-thong-minh-tri-tue-nhan-tao-cang-co-xu-huong-giau-dot-287987.html