Constitutional AI가 미리 정의된 원칙과 인간의 가치에 따라 모델을 조정하여 윤리적이고 안전하며 편견 없는 AI 결과물을 보장하는 방법을 알아보세요.
헌법적 AI는 일련의 윤리적 원칙, 즉 "헌법"을 준수하도록 인공 지능 시스템을 훈련시키는 데 초점을 맞춘 전문화된 접근 방식입니다. 이 방법은 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 안전하고 유용하며 인간의 가치에 부합하는 결과물을 생성하도록 하는 것을 목표로 합니다. 인간의 피드백에 크게 의존하는 기존 방식과 달리, 헌법적 AI는 훈련 및 추론 과정에서 AI의 행동을 안내하는 사전 정의된 규칙 또는 가이드라인을 통합합니다. 이러한 원칙은 AI가 유해하거나 편향적이거나 비윤리적인 콘텐츠를 제작하지 못하도록 설계되었습니다. 헌법은 자체 비평과 수정을 통해 무해한 AI 비서를 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. AI를 학습시키는 데 사용되는 헌법은 일련의 원칙으로 구성되며, 각 원칙은 가치 판단을 표현하거나 어떤 방식으로든 유해성을 식별합니다.
헌법적 인공지능은 인공지능의 대응을 규율하는 명시적인 윤리 지침을 기반으로 작동합니다. 이러한 가이드라인은 일반적으로 법적 기준, 윤리적 프레임워크, 사회적 규범 등 다양한 출처에서 파생됩니다. '헌법'은 AI의 도덕적 나침반 역할을 하며, AI가 이러한 확립된 원칙에 부합하도록 결과를 평가하고 수정할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, AI가 차별을 조장하거나 해로운 고정관념을 지지해서는 안 된다는 원칙이 명시되어 있을 수 있습니다. AI는 학습 과정에서 이러한 원칙을 사용하여 자신의 응답을 비판하고 그에 따라 개선합니다. 이러한 반복적인 자기 비평과 수정 과정을 통해 AI는 정확할 뿐만 아니라 윤리적으로도 건전한 결과물을 생성하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이러한 윤리적 고려 사항을 더 잘 이해하려면 AI의 공정성과 AI의 투명성에 대해 자세히 알아보세요.
헌법 AI의 학습에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 처음에는 AI에 일련의 프롬프트 또는 쿼리가 제공됩니다. 인공지능은 현재 학습 데이터를 기반으로 답변을 생성합니다. 그런 다음 이러한 답변은 헌법 원칙에 따라 평가됩니다. 답변이 원칙을 위반하는 경우 AI는 특정 문제를 식별하고 가이드라인에 맞게 출력을 수정합니다. 이 과정을 여러 번 반복하여 AI가 안전하고 윤리적인 콘텐츠를 생성하는 능력을 점진적으로 향상시킬 수 있습니다. 최근 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이 언어 모델을 훈련하여 인간의 선호도에 맞게 결과를 조정하는 강력한 기술로 부상하고 있습니다. 구성적 AI는 미리 정의된 일련의 원칙을 사용하여 학습 과정을 안내하는 특정 형태의 RLHF입니다. 이 방법은 주로 인간 평가자에게 의존하여 AI의 반응에 대한 피드백을 제공하는 기존의 강화 학습과는 대조적입니다.
헌법 AI는 특히 윤리적 고려가 가장 중요한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있습니다. 다음은 두 가지 구체적인 예시입니다:
헌법 AI는 다른 AI 안전 기술과 유사점을 공유하지만 뚜렷한 특징을 가지고 있습니다:
헌법 AI는 그 잠재력에도 불구하고 몇 가지 도전에 직면해 있습니다. 윤리적 기준은 문화와 상황에 따라 다를 수 있기 때문에 포괄적이고 보편적으로 수용 가능한 헌법 원칙을 정의하는 것은 복잡한 작업입니다. 또한 AI 모델이 이러한 원칙을 정확하게 해석하고 적용하려면 정교한 훈련 기술과 지속적인 개선이 필요합니다. 헌법 AI의 향후 연구는 윤리적 원칙을 AI 시스템에 인코딩하는 보다 강력한 방법을 개발하고 경쟁하는 가치들 간의 균형을 맞추는 방법을 모색하는 데 초점을 맞출 것입니다. AI가 계속 발전함에 따라 헌법 AI는 지능적일 뿐만 아니라 인간의 가치와 사회적 규범에 부합하는 AI 시스템을 만들기 위한 귀중한 프레임워크를 제공합니다. AI 윤리에 대해 알아보고 AI의 윤리적 고려 사항에 대해 더 폭넓게 이해하세요.
헌법 AI에 대한 자세한 내용은 방법론과 구현에 대한 심도 있는 내용을 담은 Yuntao Bai 등의 연구 논문'헌법 AI: AI 피드백의 무해성'을 참조하세요.
