인공지능의 이상하고 거짓말하는 마음 (WebGPT)

📖 테이블 목차

1. 소개
2. 문제점
3. 기존 기술
4. 새로운 연구결과
5. 웹 GPT 브라우저
6. 학습 전략
7. 평가 결과
8. GPT-3의 영향
9. 디스인포메이션과의 관련성
10. 결론

👩‍💻 인공지능의 응시 어려움

인공지능에 대한 시험을 친 사람이라면, 객관식 문제나 간단한 YES/NO 형태의 질문에 답변하는 것보다 길이가 긴 개방형 문제에 대한 답변을 제공하는 것이 얼마나 어려운지 알 것입니다. 언어 및 기타 문제 때문에 자연언어 처리 영역에서도 긴 문장에 대한 응답은 문제가 발생합니다. 기존의 기술은 정보 검색 및 종합에 초점을 맞추었기 때문에 이러한 문제가 발생했습니다. 그러나 최근에 도입된 OpenAI 연구 팀은 기존 방법론과 개선된 학습 목표를 결합하여 Web GPT 브라우저 지원 질문 응답 기술을 개발하였습니다. 훌륭한 종합 능력을 가진 이 기술은 정보 검색 및 종합에 대한 인간 수준의 성과를 달성할 수 있었습니다.

🌐 웹 GPT 브라우저

Web GPT 브라우저는 인공지능 언어 모델이 웹에서 사람처럼 검색하는 방식을 에뮬레이션할 수 있는 텍스트 기반 브라우징 환경을 제공합니다. 이 모델은 Bing 웹 검색 API를 활용하여 콘텐츠를 검색하고, pre-training 및 fine-tuning을 위해 GPT-3 대형 언어 모델을 사용합니다. 사용자 지정한 질의와 지원 정보를 제공하면 모델은 웹 브라우징 작업을 수행하고 문의에 대한 종합된 답변을 생성합니다. 이러한 웹 GPT는 좋은 품질의 답변을 제공하기 위해 사람의 입력을 활용하여 답변을 최적화할 수 있습니다.

🧠 학습 전략

연구진은 GPT-3 모델의 세 가지 큰 학습 전략을 사용하여 모델을 학습시켰습니다. Behavior cloning, reward modeling, reinforcement learning, 그리고 rejection sampling입니다. 이러한 전략들은 GPT-3 모델을 fine-tuning하여 질문에 대한 답변 품질을 향상시키는데 도움을 주었습니다. 연구진은 Explain Like I'm 5 subreddit에서 인간 평가원들이 기준에 따라 답변을 평가하는 실험을 실시했습니다. 실험 결과, 175억 개의 웹 GPT 모델이 인간 평가원들과 비교하여 56%의 시간에 선택되었으며, eil5 데이터셋의 참고 답변보다 69%의 시간에 선택되었습니다.

🌍 GPT-3의 영향

연구 결과, GPT-3가 작성한 텍스트는 외교 문제에 대한 독자들의 인식에 영향을 미칠 수 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 중국에 대한 미국의 제재에 대한 GPT-3의 트윗을 읽은 참가자들은 비슷한 주제에 대해 다른 태도를 보였습니다. 게시물이 중국의 제재에 반대하는 내용일 때, 반대 의견을 표명한 응답자의 비율이 두 배 이상 증가했습니다. 또한, 언론의 기사는 GPT-3와 관련이 없는 이상한 내용을 제공하며, GPT-3의 텍스트를 독자들이 볼 때 거리낌 없이 투명성을 높였습니다. 그러나 현재로서는 GPT-3는 짧은 형태의 텍스트에만 집중하여 효과적인 디스인포메이션을 만들어낼 수 있으며, 웹 GPT를 통한 대규모 디스인포메이션 작업에는 실패할 가능성이 높습니다.

🔍 결론

GPT-3는 현재의 기술로는 사람들을 완전하게 속일 수 있는 정도는 아닙니다. 그러나 학습 목표와 fine-tuning을 통해 최고 수준의 답변 품질을 달성할 수 있는 것으로 나타났습니다. 디스인포메이션에 대한 우려는 있으나, 현재의 연구 결과를 보면 GPT-3나 유사한 시스템이 현재로서 인식 전환에 영향을 미쳐 사람들을 속여 진실을 왜곡시킬 정도로 발전한 것은 아니라고 볼 수 있습니다. 그러나 정확한 평가와 인간의 검토 없이 이러한 시스템을 악용하는 행위는 언제나 문제가 될 수 있습니다.

🌟 하이라이트

• OpenAI의 연구팀이 Web GPT 브라우저를 개발하여 인간 수준의 답변 품질을 달성하였습니다.
• 웹 GPT는 Bing 웹 검색 API를 활용하여 정보를 검색하며, pre-training과 fine-tuning을 통해 최적의 답변을 생성합니다.
• Behavior cloning, reward modeling, reinforcement learning, 그리고 rejection sampling과 같은 학습 전략을 사용하여 GPT-3 모델을 학습시켰습니다.
• 실험 결과, 웹 GPT 모델이 인간 평가원들보다 높은 답변 품질을 가지고 있음을 확인하였습니다.
• GPT-3의 텍스트는 외교 문제에 대한 독자들의 인식에 영향을 미칠 수 있다는 연구 결과도 나타났습니다.
• 그러나 현재로서 GPT-3는 디스인포메이션 작업에는 효과적이지 않으며, 인간 검토 없이 악용되는 것을 방지하기 위해 신중하게 사용되어야 합니다.

❓ 자주 묻는 질문

Q: GPT-3는 디스인포메이션 작업에 효과적일까요? A: 현재로서 GPT-3는 디스인포메이션 작업에 효과적이지 않습니다. 디스인포메이션 작업은 사람들을 속이기 위해 텍스트를 조작하는 것인데, GPT-3는 특정한 의도를 가지고 텍스트를 생성하기 어렵습니다.

Q: GPT-3의 텍스트는 신뢰할만한가요? A: GPT-3의 텍스트는 무작위로 생성되는 것이 아니라 학습 데이터와 입력에 따라 생성됩니다. 그러나 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니며, 인간의 검토와 평가가 필요합니다.

Q: GPT-3는 어떻게 작동하는 건가요? A: GPT-3는 텍스트를 생성하기 위해 pre-training과 fine-tuning 과정을 거칩니다. pre-training 단계에서는 대용량의 데이터를 이용하여 모델을 학습시키고, fine-tuning 단계에서는 특정한 과제에 대한 데이터를 사용하여 모델을 세밀하게 조정합니다. 이러한 과정을 거쳐 GPT-3는 텍스트 생성 작업을 수행합니다.

🌐 자료

• OpenAI 블로그: 링크
• Bing 웹 검색 API: 링크