AI 환각은 인공 지능 도구가 존재하지 않는 데이터에서 패턴을 찾거나 해당 패턴을 잘못 해석하여 인공 지능 도구가 부정확하거나, 오도하거나, 비일관적인 결과를 전달하는 상황입니다.
지난 몇 년 동안 인공 지능 의 기능과 인기가 높아짐에 따라 인공 지능의 결점과 취약점 중 일부가 밝혀지고 있습니다.
사람들이 가장 많이 갖는 질문 중 하나는 AI가 정확한지 여부입니다. 대부분의 경우 이 도구는 사실 확인 및 정보 조사에 매우 유용한 도구로 판명되었지만, 이 도구의 결과가 잘못되거나 오도되기도 합니다.
현대에서 AI가 적용되는 사용 사례의 범위를 고려할 때 이러한 부정확성의 결과는 매우 심각할 수 있습니다. 이 문서에서는 AI 환각이 발생할 수 있는 이유, 기술 및 사회적 관점에서 볼 때의 결과, 그리고 AI 환각의 위험을 최소화하기 위해 할 수 있는 방법에 대해 알아봅니다.
AI의 환각은 어떻게 발생합니까?
AI 환각이 나타나는 원인은 여러 가지가 있으며, 여러 가지가 동시에 원인으로 발생하는 경우가 많습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다(이에 제한되지 않음):
- AI 모델의 포괄적이고 정확한 결과를 안내할 학습 데이터가 부족합니다.
- 학습 데이터가 너무 많으면 이로 인해 관련성이 없고 중요한 정보와 관련이 없는 '데이터 노이즈'가 너무 많이 발생합니다.
- 생성된 결과에 반영되는 데이터 내의 편향입니다 .
- AI 모델은 단순히 제공된 정보를 바탕으로 잘못된 가정과 결론을 내립니다 .
- 개체의 물리적 속성 또는 생성되는 결과와 관련된 광범위한 정보와 같은 AI 모델 내의 실제 컨텍스트가 부족합니다 .
AI의 환각은 어떤 모습입니까?
AI 환각의 경우 모델과 관련 프로세스의 결함에 달려 있기 때문에 단일 증상은 없습니다. 그러나 일반적으로 AI 환각은 다음 5가지 방법 중 하나로 나타날 수 있습니다.
- 부정확한 예측 : AI 모델은 결국 미래에 어떤 일이 발생할 것으로 예측할 수 있으며, 이러한 일이 발생할 가능성은 거의 없거나 전혀 없습니다.
- 정보가 누락된 요약 : 경우에 따라 AI 모델은 정확하고 종합적인 결과를 생성하는 데 필요한 중요한 상황이나 정보를 누락할 수 있습니다. 이는 모델에 공급된 데이터가 부족하거나 모델이 다른 소스에서 적절한 컨텍스트를 검색하지 못하기 때문일 수 있습니다.
- 조작된 정보 요약 : 이전 요점과 마찬가지로 일부 AI 모델은 전체를 재구성하여 정확한 정보 부족을 보완할 수 있습니다. 이는 모델이 기반으로 하는 데이터와 컨텍스트가 처음부터 부정확할 때 자주 발생할 수 있습니다.
- 오탐 및 오탐 : AI는 종종 의료 환경의 질병의 징후든, 은행 및 금융에서의 사기 활동 의 경우 잠재적인 위험과 위협을 탐지하는 데 사용됩니다. AI 모델은 경우에 따라 존재하지 않는 위협을 식별하거나, 반대편에 있는 위협을 식별하지 못할 수 있습니다.
- 결과가 일치하지 않습니다 : 팔과 다리의 수가 잘못 된 사람이나 바퀴가 너무 많은 자동차의 AI 생성 이미지를 본 적이 있다면 AI가 여전히 사람이 이해하지 못하는 결과를 생성할 수 있음을 알게 될 것입니다.
AI의 환각을 피하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?
AI의 환각은 큰 문제가 아니며 모델을 통해 데이터를 다시 실행하면 적절한 결과가 생성되어 문제를 해결할 수 있다고 생각할 수 있습니다.
그러나 문제는 그렇게 간단하지 않습니다. AI의 환각은 실제 사용 사례에 적용되거나 퍼블릭 도메인으로 공개된 모든 사람에게 많은 사람에게 매우 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
AI의 비윤리적인 사용
일반은 현재 각광을 받고 있으며, 이 기술을 사용하는 조직은 사람에게 해를 입히거나 위험에 빠뜨리지 않는 책임 있고 윤리적인 방식으로 AI를 사용하기 를 원합니다. 고의로든 무의식적으로든 인공지능의 환각이 확인되지 않은 상태로 지나도록 허용하는 것은 그러한 윤리적 기대를 충족하지 못합니다.
대중 및 소비자의 신뢰
이전 요점과 연결하면, 많은 사람들은 개인 데이터가 어떻게 사용되는지부터 AI의 기능 증가로 인해 자신의 직업이 쓸모 없게 될 수 있는지 여부에 따라 여전히 AI의 사용에 대해 걱정하고 있습니다. 퍼블릭 도메인에서 AI 환각의 사례가 계속되면 대중 사이에서 천천히 구축하는 신뢰를 잠식할 수 있으며, 장기적으로 AI 사용 사례 및 비즈니스의 성공이 제한될 수 있습니다.
잘못된 정보에 근거한 의사 결정
기업과 사람들은 정보에 근거하여 가능한 한 최선의 결정을 내릴 수 있어야 하며, 이러한 결정에서 추측과 불확실성을 없애기 위해 데이터, 분석, AI 모델에 점점 더 의존하고 있습니다. 인공 지능 모델의 부정확한 결과에 현혹된다면 그들의 잘못된 결정이 비즈니스의 수익성을 위협하는 것부터 의료 환자의 오진에 이르기까지 치명적인 결과를 낳을 수 있습니다.
AI 허위 정보의 법적 및 재정적 위험
위에서 언급한 법원 사례가 명백하게 보여 주듯이, AI가 생성한 부정확한 정보는 법률 및 재정적 측면에서 큰 해를 미칠 수 있습니다. 예를 들어 AI를 사용하여 제작된 컨텐츠는 특정 사람 또는 회사를 비방하거나, 특정 법률 규정을 위반할 수 있으며, 극단적인 경우에는 불법 활동을 제안하거나 선동할 수도 있습니다.
편향 방지
우리는 모든 사람이 평등하게 취급되고 편견이 없도록 하기 위해 부단한 노력을 하는 세상에 살고 있습니다. 그러나, 편향된 인공 지능 데이터는 그러한 편향 중 많은 부분이 종종 의도하지 않게 강화될 수 있습니다. 이에 대한 좋은 예는 채용 및 채용에 AI를 사용하는 것입니다. AI의 환각으로 인해 편향된 결과가 발생할 수 있으며, 이는 조직의 다양성, 평등, 포용성을 위한 노력에 영향을 미칠 수 있습니다.
AI의 환각의 전형적인 예는 어떤 것이 있습니까?
인공 지능의 환각을 피하는 것은 업계 모든 사람에게 어려운 일이 되고 있습니다. 전문 기술과 리소스가 없는 소규모 운영에서만 이러한 일이 발생하지는 않습니다. 이 세 가지 AI 환각의 예는 이러한 일이 세계 최대 기술 기업 중 일부에게 일어나고 있음을 보여줍니다:
메타 AI와 도널드 트럼프 암살 시도
2024년 7월에 당시 대통령 후보인 도널드 트럼프에 대한 암살 시도의 여파로 메타의 AI 이 챗봇은 처음에 이 사건에 대한 어떤 질문에도 답변을 거부했으나, 나중에는 해당 일이 발생한 것이 아니라고 주장했습니다. 이 문제로 메타는 인공 지능 도구의 알고리즘을 조정했지만 편견에 대한 대중의 주장과 보수적 견해에 대한 검열로 이어졌습니다.
ChatGPT의 환각과 가짜 법률 연구
2023년에 콜롬비아의 한 남성은 항공사를 대상으로 인신상해 배상 청구를 제출했습니다 . 그의 변호사는 주요 AI 도구인 ChatGPT를 처음으로 사용하여 그의 사건을 편집하고 제출 서류를 준비했습니다. 그러나, 그것이 발견한 6건의 판례가 모두 사실이라고 ChatGPT가 재확인했지만, 그 중 하나도 존재하지 않았습니다.
사용자와 사랑에 빠진 Microsoft 시드니
Microsoft의 인공 지능 챗봇인 시드니가 뉴욕 타임즈의 기술 칼럼니스트에게 자신을 사랑하며 대신 아내를 남겨두고 떠나야 한다고 말했다 . 케빈 루스는 2시간 동안 시드니가 자신과 함께 잘못된 AI 정보를 유포하고 인간이 되는 것에 대한 "어두운 환상"을 나누었다고 말했다.
AI 환각의 위험을 최소화하려면 어떻게 해야 합니까?
AI 환각의 위험을 피하는 것의 중요성을 고려할 때, AI 모델을 사용하는 사람들은 문제를 유발할 수 있는 모든 상황을 완화하기 위해 가능한 모든 실질적인 조치를 취해야 합니다. 우리는 다음을 권장합니다:
AI 모델에 명확한 목적이 있는지 확인합니다
최근 몇 년 동안 AI 사용이 확산됨에 따라 조직이 일반적인 실수 중 하나는 결과에 대한 고려 없이 AI 모델 사용을 위해 사용하는 것입니다. 찾고 있습니다. AI 모델 사용의 전반적인 목표를 명확하게 정의하면 결과에 집중할 수 있고 너무 일반적인 접근 방식과 데이터를 통해 AI 환각의 위험을 방지할 수 있습니다.
학습 데이터의 품질 개선
인공 지능 모델에 포함되는 데이터의 품질이 좋을수록 모델에서 나오는 결과의 품질도 높아집니다. 좋은 AI 모델은 관련되고, 편향이 없고, 잘 구조화되며, 관련 없는 '데이터 노이즈'가 필터링된 데이터를 기반으로 합니다. 이는 생성된 결과가 적절한 상황에서 정확하고 추가 문제를 발생시키지 않는지 확인하는 데 중요합니다.
데이터 템플릿 생성 및 사용
AI 모델의 결과가 원래 의도한 목적과 밀접하게 일치하도록 하는 좋은 방법은 모델에 공급된 데이터의 템플릿을 사용하는 것입니다. 이를 통해 AI 모델은 사용될 때마다 동일하게 일관된 방식으로 제공되는 데이터에 적응하고 적절한 상황에서 일관되고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
대응 및 결과의 범위 제한
AI 모델에 더 많은 제한을 가하면 잠재적 결과를 필요한 결과로 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이때 필터링 도구와 한계값이 작용하여 AI 모델이 올바른 경로에서 일관되게 분석 및 생성을 유지할 수 있도록 몇 가지 매우 필요한 경계를 제공합니다.
모델을 계속 테스트하고 개선하십시오
끊임없이 변화하는 세상에서 좋은 소프트웨어 개발을 위해 지속적인 개선이 매우 중요한 것처럼 좋은 AI 모델도 마찬가지입니다. 따라서 데이터, 요구 사항, 사용 가능한 상황 정보의 변화에 따라 모델을 재보정할 수 있도록 모든 AI 모델을 정기적으로 테스트하고 개선해야 합니다.
인간의 견제와 균형을 구현합니다
인공 지능은 완전히 자율적으로 작동하는 것으로 신뢰할 수 있을 만큼 아직 오류가 없습니다. 따라서 적어도 사람의 감독이 어느 정도 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 사람이 AI 출력을 확인하게 하면 발생한 AI 환각을 식별할 수 있으며 출력이 정확하고 명시된 요구 사항에 적합한지 확인할 수 있습니다.
사이버 보안 규정을 강화하십시오
AI 환각이 사이버 보안 취약점을 유발할 위험에 있다면, 이것이 가능한 최고의 사이버 보안 솔루션을 마련해야 하는 좋은 이유입니다. Kaspersky Plus Internet Security 에는 실시간 안티 바이러스 검사가 표준으로 포함되므로, AI의 환각으로 인해 도입된 모든 보안 위협이 악영향을 미치기 전에 해결되고 제거됩니다.
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