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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이위 (경희대학교) 황경화 (경희대학교) 최지애 (칼빈대학교) 권오병 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제29권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
125 - 144 (20page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

거대언어모델의 차별문제 비교 연구
이위 ,  황경화 ,  최지애 외 1명 지능정보연구 2023.09 학술저널
거대언어모델의 차별 문제 비교 연구
이위 ,  유가예 ,  황경화 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.
#거대언어모델 #차별 #학습된편향 #비즈니스윤리 #Large Language Models #BBQ #Discrimination #Data Bias #Business Ethics

목차

1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 결과
5. 토의 및 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (40)

참고문헌 신청
김세형, 윤태영, 강주영. (2023). BERTopic과 소셜 네트워크 분석 기반 고령화 단계별 판례분석을 통한 분쟁 유형 도출에 관한 연구. 한국전자거래학회지, 28(1), 123-144. google schola 이준식, 박도형. Are you a Machine or Human?: 소셜 로봇의 인간 유사성과 소비자 해석 수준이 의인화에 미치는 영향. 지능정보연구, 2021, 27(1): 129-149. google schola 이정선, 서보밀, 권영옥. 인공지능이 의사결정에 미치는 영향에 관한 연구: 인간과 인공지능 의 협업 및 의사결정자의 성격 특성을 중심으로. 지능정보연구, 2021, 27(3): 231-252. google schola 김회정, 권오병. (2023). 뉴스 기사 감성분석을 활용한 고령층 연령차별 양상 및 COVID-19 조절효과 연구. 한국전자거래학회지, 28(1), 55-76. google schola Behnia, R., Ebrahimi, M. R., Pacheco, J., & Padmanabhan, B. (2022, November). EW-Tune: A Framework for Privately Fine-Tuning Large Language Models with Differential Privacy. In 2022 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW) (pp. 560-5 google schola

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