대규모 언어 모델(LLMs)은 여러 응용 프로그램에 필수적이게 되었으며, 이로 인해 편향, 공정성 및 새로운 규제 프레임워크에 대한 준수와 관련된 우려가 제기되고 있습니다. 이 기사는 편향된 LLM 출력과 그로 인한 사회적 의미에 관련된 가장 중요한 위험의 검토를 제공합니다. 우리는 유럽연합(EU)의 인공지능법(AI Act) 및 디지털 서비스법(DSA)과 같은 규제 이니셔티브가 투명성, 책임 및 피해 완화를 위한 법적 요구 사항을 도입함으로써 이러한 문제를 해결하기 위한 노력을 논의합니다. 또한 편향을 평가하고 완화하기 위한 다양한 접근 방식과 현재 방법의 한계를 탐구합니다. 규제 프레임워크가 인공지능(AI) 관리에 중요한 역할을 하기는 하지만, 이들은 혁신과 법적 준수 간의 균형에 도전 과제가 되기도 합니다. 감독 메커니즘이 계속 발전함에 따라, 우리는 LLM이 AI 시스템의 독특한 하위 집합으로 점점 더 인식되고 있으며, LLM이 소비자와 즉각적으로 상호작용하면서 사용자와 AI 사이의 주요 인터페이스 역할을 한다는 사실을 강조합니다. 이러한 점에서 LLM은 비하인드 씬에서 작동하는 다른 많은 AI 응용 프로그램과 구별되며, 개인 의사 결정에 통합 도구로써 점점 더 중요한 역할을 하게 되어, 의료, 금융 및 정치와 관련된 선택 등 일상 생활의 다양한 측면에서 검증, 안내 및 지원을 제공합니다. 현재 AI 생성 콘텐츠에 대한 여러 새로운 규제 프레임워크가 마련되어 있지만, 그 어떤 것도 LLM이 시민의 기본 세계관과 사회적 관점, 개별 및 집단 투표 결정에 영향을 미칠 가능성을 염두에 두고 고안된 것은 아닙니다. 우리의 분석은 공정하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 촉진하기 위해 가치 사슬 및 콘텐츠 기반 규제를 보완하는 경쟁 및 기술 설계 거버넌스에 대한 더 큰 초점의 필요성을 강조합니다.
Kuenzler et al. (Fri,) 이 질문을 연구했습니다.