특히 Chat GPT-4 같은 언어 학습 모델 (LLM) 형태의 인공 지능 (AI) 은 놀라운 발전을 이루었습니다.하지만 이러한 기계에는 여전히 상당한 사람의 도움이 필요합니다.기계가 완전히 스스로 학습한다는 개념과는 달리, 현실은 데이터 공급망에서 사람이 중요한 역할을 한다는 것입니다.원시 데이터 수집부터 머신 러닝 알고리즘에 사용할 데이터 준비에 이르기까지 인간의 입력은 절대적으로 중요합니다.
데이터 구조화에서 인간이 필수적인 이유
인간 개입의 필요성을 보여주는 한 가지 방법은 인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF) 입니다.이 접근 방식에서는 실제 사람들이 기계가 학습에 사용하는 텍스트, 비디오 및 기타 유형의 데이터에 레이블을 지정합니다.여기서는 인간의 개입이 몇 가지 목적으로 사용됩니다.첫째, 머신의 학습 프로세스 속도를 높여줍니다.사람이 먼저 여러 개의 “고양이” 사진에 라벨을 붙여 연구하면 컴퓨터가 사진 속 고양이를 식별하는 방법을 훨씬 더 빠르게 학습할 수 있습니다.
또한, RLHF 기계가 복제할 수 없는 수준의 윤리적 이해가 수반되는 경우가 많습니다.예를 들어, 인간은 부적절하거나 오해의 소지가 있는 정보를 분류하거나 걸러낼 수 있습니다.이를 통해 AI는 더 안전하고 윤리적으로 더 건전합니다.
또한 인간 지능을 통합하면 AI가 복잡한 작업을 더 잘 완료할 수 있습니다.언어 번역이든, 의료 진단이든, 기타 복잡한 수술이든, 인간의 전문 지식이 학습 모델을 개선합니다.그 결과 기계의 숙련도가 향상될 뿐만 아니라 나중에 기계와 상호작용하게 될 다른 사람들에게도 더 유용해집니다.
재정적 및 윤리적 비용
인간의 참여에는 이점이 있지만 재정적으로나 윤리적으로나 대가가 따릅니다.라마 2와 같은 연구에서는 머신 러닝과 인간의 입력 사이의 복잡한 조화를 탐구하고 관련 비용을 집중 조명했습니다.예를 들어, 대규모 데이터 세트에 레이블을 지정하려면 시간도 많이 걸리고 비용도 많이 듭니다.하지만 인간적인 요소는 현재로서는 대체할 수 없는 머신 러닝의 윤리적 계층을 제공합니다.알고리즘을 자체 장치에 맡기면 데이터에 존재하는 편향을 의도치 않게 학습할 수 있으므로 윤리적 고려를 위해서는 인간의 감독이 필수적입니다.
이러한 어려움에도 불구하고 AI의 데이터 공급망에서 인간의 손길은 여전히 필수 불가결합니다.이 프로세스의 특정 측면을 자동화할 수 있는 여지가 있긴 하지만, 일부 영역에서는 항상 사람만이 제공할 수 있는 미묘한 이해가 필요합니다.미래에는 기계 학습의 혁신이 균형을 맞추는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 기계가 자율적으로 학습하는 동시에 가장 중요한 부분인 인간의 전문 지식을 활용할 수 있습니다.
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