https://queue.acm.org/detail.cfm?id=3711679
ChatGPT로 요약된 글입니다.
ACM Queue의 “The Price of Intelligence” 기사에서는 대형 언어 모델(LLM)의 세 가지 주요 위험을 다루고 있습니다:
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환각(Hallucination): LLM이 사실과 다른 정보나 비논리적인 내용을 생성하는 경향.
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간접 프롬프트 주입(Indirect Prompt Injection): 사용자가 직접 제어하지 않는 입력 데이터(예: 이메일)에 악의적인 지시가 포함되어 모델의 동작이 예상치 못하게 변경될 수 있는 위험.
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탈옥(Jailbreaks): 특정 입력 프롬프트를 통해 모델이 내장된 안전장치나 윤리적 지침을 우회하도록 유도될 수 있는 취약성.
이러한 위험은 LLM의 확률적 특성과 언어적 유연성에서 비롯되며, 특히 의료, 금융, 법률 분야에서 LLM을 도입할 때 신중한 고려와 완화 전략이 필요합니다. 완화 전략으로는 사실 확인 메커니즘, 다중 모델 합의 접근법, 정교한 프롬프트 엔지니어링 기술, 입력 및 출력 필터링, 인간의 개입 시스템 등이 포함됩니다. (ACM Queue)