제목 | [산업분서] 생성형 AI 규제 원칙에 관한 단상 |
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분류 | 성장동력산업 | 판매자 | 김민성 | 조회수 | 34 | |
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용량 | 1.13MB | 필요한 K-데이터 | 5도토리 |
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[산업분서] 생성형 AI 규제 원칙에 관한 단상.pdf | 1.13MB | - | - | - | 다운로드 |
데이터날짜 : | 2023-10-13 |
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출처 : | 국책연구원 |
페이지 수 : | 7 |
2015년 인공지능 ‘알파고’가 이세돌 9단에게 바둑에서 완승을 하면서 엄청난 반향을 일으킨 지 8년 만인 작년 11월, 대화형 인공지능인 챗GPT가 등장하면서 또 한 번 세계에 큰 충격을 주고 있다. 챗GPT는 사람의 언어를 이해하는 것은 물론 사람의 질문에 꼭 맞는 유용한 답을 하는 대화형 생성형 AI로 대중에게 ‘AI의 일상화’라는 경험을 제공하고 있다. 2007년 손 안의 컴퓨터 시대를 연 아이폰, 2016년 인간 바둑 기사를 이긴 알파고의 충격 이후 6년 만에 챗GPT가범용 인공지능시대를 열고 있다. 생성형 AI가 출시되고 이것이 게임체인저가 될 것이라는 전망이 우세해지면서, EU, 미국, 한국 등 주요 국가가 생성형 AI에 대한 법적 규제 논의를 시작하고 있다. EU가 가장 먼저 입법화를 진행 중인 가운데 미국, 한국도 입법안을 마련하고 국회에서 논의를 진행 중이다. 그러나 법적 규제의 본격 도입 이전에 생성형 AI에 대한 특성을 이해하고 어떠한 원칙의 규제 방향을 설정한 것인지가 매우 중요하다. 즉, 만약 생성형 AI 규제가 필요하고 정당하다면 그 방향은 어떻게 잡아야 할 것인가를 먼저 논의해야 한다는것이다. Ⅱ. 생성형AI의 개념과특성 생성형 AI인 대표격인 챗GPT는 문장을 생성 (Generative)하는 AI 모델로서 사전학습(Pretrained)을 통해 훈련을 받았으며, 트랜스포머 (Transformer)라는 구조에 기반한 인공지능 언어모델이다. 생성이란 문장을 사람처럼 만들어낸다는 것이고, 사전학습이란 많은 데이터를 사전에 습득했다는 것이며, 트랜스포머란 단어 간 연관성 파악이 가능한 혁신적인 심층신경망이라는 것이다. 생성형 AI 모델의 특성은 다음 몇 가지로 볼 수 있다. 첫째, 대규모 언어모델(Large Language Model) 이라는 점이다. 우선 언어모델(LM)은 문장 생성을 위해 단어의 순서에 다음에 올 수 있는 확률을 할당(assign)하는 모델로, 기존 통계적 방법에서
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