LLM의 정체성 혼란: 신뢰 위기의 등장
2024-12-30
최근 연구에 따르면 대규모 언어 모델(LLM)에서 광범위한 "정체성 혼란"이 드러났습니다. 연구진은 25% 이상의 LLM이 기원이나 정체성을 잘못 표현하고 있으며, 이는 주로 모델의 환각 때문이며 복제나 재사용 때문이 아니라는 것을 발견했습니다. 이러한 정체성 혼란은 교육 및 전문 분야와 같은 중요한 작업에서 사용자의 신뢰를 크게 저해하며, 논리적 오류로 인한 부정적 영향을 능가합니다. 이 연구 결과는 LLM의 정체성 혼란이 야기하는 체계적인 위험을 강조하고 모델의 신뢰성과 신뢰도에 대한 더욱 세심한 주의를 촉구합니다.