아직은 갈 길 먼 챗GPT? (데이터 편향성, 레이블링 편향성)

 

챗GPT의 문제점

 

 

2023년 챗GPT가 전세계에 미친 영향력은 어마무시합니다. 

인공지능 언어 모델 중 하나로, 많은 양의 데이터를 학습하여 인간과 비슷한 자영어 처리 능력을 갖춘 챗GPT.

사람들은 이처럼 빅데이터를 다루는 AI의 기술이 보다 고도화되면서

점점 위기의식을 느낄 수밖에 없는데요..

 

 

 

하지만 아무리 인공지능이 발전했다고 하더라도 아직까지는 

이 모델에도 몇가지 문제점과 논란이 있습니다. 

 

 

 

오늘은 챗GPT 모델이 가지는 문제 중 데이터 편향성과 레이블링 편향성 문제에 대해서 살펴보겠습니다. 🧀

 

 

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챗GPT 데이터 편향성 문제

챗GPT 모델이 가지는 가장 큰 문제 중 하나는 데이터 편향성입니다. 

즉, 챗GPT 모델이 학습한 데이터가 일부 인종, 성별, 출신 지역 등과 같은 특정 그룹에 대한 편견을 포함할 수 있다는 것입니다.


이러한 데이터 편향성은 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다.


챗GPT 모델에서 샘플링 편향은 모델이 학습하는 데이터 셋이 특정 인구 그룹을 대표하지 못하거나, 특정 인구 그룹의 데이터가 충분하지 않은 경우 발생합니다.

 

 

 예를 들어, 모델이 학습하는 데이터셋에서 특정 인구 그룹이 상대적으로 적게 등장한다면, 모델은 그 그룹의 특성을 충분히 학습하지 못하고 해당 그룹과 관련된 대화에 대한 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.

 

샘플링 편향은 다양한 요인에 의해 발생할 수 있습니다. 

예를 들어, 모델 학습 데이터를 수집할 때, 특정 인구 그룹이 온라인 상에서 접근이 제한적인 경우, 해당 그룹에 대한 데이터가 충분히 수집되지 않을 수 있습니다. 또한, 특정 인구 그룹의 발화 특성이 다른 그룹과 다르게 나타날 수 있는데, 이 경우 모델이 해당 그룹의 특성을 충분히 학습하지 못할 수 있습니다.

 

챗GPT는 아직 완벽하지 않다.

샘플링 편향 문제를 해결하기 위해서는 다음을 고려해볼 수 있습니다. 

 

다양한 데이터 수집: 샘플링 편향은 모델이 학습하는 데이터 셋이 특정 인구 그룹을 대표하지 못하거나, 특정 인구 그룹의 데이터가 충분하지 않은 경우 발생합니다. 따라서, 데이터 수집 과정에서 다양한 인구 그룹을 고려하여 데이터를 수집하고, 각 그룹의 특성을 고려하여 데이터를 선별해야 합니다. 이를 통해 모델이 학습하는 데이터가 충분한 다양성을 가지도록 할 수 있습니다.

데이터 재가중치: 모델이 학습하는 데이터셋에서 특정 인구 그룹이 적게 등장하는 경우, 해당 그룹의 데이터에 가중치를 더해줄 수 있습니다. 이를 통해 모델이 해당 그룹의 특성을 충분히 학습할 수 있습니다.

다양한 모델 구조: 특정 인구 그룹에 대한 데이터가 충분하지 않은 경우, 해당 그룹의 특성을 반영한 새로운 모델 구조를 만들어 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 다양한 인구 그룹의 데이터를 학습한 후, 이를 조합하여 다양한 인구 그룹의 대화를 생성할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 이를 통해 샘플링 편향 문제를 해결할 수 있습니다.

 

이외에도, 데이터를 수집할 때 특정 인구 그룹에 대한 정보를 명시적으로 수집하고, 데이터의 양을 충분히 늘리는 것이 샘플링 편향 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

 

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챗GPT 데이터 레이블링 문제

다음으로 챗GPT의 레이블링 편향은 모델이 학습하는 데이터의 레이블이 실제와 다르거나, 특정 인구 그룹에 대한 레이블이 부적절한 경우 발생합니다. 즉, 학습 데이터의 레이블이 정확하지 않거나, 특정 인구 그룹에 대한 레이블이 편향되어 있는 경우입니다.

 

레이블링 편향은 모델이 학습한 결과에 직접적인 영향을 미칩니다. 

예를 들어, 특정 인구 그룹에 대한 레이블이 부적절한 경우, 모델은 해당 인구 그룹의 특성을 제대로 학습하지 못하고, 편향된 결과를 출력할 수 있습니다.

 

또한, 레이블링 편향은 모델이 생성하는 결과물에도 영향을 미칩니다. 예를 들어, 모델이 학습한 데이터셋에 특정 인구 그룹에 대한 편견이 반영되어 있으면, 해당 그룹을 대상으로 생성된 대화나 텍스트는 편견이 반영된 결과물이 될 수 있습니다

 

출처 : 챗GPT

 

레이블 편향 문제를 해결하기 위해서는 다음을 고려해볼 수 있습니다. 

 

다양한 데이터셋 사용
다양한 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키는 것이 중요합니다. 특히, 다양한 인구 그룹에 대한 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키면, 해당 그룹에 대한 레이블링 편향을 최소화할 수 있습니다.

레이블 검증 과정 강화
데이터셋의 레이블을 검증하는 과정에서는, 다양한 인구 그룹의 참여를 유도하여 레이블링 편향을 최소화할 수 있습니다. 또한, 레이블 검증 과정에서는 인공지능 기술을 활용하여 레이블링 편향을 탐지하는 방법도 있습니다.

편향 대처 알고리즘 사용
레이블링 편향을 해결하기 위해서는, 편향 대처 알고리즘을 사용하는 것이 효과적입니다. 예를 들어, Adversarial Debiasing 알고리즘은 모델의 학습과정에서 편향된 정보를 최소화하는 방식으로 학습하는 알고리즘이며, Fairness Constraints 알고리즘은 특정 인구 그룹에 대한 예측값을 미리 제한하여 편향을 최소화하는 방식으로 작동합니다.

데이터 후처리
데이터 후처리 과정에서는, 편향을 제거하는 방법을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터셋을 선별하여 일부 데이터를 삭제하거나, 데이터를 변형하여 편향을 줄일 수 있습니다.

 

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챗GPT를 사용하다보면 길게 설명은 하는데 무언가 두루뭉술하게 써내려가는 듯한 느낌을 받을 때가 있습니다.

논리적인 글쓰기가 사전에 이미 세팅되어 있지만 내용면에서는 아쉬울 때가 있죠.

지금 당장은 희망을 가질 수 있을 같습니다.

하지만 AI는 지금 이순간도 강력해지고 있기 때문에 안심하기는 일러요.

 

무기력하게 인공지능의 행보를 바라보느냐,   이를 적극 활용하느냐는 여러분의 태도에 달려 있습니다.🧀

 

 

 

 

2023.02.26 - [분류 전체보기] - '챗GPT', 'ChatGPT', 저작권 문제는 없을까?

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