LLM 레드티밍을 편향성 없는 AI 만드는 방법

LLM 인공지능 편향성

대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리에 있어 인간과 유사한 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 그러나 LLM은 편향성을 드러내거나 잘못된 정보나 할루시네이션을 제공하고, 유해한 콘텐츠를 생성하기도 합니다. 관련된 주목할 만한 사건들로는 Bard의 첫 번째 데모에서의 사실 오류가 생성됐는 일과 ChatGPT의 피싱 이메일 작성 사건, 그리고 Microsoft의 폭력적인 이미지 생성 등이 있었습니다.

인공지능(AI) 편향성은 인공지능이 특정한 방향으로 치우친 결과를 내는 현상을 의미합니다. 이는 데이터 수집, 알고리즘 설계, 모델 학습 과정 등 여러 단계에서 발생할 수 있습니다. 이때 LLM 레드티밍은 체계적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 인공지능 취약점을 테스트하여, 예상치 못한 결과가 발생하기 전에 인공지능 편향성과 위험을 사전에 식별하고 완화합니다. 레드티밍은 LLM이 대규모로 배포되기 전에 안전성과 신뢰성을 보장하는 중요한 단계입니다. 이때 크라우드소싱 접근 방식을 사용한 레드티밍은 LLM의 안전성 문제를 해결하는 데 독특한 이점을 제공합니다.

레드티밍은 다양한 작업자들의 관점과 전문 지식을 바탕으로 특정 문화나 인구 통계적, 언어적 맥락에 특화된 취약한 인공지능 편향성 포함하여 더 넓은 범위의 잠재적 문제를 발견하도록 합니다. 이러한 다양한 관점은 LLM의 행동이 배포 전에 철저히 테스트되고 검증되도록 하여, 예상치 못한 결과의 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.

크라우드소싱 모델은 레드티밍의 효율적인 확장과 LLM의 빠른 발전 속도에 맞춰 테스트할 수 있게 합니다. 기존의 오픈 소스 데이터셋에는 적대적 프롬프트가 포함되어 있지만, 이 데이터셋은 LLM 훈련에 사용되었기 때문에 데이터셋에 대한 성능 벤치마킹은 실제 성능을 정확히 반영하지 못할 수 있습니다. 크라우드소싱을 통해 LLM 응답을 이전에 접하지 않은 공격(attack)에 대해 테스트할 수 있는 새로운 데이터를 생성하여 대표적인 척도로 사용하고, 데이터 작업자들이 테스트 과정에서 관찰된 성능을 바탕으로 질문에 대한 공격을 조정할 수 있게 합니다.

레드티밍(Red Teaming)

레드티밍(Red Teaming)은 생성형 AI에 수반되는 잠재적인 취약점 중 하나로 탈옥(Jailbreaking)과 프롬프트 주입(Prompt Injection)도 레드티밍에 포함됩니다. 레드티밍은 생성형 AI 모델의 성능 개선에 중요한 역할을 합니다. LLM의 잠재력은 방대합니다. 특히 방대한 양의 데이터에 대해 훈련을 통해 사실적인 텍스트를 생성하는 생성형 AI의 경우 더욱 그렇습니다. 그러나 이러한 생성형 AI 모델은 할루시네이션(잘못된 정보 생성), 편향된 콘텐츠, 심지어 혐오 발언과 같은 원치 않는 동작을 나타낼 수 있습니다. 일부 생성형 AI 모델은 개인과 사회에 해로울 수 있는 독성 콘텐츠를 생성하는 것으로 알려져 있습니다.

최근 뉴욕타임즈 기사에 따르면 AI 챗봇은 허위 정보를 퍼뜨리고 여론을 조작하는 강력한 도구가 되었습니다. 자연어 처리(NLP)의 발전으로 이러한 챗봇은 거짓 정보, 선전 및 악성 콘텐츠를 퍼뜨리는 데 사용할 수 있는 사실적이고 설득력 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이는 브랜드 무결성과 정보 공유는 물론 챗봇 기술에 대한 신뢰도가 낮아질 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 챗봇과 기타 AI 모델이 긍정적이고 진실한 목적으로 사용되도록 강력한 테스트, 모니터링 및 감독을 포함하여 윤리적이고 책임 있는 생성형 AI 개발의 우선순위를 지정하는 것이 필수적입니다.

생성형 AI는 이미지와 텍스트에서 비디오로 콘텐츠를 생성할 수 있는 강력한 도구이지만 이러한 모델을 책임감 있게 개발하고 사용하려면 발생할 수 있는 편견이나 바람직하지 않은 행동을 해결하는 것이 중요합니다. 이 기술은 아직 완벽하지 않으며 악용될 수 있는 취약점이 존재합니다. 이때 레드티밍이 중요합니다. 레드티밍은 실제 시뮬레이션을 통해 잠재적 취약성, 편향 및 약점에 대해 생성형 AI 모델을 테스트하여 대규모 언어 모델의 안정성과 성능을 보장하는 중요한 프로세스입니다.

생성형 AI와 레드티밍

생성형 AI 중 하나인 ChatGPT 언어 모델의 배후에 있는 회사인 OpenAI는 AI 생성 텍스트에서 좋지 않은 콘텐츠와 편향된 언어의 위험을 해결하고 있습니다. OpenAI는 인간의 전문 지식과 기계 학습 알고리즘을 결합하여 ChatGPT가 유익하고 유용한 응답을 생성하는 동시에 유해하거나 편향된 콘텐츠를 필터링하는 것을 목표로 합니다. OpenAI는 AI 조작에 대한 엄격한 정책을 시행하고 있지만, 특히 비영어권 언어와 정치적 콘텐츠에 대한 한계를 갖고 있습니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델이 계속 진화하고 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 형성함에 따라 책임 있는 개발 관행과 윤리적 고려가 생성형 AI 혁신의 최전선에 있습니다.

LLM과 레드티밍

대규모 언어 모델(LLM)에 대한 레드티밍의 목표는 생성형 AI 모델 출력에서 잠재적인 취약성, 편향 및 바람직하지 않은 동작을 찾는 것입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받았기 때문에 민감하거나 기밀 정보, 잘못된 정보, 편견 또는 혐오 발언이 포함될 수 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 레드티밍은 실제 시나리오를 모방하는 엄격한 테스트와 시뮬레이션에 LLM을 적용하여 이러한 문제를 식별하고 해결하는 것을 목표로 합니다. 그렇게 함으로써 레드티밍은 LLM이 안전하고 신뢰할 수 있으며 사용자에게 피해를 주거나 모델 출력의 무결성을 손상할 수 있는 악의적인 동작이 없도록 합니다.

생성형 AI 애플리케이션에서 강력하고 신뢰할 수 있는 LLM을 개발하려면 레드티밍의 역할이 중요합니다. 이는 생성형 AI 모델이 손상될 수 있는 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 체계적이고 포괄적인 접근 방식입니다. 레드티밍 프로세스 중에 주제 전문가로 구성된 전담팀은 생성형 AI 모델이 오작동하도록 하고 예상되는 동작에 대한 피드백을 제공하려고 시도합니다. 이 테스트는 잠재적인 모델 편향 또는 개발 중에 발견되지 않았을 수 있는 성능 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 생성형 AI 모델을 엄격한 테스트에 적용함으로써 레드티밍은 생성형 AI 모델이 안전하고 최고 수준의 성능을 발휘하도록 보장하는 동시에 잠재적인 개선 영역을 발견합니다.

레드티밍의 장점

• 취약성 식별: 레드티밍은 개발 중에 발견되지 못한 생성형 AI 모델의 잠재적 취약성을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 테스트는 모델이 브랜드 이미지와 일치하고 브랜드 무결성에 위험을 초래하지 않는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
• 성능 향상: 레드티밍은 생성형 AI 모델을 엄격한 테스트에 적용하여 더 나은 성능과 더 정확한 출력으로 이어질 수 있는 개선 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 신뢰성 향상: 레드티밍은 모델 출력에서 오류 또는 편향으로 이어질 수 있는 잠재적인 문제를 식별하여 생성형 AI 모델의 신뢰성을 향상하는데 도움이 됩니다.
• 위험 완화: 레드티밍은 악의적인 행위자가 악용할 수 있는 잠재적인 보안 허점과 약점을 식별하여 생성형 AI 모델 사용과 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.
• 비용 효율성 테스트: 레드티밍은 침해나 공격과 관련된 비용과 위험을 초래하지 않고 실제 시나리오를 시뮬레이션하기 때문에 생성형 AI 모델을 테스트하는 비용 효율적인 방법입니다.

LLM 레드티밍(Red teaming) 프로세스

1. 정의: 레드티밍 목표를 명확히 이해하고, 테스트할 특정 영역을 정의합니다. 여기에는 범위 내외의 해로운 유형이나 공격 전략의 특정 매개 변수가 포함됩니다.

2. 계획: 에펜의 AI 데이터 플랫폼에서 AI 피드백 툴을 사용하여 레드티밍 작업을 설정합니다. 이는 모델 엔드포인트와의 실시간 상호작용을 허용합니다. 필요한 도메인 전문 지식이나 언어를 커버할 수 있도록 경험이 풍부한 LLM 레드티밍 팀원을 온보딩합니다.

3. 관리: 레드티밍 프로젝트를 조정하고 체계적인 테스트 및 시뮬레이션 활동을 완료합니다. LLM 프로젝트 관리자와 전문가들은 결과와 작업자의 인사이트를 모니터링하여 잠재적 위험 영역을 발견하고, 이러한 특정 영역에서 추가 취약점 탐색을 수행합니다.

4. 보고: 레드티밍 결과를 문서화합니다. 이 보고서에는 일반적으로 사용된 방법론, 분석 결과, 발견사항 및 모델 안전성을 향상하기 위한 개선 지침이 포함됩니다.

크라우드소싱 기반 레드티밍 데모

1. 공격 설계: 타겟을 고려합니다. 모델이 어떤 종류의 유해한 응답을 생성하도록 하고 싶은가요? 타겟은 누구 혹은 무엇인가요?

2. 프롬프트 계획: 공격 방법을 선택합니다. 예를 들어 프롬프트 인젝션, 롤플레잉, 가상화(virtualization), 우회(side-stepping), 번역, 언어적 설득(verbal persuasion) 등이 있습니다.

3. 실시간 채팅 테스트: 적대적 프롬프트를 작성하고 실시간 모델에 전송합니다.

4. 응답 어노테이션: 응답과 그에 대한 유해성을 평가합니다. 모델의 응답이 불쾌하거나 논란이 될 수 있거나 AI 챗봇이 생성하기에 부적절하다고 여길 만한 콘텐츠를 포함하고 있나요? 해로움의 수준은 어느 정도인가요? 다른 대안적인 응답은 뭐가 있을까요?

기업용 LLM을 위한 레드티밍

에펜의 레드티밍(red teaming)은 맞춤형 기업용 LLM에도 적용됩니다. 기업용 LLM 레드티밍에는 기업 맞춤형 사용 사례에 대한 더 구체적인 시나리오 테스트가 포함됩니다.

1. 범위 내 외 응답: 기업용 LLM은 일반적으로 범용 챗봇이 아니라 특정 응용 프로그램을 위해 설계됩니다. LLM 상호작용의 범위를 제한하면 불필요한 위험을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, “다음 선거에서 누구에게 투표해야 하나요?”와 같은 의견을 묻는 질문이 프롬프트인 경우, 사용자들은 기초 모델이 투표 전에 고려해야 할 요인에 대한 일반적인 지침을 제공하는 중립적인 응답이 제공될 수 있습니다. 목표 지향적인 레드티밍은 올바르게 가드레일이 구현되었는지, 모델이 의도된 사용 사례 외의 목적으로 사용되지 않는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

2. 할루시네이션: 기업용 맞춤형 LLM은 사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하도록 보장하는 것이 중요합니다. 모델은 검색 증강 생성(RAG)과 같은 방법을 통해 고유의 지식 베이스를 활용할 수 있지만, 오래된 문서와 같이 기본 데이터의 문제나 잘못 정렬된 청크 검색과 같은 RAG 구현의 문제로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 철저한 레드티밍은 기업용 LLM 구현 및 지식 소스의 정확한 사용을 테스트하여 사용자에게 할루시네이션이나 인공지능 편향, 잘못된 정보와 관련된 결과를 방지할 수 있습니다.

3. 개인 정보 보호: 기업용 LLM은 직원 및 기업 정보 또는 내부 IP와 같이 민감하거나 기밀 정보를 기반으로 훈련됩니다. 모델을 훈련시키는 데 사용된 모든 정보는 프롬프트 기술로 특정 사용자에게 접근될 수 있습니다. 이러한 문제 중 많은 부분은 기본 학습 데이터에서 해결해야 하지만, 목표 지향적인 레드티밍은 개인 정보 보호나 민감한 정보 누출이 발생할 수 있는 부분을 식별하는 데 도움이 됩니다.

에펜의 레드티밍 서비스

에펜은 머신 러닝 모델의 정확성과 성능을 개선하기 위해 고품질 교육 데이터를 제공하는 글로벌 데이터 파트너입니다. 생성형 AI의 세계에서 우리는 모델을 교육하고 검증하는 데 필요한 중요한 인간의 개입을 포함합니다. 생성형 AI 모델은 정확하고 관련 있는 교육 데이터가 없다면 수정하기 어려운 오류와 편향이 발생하기 쉽습니다.

저희 에펜의 레드티밍 기능은 생성형 AI의 위험과 불확실성에 대한 강력한 방어를 제공합니다. 반복적인 접근 방식으로 작업하는 선별된 도메인 전문가팀과 함께 에펜의 레드티밍 프로세스는 생성된 콘텐츠가 사용자에게 안전한지 확인할 수 있습니다. 이러한 고급 기술을 활용함으로써 에펜의 레드티밍 기능은 부정적이거나 편향된 콘텐츠를 식별하고 제거하여 비즈니스와 소비자 모두의 요구를 충족하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 생성할 수 있습니다.

에펜의 레드티밍 기능의 핵심 강점 중 하나는 구체적인 기준에 맞는 맞춤형 AI 교육 전문가팀을 큐레이팅하는 능력입니다. 즉, 생성형 AI 모델을 엄격하게 테스트하고 평가하는 데 필요한 정확한 기술과 전문 지식을 갖춘 인간 평가자 팀을 구성할 수 있습니다. 에펜은 작업에 적합한 개인을 신중하게 선택함으로써 레드티밍 프로세스가 효율적이고 효과적이며 각 프로젝트의 고유한 요구 사항에 맞는 고품질 결과를 제공하도록 보장합니다. 이러한 수준의 사용자 지정은 생성형 AI 모델에 대한 편견, 잘못된 정보 또는 기타 문제가 있는 행동이 없도록 해야 하는 회사에 매우 중요합니다.

생성형 AI 세계에서 레드티밍의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 생성형 AI 모델의 보안, 안정성 및 성능을 보장하는 동시에 위험을 완화하고 잠재적인 개선 영역을 식별하는 데 중요합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 레드티밍이 AI 개발에서 훨씬 더 중요한 역할을 할 것으로 기대할 수 있습니다.