레드티밍(Red teaming)이란? 안전한 생성형 AI를 위한 해결책

윤리적 AI 개발의 필요성

대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력은 상당합니다. 특히 대규모 데이터를 기반으로 훈련된 생성형 AI는 보다 현실적인 텍스트를 생성할 수 있기에 그 능력이 더 두드러집니다. 하지만 이러한 모델은 허구 정보를 생성하거나 편향적 콘텐츠 및 증오 발언을 만들어내기도 합니다. 일부 생성형 AI 모델은 사회적인 피해를 가져오는 유해 콘텐츠를 생성한다는 평판을 가지고 있습니다.

최근 뉴욕 타임스 기사에 따르면, AI 챗봇은 허위 정보를 퍼뜨리고 여론을 조작하는 강력한 수단으로 부상했습니다. 자연어 처리 기술의 발전으로 챗봇은 현실적이고 설득력 있는 텍스트를 생성할 수 있게 됐지만 이에 따라 허위 정보를 널리 퍼뜨리는 경우들도 발생하고 있습니다. 이는 브랜드의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐 아니라 정보의 정확성 및 챗봇 기술에 대한 신뢰도에도 심각한 위협을 끼칩니다. 이 문제에 대응하기 위해서는 윤리적이고 책임감 있는 AI 개발이 필요합니다. 챗봇과 기타 AI 모델이 안전한 목적으로 사용되도록 보장하기 위해서는 강력한 모델 테스트와 모니터링 및 감독이 필요합니다.

레드티밍이란?

레드티밍은 AI 모델의 잠재적 취약성과 편향성을 테스트하여 대규모 언어 모델의 신뢰성과 성능을 보장하는 중요한 프로세스로써 생성형 AI의 잠재적인 취약성에 대응할 수 있는 유일한 방법으로 인공지능 모델의 성능 향상에 큰 역할을 합니다.

생성형 인공지능은 이미지부터 텍스트, 동영상까지 다양한 콘텐츠를 만들 수 있는 강력한 도구입니다. 하지만 아직 이 기술은 완벽하지 않으며 악의적인 사용자가 악용할 수 있는 취약점이 있습니다. 따라서 이러한 모델을 책임감 있게 개발하고 사용하기 위해서는 레드팀을 통해 편견 및 바람직하지 않은 행동에 대한 대처가 필요합니다.

OpenAI의 ChatGPT와 같은 언어 모델을 지원하는 회사는 AI가 생성한 텍스트에서 발생할 수 있는 유해한 콘텐츠와 편향된 언어의 위험을 해소하기 노력하고 있습니다. OpenAI는 인간의 전문 지식과 머신러닝 알고리즘을 결합하여 ChatGPT가 유익하고 유용한 응답을 생성하는 동시에 유해하거나 편향된 콘텐츠를 필터링하도록 합니다. 또한 AI를 악용한 조작이나 사기에 대한 엄격한 정책을 가지고 있긴 하지만, 특히 영어가 아닌 언어와 정치적인 콘텐츠에 대서는 한계점들이 발생하고 있습니다. ChatGPT와 같은 AI 모델이 계속 발전하고 기술과 상호 작용하는 방식을 고려할 때, 책임 있는 개발 관행과 윤리적 고려 사항이 AI 혁신의 중심에 놓여 있어야 합니다.

목적

대규모 언어 모델에 대한 레드티밍의 목표는 모델 출력에서 잠재적인 취약성과 편견 및 부적절한 동작을 식별하는 것입니다. 대량의 텍스트 데이터에 기반한 LLM은 민감한 정보나 잘못된 정보, 편견, 증오 표현 및 유해한 콘텐츠가 포함될 수 있는 현실적인 텍스트를 생성할 수 있습니다. 레드티밍은 실제 시나리오를 모방하는 엄격한 테스트와 시뮬레이션을 통해 이러한 문제를 식별하고 해결하기 위해 노력합니다. 이를 통해 레드티밍은 대규모 언어 모델을 안전하고 신뢰할 수 있도록 만듭니다. 또한 사용자에게 해를 끼치거나 모델의 출력 무결성을 손상시키는 부적절하거나 악의적인 동작이 없도록 보장합니다.

역할

강력하고 안정적인 대규모 언어 모델을 개발하기 위해서는 레드티밍이 매우 중요합니다. 레드팀의 역할은 실제 시나리오를 시뮬레이션하여 AI 모델이 어떻게 작동하는지 체계적으로 평가하는 것입니다. 레드티밍은 해당 분야의 전문가로 구성된 전담 팀을 통해 AI 모델의 오작동을 발견하고 예상되는 동작에 대한 피드백을 제공합니다. 이러한 테스트는 잠재적인 모델 편향이나 개발 중에 발생할 수 있는 성능 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 모델에 엄격한 테스트를 적용함으로써 생성형 인공지능이 안전하고 표준에 따라 작동하도록 보장하는 동시에 개선할 수 있는 영역을 찾아냅니다.

저희 에펜은 데이터 플랫폼을 활용하여 전문 지식이 필요한 영역에서 LLM의 약점을 효율적으로 드러내는 맞춤형 레드팀을 구성할 수 있습니다.

필요성

레드티밍은 애플리케이션의 안정성과 성능, 그리고 브랜드의 신뢰를 유지하기 위해 꼭 필요한 단계입니다.

• 생성형 AI: 생성형 인공지능 기술이 보편화되면서, AI 모델의 잠재적인 편견과 취약성, 그리고 성능 문제를 식별하기 위한 레드팀의 역할이 점차적으로 중요해지고 있습니다.
• 소셜 미디어: 소셜 미디어 플랫폼은 잘못된 정보, 증오 발언, 혹은 유해한 콘텐츠의 전파를 막기 위해 활용할 수 있습니다.
• 고객 서비스: AI 기반의 챗봇이나 가상 비서를 통한 고객 서비스를 제공하는 기업은 레드팀을 통해 시스템이 정확하고 유용한 응답을 제공하는지 확인할 수 있습니다.
• 의료: AI 기술은 질병 진단이나 의료 이미지 해석, 환자 결과 예측 등 의료 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 레드팀은 이러한 시스템이 신뢰성을 유지하고 정확한 정보를 제공할 수 있도록 도와줍니다.
• 금융: 금융 기관은 생성형 AI 모델을 활용하여 사기 탐지, 위험 평가, 투자 전략 등 다양한 영역에서 활용할 수 있습니다. 레드팀은 이러한 시스템의 취약점을 식별하고 악의적인 사용을 방지하는 데 필수적인 역할을 합니다.

장점

1. 취약점 식별: 개발 중 간과될 수 있는 생성형 AI 모델의 잠재적인 취약점을 찾아냅니다. 이러한 테스트는 모델이 브랜드 보이스과 일관성을 유지하며 신뢰도를 훼손시키지 않는지 확인합니다.
2. 성능 향상: AI 모델에 엄격한 테스트를 적용하여 더 나은 성능과 정확한 결과를 얻을 수 있는 개선 사항을 찾아냅니다.
3. 모델 신뢰성 강화: 모델 출력에서 발생할 수 있는 오류나 편향과 같은 잠재적인 문제를 식별하여 생성형 AI 모델의 신뢰성을 향상합니다.
4. 위험 완화: 악의적인 사용자가 이용할 수 있는 잠재적인 보안 취약점과 약점을 식별함으로써 생성형 AI 모델 사용과 관련된 위험을 완화합니다.
5. 비용 효율적 테스트: 시나리오를 시뮬레이션하여 실제 침해나 공격과 관련된 동일한 비용과 위험을 초래하지 않으면서도 생성형 AI 모델을 테스트하는 비용 효율적인 방법을 제공합니다.

에펜의 레드티밍 솔루션

에펜은 머신러닝 모델의 정확성과 성능을 향상하기 위한 고품질의 학습 데이터를 제공하는 AI 데이터 파트너입니다. 저희는 생성형 AI 분야에서 모델을 훈련하고 검증하는 데 필요한 중요한 휴먼 인 더 루프 솔루션을 제공하여 인공지능 모델의 오류와 편향을 줄이는데 도움을 드립니다.

1. 레드티밍은 에펜의 서비스에서 중요한 부분을 차지하고 있으며 생성형 AI의 위험과 불확실성에 대한 강력한 방어를 제공합니다.
2. 도메인 전문가 팀과의 협업을 통한 반복적 접근 방식으로 생성된 콘텐츠의 신뢰성과 안전성을 확인합니다.
3. AI 모델을 엄격하게 테스트하고 평가하는 데 필요한 정확한 기술과 전문 지식을 가진 AI 학습 전문가로 구성된 맞춤형 팀을 제공합니다.

생성형 AI 분야에서 레드티밍은 매우 중요합니다. AI 모델의 보안과 신뢰성, 성능을 보장하고 위험을 완화하며 잠재적인 개선 영역을 식별하는 것이 필수적이기 때문이죠. 에펜의 레드팀 솔루션으로 더욱 안전하고 똑똑한 생성형 AI를 구축하세요.