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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 253 - 256 (4page)
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최근 글로벌 기업들이 경쟁적으로 대규모 언어 모형(LLM)을 발표하고 있으며 규모적, 차원적 확장뿐만 아니라 생성형 인공지능 (Generative Artificial Intelligence)으로 진화하고 있다. 인공지능의 규모는 일반적으로 모형이 학습하는 파리미터의 수를 의미하며 파라미터들이 잘 학습되기 위해서는 수천억 개의 언어 데이터가 필요하다. 이렇게 대규모 데이터를 학습한 인공지능 모형의 성능은 급진적으로 향상되고 있어 인지적 측면에서는 높은 성능에도 불구하고 행동 측면에서는 비윤리적인 행위를 표출하는 사례가 보도되고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능의 행위에 윤리성을 향상하기 위해서는 인간이 윤리적 문제에 대해 어떤 가치를 가지고 결정을 내리는지 가르치고 배우는 과정의 필요성을 인지하고 인공지능의 윤리성을 향상하기 위한 교수 설계 모형을 제안한다. 이는 인간 피드백 기반 강화 학습과 프롬프트 엔지니어링의 원리에 기반하여 인간이 유도한 도덕적 동기화에 의해 인간이 윤리적 문제에 대해 어떤 가치를 가지고 결정을 내리는지를 피드백하고 이를 바탕으로 추론하여 인공지능이 윤리적인 의사결정을 도출하는 것을 목표로 한다. 인공지능이 도덕적 행동을 표출하기 위해 보상과 처벌, 모방, 훈육의 교육 방법을 제안하여 도덕적 동기화를 유도하고, CT(Computational Thinking) 중심 요소 모델과 합리적 의사 결정 수업 모형의 교수 학습 전략을 세부 활동으로 제시하여 인공지능은 인간이 우선순위를 두는 도덕적 가치를 학습하여 윤리적 의사결정을 향상할 수 있는 교수 방안을 제안하였다. 본 연구를 통해 인간 중심의 인공지능과 공존하는 사회를 만들어 가는 토대를 만들어 나가는 기초 연구가 될 것을 기대한다.
목차
요약
1. 서론
2. 연구 배경
3. 연구 제안
4. 결론
참고문헌
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