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자료유형
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저자정보
방준성 (와이매틱스) 이병탁 (와이매틱스) 박판근 (충남대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제5호
발행연도
2023.9
수록면
545 - 563 (19page)
DOI
10.5909/JBE.2023.28.5.545

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본 논문에서는 대규모 언어 모델을 사용하는 인공지능(AI) 기반 챗봇과 인간 사이의 대화 인터랙션 과정에서 발생할 수 있는 편향성을 검사하고 평가하는 것이 가능한 프레임워크 개발 방법에 대해 논의한다. 이를 위해 먼저 대규모 언어 모델을 사용하는 AI 챗봇의 특징과 한계에 대해 알아보고, AI 챗봇과 인간 사이의 대화 인터랙션에서의 편향성 완화에 대한 필요성에 대해 서술한다. AI 챗봇의 편향성 평가를 위해, 편향의 요인들에 대해 살펴보고 편향성 측정을 위해 시스템적으로 구현이 가능한 수학적 개념 모델을 제안한다. 이를 바탕으로 AI 시스템에 구현이 가능한 편향성 평가 프레임워크를 설계하고 샘플 문장들로 이를 검증한다.
#AI Chatbot #Conversational Interface #Large Language Model #Data Bias #Bias Assessment

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 대규모 언어 모델을 사용하는 AI 챗봇의 편향성 완화 필요성
Ⅲ. AI 챗봇의 편향성 평가 모델
Ⅳ. AI 챗봇의 편향성 평가 프레임워크 개발 방법 및 실험
Ⅴ. 결론: 본 연구의 한계 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (14)

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J. Bang, “Artificial Intelligence Technology for Expanding Metaverse Services,” KICS: Information and Communications Magazine, Vol. 39, No. 2, pp. 64-73, Jan. 2022. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11032345 (accessed July 1, 2023) dbpia T. B. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry, A. Askell, S. Agarwal, A. Herbert-Voss, G. Krueger, T. Henighan, R. Child, A. Ramesh, D. M. Ziegler, J. Wu, C. Winter, C. Hesse, M. Chen, E. Sigler, M google schola Debora Nozza, Federico Bianchi, Dirk Hovy, “Pipelines for Social Bias Testing of Large Language Models,” Association for Computational Linguistics (ACL), Proceedings of BigScience Episode #5, Workshop on Challenges & Perspectives in Creating Large Languag google schola M. Wu, A. F. Aji, “Style Over Substance: Evaluation Biases for Large Language Models,” arXiv:2307.03025v2, Aug. 15, 2023. (accessed on Aug. 18, 2023) doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.03025 google schola S. E. Kim, J. Bang, “The Possibility of the Extension of Educational Self and the Interaction With AI-Avatar in Metaverse,” Education Principles Research, Vol. 26, No. 2, pp 147-166, Dec. 2021. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE1131 dbpia

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