AI 모델의 선택이 미래를 결정한다: 지속가능성과 AI의 관계에 대한 LLM 관점 비교

본 연구는 5가지 LLM의 지속가능성에 대한 관점 차이를 분석하여, AI 기반 지속가능성 전략 수립 시 모델 선택의 중요성과 모델 편향성 인식의 필요성을 강조합니다. LLM의 기술적 낙관론과 회의론을 비교 분석하여 지속가능한 미래를 위한 책임감 있는 AI 활용 방안을 제시합니다.

점점 더 많은 조직들이 지속가능성 측면에서 의사결정 지원을 위해 AI 시스템에 의존하고 있습니다. 하지만, 이러한 AI 시스템, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에 내재된 편향과 관점을 이해하는 것이 중요해지고 있습니다.

Annika Bush 등 연구진이 발표한 최근 연구는 5가지 최첨단 LLM(Claude, DeepSeek, GPT, LLaMA, Mistral)이 지속가능성과 AI의 관계를 어떻게 인식하는지 체계적으로 조사했습니다. 연구진은 검증된 심리측정 지속가능성 관련 설문지를 각 모델에 100번씩 적용하여 응답 패턴과 변동성을 파악했습니다.

흥미로운 결과가 도출되었습니다. 예를 들어, GPT는 AI와 지속가능성의 호환성에 대해 회의적인 반면, LLaMA는 몇몇 지속가능한 개발 목표(SDG)에 대해 완벽한 점수를 받을 정도로 극단적인 기술 낙관론을 보였습니다. 또한, 모델들은 AI와 지속가능성 통합에 대한 기관의 책임을 부여하는 데 있어서도 의견이 분분했습니다. 이는 기술 거버넌스 접근 방식에 중요한 시사점을 제공합니다.

이 연구는 모델 선택이 조직의 지속가능성 전략에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 즉, 지속가능성 관련 의사결정에 LLM을 배포할 때 모델 특유의 편향성을 인식하는 것이 필수적입니다. 단순히 기술의 발전만을 낙관적으로 바라보는 것이 아니라, 각 LLM의 고유한 특징과 한계를 이해하고, 책임감 있는 AI 활용을 위한 신중한 접근 방식이 필요함을 시사하는 결과입니다. AI를 통한 지속가능한 미래를 설계하기 위해서는, 모델의 선택부터 신중해야 함을 강조하는 연구라 할 수 있습니다.

주요 내용:

• 5가지 LLM(Claude, DeepSeek, GPT, LLaMA, Mistral)의 지속가능성에 대한 인식 비교 분석
• LLM의 지속가능성 관련 의사결정에 대한 편향성 존재 확인
• 모델 선택이 조직의 지속가능성 전략에 미치는 영향 강조
• 지속가능성 관련 의사결정에 LLM을 사용할 때 주의사항 제시