잊을 권리 보장하는 AI 기술, GRAIL 등장!

김근우, 박지훈, 한주민, 이성환 연구팀이 개발한 GRAIL은 기존 언러닝 방식의 한계를 극복하는 다중 도메인 언러닝 프레임워크로, 경사 정보를 활용하여 민감한 정보만 선택적으로 제거하면서 모델 성능을 유지합니다. 기존 최고 성능 대비 최대 17% 향상된 지식 보존 성공률을 보였으며, '잊힐 권리'를 보장하는 AI 기술 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

잊을 권리 시대, AI의 새로운 도전과 혁신적인 해결책: GRAIL

방대한 데이터로 훈련된 거대 언어 모델(LLM)은 개인 정보와 저작권 등 민감한 정보를 학습할 수 있습니다. 이는 '잊힐 권리'와 같은 사회적, 법적 문제를 야기하며, 기존의 단일 도메인 언러닝 방법으로는 이러한 복잡한 문제를 해결하기 어려웠습니다. 데이터 재훈련은 비용과 시간이 많이 소요되고, 여러 도메인의 지식이 얽혀있는 경우 과도한 지식 제거 또는 성능 저하가 발생할 수 있기 때문입니다.

그 해답은 바로, 김근우, 박지훈, 한주민, 이성환 연구팀이 제시한 GRAIL(GRadient-based AdaptIve unLearning)에 있습니다.

GRAIL은 기존 방식의 한계를 극복하는 혁신적인 다중 도메인 언러닝 프레임워크입니다. 핵심은 경사 정보를 활용한 정밀한 지식 구분입니다. GRAIL은 여러 도메인의 경사 정보를 활용하여 삭제 대상과 보존 대상을 정확하게 구분합니다. 그리고 매개변수별 적응 전략(adaptive parameter-wise localization) 을 통해 목표 지식만 선택적으로 제거하면서 각 도메인의 중요한 매개변수는 보존합니다. 마치 정교한 수술처럼, 필요한 부분만 제거하는 것이죠.

실험 결과는 놀랍습니다. 기존 방식과 비슷한 수준의 언러닝 성공률을 달성하면서도, 기존 최첨단 방법보다 최대 17% 높은 지식 보존 성공률을 기록했습니다. 이는 단순히 정보를 삭제하는 것이 아니라, 모델의 성능을 유지하면서 민감한 정보만 제거하는 GRAIL의 우수성을 보여줍니다.

결론적으로, GRAIL은 대규모 사전 훈련 언어 모델에서 민감한 정보를 효과적으로 관리하고 규제하는 새로운 패러다임을 제시합니다. '잊힐 권리'를 보장하는 AI 기술의 발전은 이제 막 시작되었지만, GRAIL은 그 가능성을 엿볼 수 있는 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 GRAIL의 발전과 더불어, AI 기술이 윤리적, 법적 문제를 해결하고 사회적 책임을 다하는 미래를 기대해볼 수 있습니다.

참고: 본 기사는 연구 논문 "GRAIL: Gradient-Based Adaptive Unlearning for Privacy and Copyright in LLMs"의 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 연구자들의 혁신적인 노력에 경의를 표합니다.