본 기사는 AI 언어 모델의 보안 및 윤리 문제를 다룬 연구 논문을 소개하며, 악의적인 공격에 대한 대응, 윤리적 가이드라인 제시, '화이트햇 NLP' 개념 도입 등의 내용을 중점적으로 다룹니다. AI 기술 발전에 따른 윤리적 책임의 중요성을 강조하고, 안전하고 윤리적인 AI 생태계 구축의 필요성을 제기합니다.

본 기사는 Xiaohua Feng 등 연구진의 논문 "Bridging the Gap Between Preference Alignment and Machine Unlearning"을 소개하며, 기존 AI 선호도 정렬 방법의 한계를 극복하기 위한 기계 비학습 기반의 새로운 프레임워크 'Unlearning to Align (U2A)'에 대해 심층적으로 분석합니다. U2A는 이중 수준 최적화를 통해 부정적 예시를 효율적으로 선택하고 제거하여 최적의 선호도 정렬 성능을 달성하는 혁신적인 접근법입니다.

본 연구는 LLM의 언러닝 과정에서 샘플별 언러닝 난이도를 고려한 새로운 지표 MRD와 가중치 샘플링 기법을 제시하고, 신경과학적 관점을 도입하여 그 효과를 검증함으로써 LLM 언러닝의 효율성과 효과성을 향상시키는 데 기여합니다.

Zhao Songwei 등 연구진이 개발한 GRAIN은 이종성 그래프에서 GNN의 성능 저하 문제를 해결하기 위해 다양한 정보 입자 크기와 암시적 정보를 활용하는 혁신적인 모델입니다. 13개 데이터셋 실험 결과, 기존 최고 성능 모델들을 능가하는 성과를 달성했습니다.

하야시다 나오코 연구팀은 생성형 AI(GenAI) 기반 자기 주도적 학습에서 감성적, 인지적, 행동적 메시지 스타일의 효과를 비교 분석하여 학습 참여도와 지속성 향상을 위한 통찰력을 제공하는 연구를 수행했습니다. 3명의 평가자의 분석 결과, 네 가지 주요 주제(필수 공통 기반, 내재적 가치, 사용자 반응, 표현된 선호도)가 도출되었으며, 이는 GenAI 기반 학습 설계에 중요한 시사점을 제공합니다.