본 기사는 Nikhil Kandpal과 Colin Raffel의 논문을 바탕으로, 거대 언어 모델(LLM) 개발의 숨겨진 비용, 즉 학습 데이터 생성에 투입된 인적 자원의 가치에 대한 재평가 필요성을 강조합니다. 연구 결과, 학습 데이터 생성 비용이 모델 훈련 비용보다 훨씬 높다는 사실을 밝히고, 데이터 생산자에 대한 공정한 보상과 지속가능한 연구 방향을 제시합니다.

본 기사는 LLM을 활용한 XAI(설명 가능한 AI) 연구의 새로운 가능성을 제시하는 논문을 소개합니다. 기존의 단순 번역 방식에서 벗어나, LLM을 AI 설명에 대한 '악마의 변호사'로 활용하여 AI 시스템에 대한 과도한 의존을 줄이고, 사용자의 비판적 사고를 촉진하는 방법을 제시합니다.

본 연구는 LLM의 환각 문제를 해결하기 위해 지식 그래프를 활용한 LinkQ 시스템을 제시하고, 정량 및 정성적 평가를 통해 성능 및 개선 방향을 제시합니다. LinkQ는 GPT-4보다 우수한 성능을 보였으나, 특정 질문 유형에서는 개선이 필요하며, 향후 연구를 통해 더욱 발전된 시스템 구축이 기대됩니다.

AI 기반 2형 당뇨병 치료 가이드라인 개발 성공! 보스턴 의료 센터 데이터와 머신러닝을 활용, 기존 의료 방식보다 HbA1c 감소율을 높였으며, 외부 데이터셋 검증을 통해 실제 적용 가능성을 입증했습니다. 해석 가능한 AI 모델을 통해 의료 현장에서의 채택을 용이하게 할 것으로 기대됩니다.

캐나다 기업의 디지털 전환과 사이버 보안 위험의 상관관계를 분석한 연구 결과, 디지털 기술 도입은 효율성을 높이지만 사이버 보안 위험도 증가시키며, 특히 대기업이 더 취약하다는 사실이 밝혀졌습니다. 기업들은 디지털 전환 전략 수립 시 사이버 보안 강화를 동시에 고려해야 합니다.