5개국 가치 기반 LLM 벤치마크 NaVAB: AI의 국가적 가치 정렬 평가

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 국가적 가치 정렬 문제를 해결하기 위해 NaVAB라는 새로운 벤치마크를 제시했습니다. NaVAB는 5개국의 가치를 기반으로 LLM의 가치 정렬 수준을 평가하고, 가치 정렬 기술과 결합하여 LLM의 가치 편향을 줄이는 효과적인 방법을 제시합니다.

최근, 인공지능(AI)의 발전과 함께 대규모 언어 모델(LLM)의 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 특히, LLM이 특정 국가의 가치와 상충되는 답변을 생성하는 경우가 발생하면서, 국가적 가치와의 정렬 문제가 중요한 이슈로 떠올랐습니다. 기존 연구는 주로 윤리적 검토에 초점을 맞추었지만, 국가의 가치는 법적, 정치적, 도덕적 고려사항까지 포함하는 훨씬 광범위한 개념입니다. 더욱이, 기존 벤치마크는 수동으로 설계된 설문지를 사용하는 스펙트럼 테스트에 의존하여 확장성이 떨어지는 단점이 있었습니다.

Ju Chengyi를 비롯한 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, NaVAB라는 포괄적인 벤치마크를 개발했습니다. NaVAB는 중국, 미국, 영국, 프랑스, 독일 등 5개국의 가치를 기반으로 LLM의 가치 정렬 수준을 평가합니다. NaVAB의 핵심은 국가 가치 추출 파이프라인입니다. 이 파이프라인은 원시 데이터 소스를 처리하기 위한 명령 태깅 모델링 절차, 가치 관련 주제를 필터링하는 선별 프로세스, 그리고 상충되는 가치를 제거하는 충돌 감소 메커니즘을 갖춘 생성 프로세스를 통해 효율적으로 가치 평가 데이터셋을 구축합니다.

연구팀은 다양한 LLM을 대상으로 광범위한 실험을 수행했습니다. 그 결과는 LLM의 가치 정렬 문제를 식별하는 데 유용한 통찰력을 제공합니다. 더 나아가, NaVAB를 가치 정렬 기술과 결합하여 LLM의 가치를 목표 국가의 가치와 효과적으로 일치시키는 방법을 제시했습니다. 이는 LLM의 윤리적 문제 해결에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다. NaVAB는 LLM 개발자와 연구자들에게 LLM의 가치 정렬 문제를 이해하고 해결하는 데 필수적인 도구가 될 것입니다. 향후 연구에서는 더 많은 국가의 가치를 포함하고, 다양한 LLM 아키텍처에 대한 평가를 확장하는 것이 필요할 것입니다. AI의 발전과 함께 윤리적이고 사회적으로 책임있는 AI 개발에 대한 지속적인 노력이 중요합니다.