챗봇의 속삭임: 인간과 기계의 경계를 넘어선 윤리적 질문

본 기사는 RLHF 기반 생성형 AI 챗봇의 윤리적 문제점을 다룬 논문을 소개하며, 기존의 콘텐츠 분석 중심 접근에서 벗어나 AI의 절차적 메커니즘을 비판적으로 분석해야 함을 강조합니다. RLHF 기술이 언어 관습 강화, 편향 심화, 학습 맥락 상실, 인간 관계 침해 등의 부정적 결과를 초래할 수 있다는 점을 지적하며, AI 기술의 윤리적 고민을 심화시켜야 함을 주장합니다.

2022년 이후, ChatGPT와 Claude와 같은 생성형 AI 챗봇들은 강화학습을 통한 인간 피드백(RLHF) 이라는 특수한 기술을 통해 훈련되었습니다. 인간 평가자의 피드백을 사용하여 언어 모델의 출력을 미세 조정하는 RLHF는 기존의 지도 학습 방식보다 훨씬 더 '인간적인' 상호 작용과 응답을 가능하게 만들었습니다. 인간이 작성한 텍스트와 기계가 작성한 텍스트의 경계가 모호해짐에 따라, 투명성, 신뢰, 편향, 대인 관계 등과 관련된 심각한 윤리적, 사회기술적, 교육적 함의가 발생할 수 있습니다.

Shannon Lodoen과 Alexi Orchard가 공동 집필한 논문 "Ethics and Persuasion in Reinforcement Learning from Human Feedback: A Procedural Rhetorical Approach"은 이러한 문제점을 날카롭게 지적합니다. 이 논문은 RLHF가 강화된 생성형 AI 챗봇에 의해 현재 재편되고 있는 핵심 절차 및 과정, 즉 언어 관습 준수, 정보 탐색 관행, 사회적 관계에 대한 기대 등을 수사학적 관점에서 분석합니다.

기존의 연구가 생성된 콘텐츠의 설득력에 초점을 맞춘 것과 달리, 이 논문은 Ian Bogost의 절차적 수사학 개념을 활용하여, RLHF 기반 LLM에 내장된 설득의 근본적인 메커니즘을 분석합니다. 즉, 콘텐츠 자체가 아닌, 그 콘텐츠를 만들어내는 AI의 알고리즘과 학습 과정에 주목하는 것입니다.

논문은 RLHF 기술이 다음과 같은 부정적 결과를 초래할 수 있다고 경고합니다.

• 언어 관습의 강화: AI가 학습한 데이터에 내재된 편향된 언어 사용이 강화될 수 있습니다.
• 편향의 심화: 기존의 사회적 편견이 AI 시스템에 반영되어 증폭될 수 있습니다.
• 학습의 맥락 상실: AI의 답변은 맥락을 고려하지 않고 단순히 데이터에 기반한 응답을 할 수 있습니다.
• 인간 관계의 침해: AI와의 지나친 상호 작용이 인간 관계를 소홀히 하게 만들 수 있습니다.

이 연구는 교육자, 연구자, 학자, 그리고 점점 더 많은 생성형 AI 챗봇 사용자들에게 중요한 시사점을 제공합니다. 우리는 AI 기술의 발전 속도에 맞춰 윤리적 고민을 심화시켜야 하며, 기술의 '절차' 자체를 비판적으로 분석하고 개선하는 노력이 필요함을 강조합니다. 단순히 AI가 만든 콘텐츠의 겉모습만 보는 것이 아니라, 그 속에 숨겨진 메커니즘을 이해하려는 노력이야말로 지금 시대에 가장 중요한 과제입니다. AI는 우리의 도구이자 파트너가 될 수 있지만, 동시에 우리 사회의 가치관과 윤리 기준을 훼손할 가능성도 내포하고 있기 때문입니다. 🤔