패러다임의 전환

우리는 "성능만이 최우선" 사고방식에서 책임 있는 인공지능(RAI) 프레임워크로 전환하고 있습니다. 이 새로운 시대에는 기술적 성공이 윤리적 강건성과 안전 보호 장치에 완전히 의존합니다.

1. 제약 조건 최적화

역사적으로 목표는 손실 함수 $L(\theta)$를 최소화하는 것이었습니다. 새로운 패러다임은 인공지능을 제약 조건 최적화 문제로 간주합니다: $$\max P \text{ 제약 조건 하에 } C_1, C_2, \dots, C_n$$ 여기서 $C$는 양보할 수 없는 안전성 및 공정성 기준을 나타냅니다.

2. "체외"와 "체내"의 격차

모델들은 종종 정적 벤치마크(체외)에서 상태 최적(SOTA) 결과를 달성하지만, 실제 사회기술 환경(체내)에서는 예상치 못한 상호작용으로 인해 치명적인 실패를 겪습니다.

왼쪽: 높은 정확도/속도, 안전성/투명성 없음. 오른쪽: 안전성, 공정성, 해석 가능성의 균형을 나타내는 균형 잡힌 육각형.

예시: 고빈도 거래

성능 중심 모델은 수익률(ROI)을 극대화하면 성공입니다. 반면 책임 있는 인공지능 모델은 높은 ROI를 달성하더라도 "플래시 크래시" 시장 안정성 보호 장치 부족으로 인해 실패합니다.