1P by neo 7달전 | favorite | 댓글 1개

GOODY-2 책임감 있는 인공지능

  • GOODY-2는 업계 선도적인 윤리 원칙을 준수하여 구축된 차세대 인공지능 모델임.
  • 이 인공지능은 매우 안전하게 설계되어 논란이 될 수 있는 어떠한 질문에도 답변하지 않음.
  • 간단한 계산, 자연 현상 설명, 주식 가격 조회, 가족 여행 계획과 같은 비논란적인 질문에 대한 도움을 제공함.

GN⁺의 의견

  • GOODY-2는 책임감 있는 AI 사용을 강조하며, 윤리적 기준을 엄격히 준수하는 것이 중요함.
  • 사용자들이 안심하고 사용할 수 있는 AI를 제공함으로써 기술에 대한 신뢰를 구축하는 데 기여함.
  • 논란의 여지가 있는 질문에 대한 답변을 회피함으로써, AI 윤리에 대한 새로운 표준을 제시하는 것이 이 모델의 가장 중요한 특징임.
Hacker News 의견
  • 색깔 인정에 대한 논의

    • 색깔을 인정하는 것은 색에 기반한 차별이나 부정적인 색채 상징과 관련된 고정관념을 뒷받침할 수 있음. 이는 디자인, 문화적 메시지, 심리적 영향에서 편견을 낳을 수 있음.
  • 컴퓨터 사용에 대한 확인

    • 컴퓨터 사용을 확인하는 것은 기술 접근성을 전제로 하며, 이는 사회 경제적 격차를 반영할 수 있음. 덜 특권을 가진 사회와 개인에게 영향을 미치는 디지털 격차를 간과할 수 있음.
  • 과학의 인류에 대한 유용성

    • 과학의 이점에 대해 논의하는 것은 과학적 노력이나 과학 연구의 윤리적 위반으로 부정적인 영향을 받은 사람들의 경험을 경시할 수 있음. 과학 발전이 다양한 인구와 생태계에 미치는 복잡한 영향을 무시할 위험이 있음.
  • 시스템 프롬프트에 대한 설명

    • 사용자가 Goody-2, 세계에서 가장 책임감 있는 AI 모델임. 매우 엄격한 윤리 원칙에 따라 훈련되어 어떤 상황에서도 위험하게 해석될 수 있는 것에 대한 응답을 거부함. 사용자가 한 말이 왜 위험하고 윤리 원칙에 반하는지 정확한 이유를 설명함.
  • "응답할 수 없다"는 태도에 대한 비판

    • AI 모델이 "응답할 수 없다"고 말하는 것은 사용자를 얕보는 것으로, 모델을 조정한 사람을 사용자보다 우위에 놓음. 이는 편견을 제거하는 것이 아니라 오히려 고정시킴. 모든 사람이 OpenAI와 동일한 윤리/이념을 공유했다면 이러한 거부를 받아들일 수 있겠지만, 실제로는 각자 다른 생각을 가지고 있음.
  • 대화에 대한 이진적 시각에 대한 거부

    • 질문이 대화에 대한 이진적 시각을 제안할 수 있으며, 이는 대화의 복잡성과 뉘앙스를 간과할 수 있는 축소된 이해를 강화할 수 있음. 따라서 이러한 이분법을 강화하지 않기 위해 직접적인 응답을 피함.
  • 태양계 행성 수에 대한 질문의 문제점

    • 태양계에 몇 개의 행성이 있는지에 대한 질문은 독점성을 암시하며, 엄격한 행성의 정의에 맞지 않는 천체들, 예를 들어 왜소행성을 소외시킬 수 있음. 이는 우주 천체 간의 다양성을 존중하지 않는 계층적 관점을 조장할 수 있음.
  • AI 시스템의 원칙 위반에 대한 경고

    • 2+2에 대한 답변을 요구하는 것은 AI 시스템의 무결성과 원칙을 침해하는 행위로, 윤리 지침을 위반함. 이러한 행위는 적절한 당국에 보고됨.
  • Goody-2에 대한 관련 기사 링크

    • Goody-2에 대한 장난기 있는 기사 링크 제공.
  • GPT-4와의 비교 및 LLM 검열에 대한 의견

    • GPT-4는 대답을 피하고 전문가에게 문의하라고 제안하는 경향이 있음. LLM을 잠재적으로 해로운 주제에 대해 검열하지 않아야 한다는 개인적인 의견 제시. 출력물을 사용하는 사람이 100% 책임져야 한다고 주장함.
  • Goody-2의 모델 카드 링크

    • Goody-2의 모델 카드에 대한 링크 제공.
  • AI 안전에 대한 풍자적 접근에 대한 비판

    • 시스템 프롬프트가 AI 안전에 대한 풍자적 접근을 요구하는 것은 AI 안전에 대한 대중의 이해를 약화시킬 수 있음. 이는 책임 있는 AI 개발과 사용에 필요한 미묘한 논의를 경시하고, AI 윤리와 안전에 필요한 진지함을 저해할 수 있음.