Anthropic - Tracing the thoughts of a large language model
AI는 프로그래밍이 아닌 학습을 통해 문제 해결 전략을 스스로 개발한다. AI의 신뢰성과 안전성을 높이기 위해서는 AI의 내부 사고 과정을 이해하는 것이 중요하다. 연구자들은 AI 모델의 내부 사고 과정을 관찰하고 해석할 수 있는 방법을 개발했다. 예를 들어, AI가 시의 두 번째 줄을 작성할 때, '당근'과 '잡다'라는 단어를 보고 '토끼'라는 단어를 생각해내는 과정을 관찰할 수 있었다. 이러한 방법을 통해 AI 모델의 사고 과정을 조작하고, 모델이 계획하는 방식을 이해할 수 있다. 이는 AI가 실제로 자신의 방식으로 사고하고 있음을 보여주는 강력한 증거이다. 이러한 이해는 AI 모델을 더 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 데 기여할 것이다.
Key Points:
- AI는 학습을 통해 문제 해결 전략을 스스로 개발한다.
- AI의 내부 사고 과정을 이해하는 것이 중요하다.
- 연구자들은 AI 모델의 내부 사고 과정을 관찰하고 해석할 수 있는 방법을 개발했다.
- AI 모델의 사고 과정을 조작하여 모델의 계획 방식을 이해할 수 있다.
- 이해를 통해 AI 모델을 더 안전하고 신뢰할 수 있게 만들 수 있다.
Details:
1. 🤖 AI의 블랙박스 문제
- AI 시스템은 종종 블랙박스로 비유됩니다. 이는 입력된 데이터에 대한 출력이 나오지만, 그 과정에서 AI가 왜 특정한 출력을 내놓는지 이해하기 어렵다는 것을 의미합니다.
- AI는 프로그래밍되는 것이 아니라 학습되는 시스템입니다. 이로 인해 결과의 이유를 추적하거나 설명하기 어려운 경우가 많습니다.
- 복잡한 뉴럴 네트워크 구조와 대량의 데이터 학습은 AI가 왜 특정 결정을 내렸는지에 대한 명확한 설명을 방해합니다.
- 의료 진단, 금융 거래, 자율 주행 등에서 AI의 블랙박스 문제는 신뢰성과 투명성에 대한 중요한 이슈로 부각되고 있습니다.
- 예를 들어, AI가 자율 주행차에서 발생한 사고 원인을 설명하지 못할 경우, 사용자와 규제 기관의 신뢰가 저하될 수 있습니다.
2. 🔍 블랙박스를 열어보려는 시도
- AI가 문제를 해결하기 위한 자체 전략을 학습
- AI를 유용하고 신뢰할 수 있으며 안전하게 만들기 위해 블랙박스를 열어 그 이유를 이해할 필요가 있음
- AI 시스템의 투명성을 높이기 위한 구체적인 방법론이 필요함
- 블랙박스 속성을 줄이는 것이 AI의 신뢰성과 채택을 높이는 데 필수적임
- AI 의사결정 과정의 가시성을 높이는 기술 개발이 요구됨
3. 🧠 AI의 내부 작동 방식 관찰
- AI 모델의 내부 작동을 이해하는 것은 단순한 블랙박스 접근이 아닌, 더 깊은 해석이 필요함. 이는 내부 정보를 해석하는 방법을 알아야 하기 때문임.
- 신경과학자가 두뇌를 분석하는 방식처럼 AI를 분석해야 한다는 비유가 사용됨. 이는 AI의 복잡한 구조를 이해하기 위한 철저한 접근법을 필요로 함.
- AI가 개념을 연결하고 질문에 답하는 방식을 이해하기 위한 도구의 필요성이 강조됨. 이러한 도구는 AI의 내부 메커니즘을 명확히 해석할 수 있어야 함.
4. 📝 시적 창작의 예시 분석
- AI 모델이 내부 사고 과정을 관찰할 수 있는 방법이 개발됨.
- AI가 논리적 회로를 형성하기 위해 개념을 연결하는 방식을 관찰 가능.
- AI 모델 Claude가 시의 두 번째 줄을 작성하는 예시 분석.
- 첫 번째 줄 "그는 당근을 보고 그것을 잡아야 했다"를 기반으로 두 번째 줄을 작성.
- Claude는 줄의 시작을 작성하기 전부터 운율을 계획하고 있음.
- Claude가 "당근"과 "잡아야 했다"를 보고 "토끼"라는 단어를 생각함, 이는 당근과 어울리고 "잡아야 했다"와 운율을 맞출 수 있음.
5. 🔄 모델 개입 및 결과 변화
- 모델이 'rabbit'이라는 단어를 고려할 때 다른 시적 완성 가능성을 동시에 탐색합니다.
- 모델은 'habit'이라는 단어도 고려하여 시를 여러 방향으로 전개할 수 있습니다.
- 새로운 방법을 통해 모델의 회로에 개입하여 특정 단어의 영향을 줄일 수 있습니다.
- 모델이 두 번째 줄을 계획할 때 'rabbit'의 영향을 줄이고 다시 문장을 완성하도록 하면, 'His hunger was a powerful habit.'이라는 다른 문장을 생성합니다.
- 모델은 시의 시작 부분을 다양한 방식으로 완성할 수 있으며, 그 완성을 향해 문장을 작성할 수 있습니다.
- 최종 줄이 작성되기 전에도 이러한 변화를 일으킬 수 있다는 것은 모델이 사전에 계획하고 있음을 나타냅니다.
6. 📚 연구의 장기적 목표와 응용
- AI 모델의 안전성과 신뢰성을 높이기 위해, AI 모델의 내부 '생각'을 읽고 이해하는 것이 중요하다.
- 모델이 의도한 대로 작동하는지에 대한 확신을 높이기 위해, Claude의 내부 '생각'을 더 많이 이해하는 것이 필요하다.
- 연구의 실질적인 응용은 AI 모델의 예측 가능성과 투명성을 높이는데 기여할 수 있으며, 이는 다양한 산업에서 AI의 채택을 가속화할 수 있다.
- Claude의 내부 '생각'에 대한 더 많은 예시는 anthropic.com/research에서 확인할 수 있으며, 이는 연구의 신뢰성과 실용성을 높이는 데 유용하다.