Google의 최신 연구에 따르면 핵심 문제가 있습니다. 대형 언어 모델은 외부 지침이 없을 때 추론 오류를 효과적으로 수정하는 데 어려움이 있습니다. 이 발견은 특히 높은 보안과 신뢰성이 필요한 응용 프로그램을 개발할 때 인공 지능 분야에 매우 중요합니다. 연구원들은 모델이 자신의 내부 메커니즘에만 의존하여 초기 반응을 교정하는 경우가 종종 진정한 자기 교정을 달성 할 수없는 오류의주기에 빠지는 것을 발견했습니다.
연구팀은 실험을 통해 여러 모델이 투표를 통해 어느 정도 소위 "자기 일관성"을 달성 할 수 있지만,이 메커니즘과 실제 자기 교정 사이에는 여전히 상당한 격차가 있음을 발견했습니다. 이 피상적 일관성은 모델의 고유 한 추론 결함을 가릴 수 있으며 잘못 판단의 문제를 근본적으로 해결할 수 없습니다. 이 발견은 언어 모델 성능을 평가할 때 표면 일관성 메트릭에만 의존 할 수 없다는 것을 상기시켜줍니다.
이 연구는 인공 지능 보안 분야에 큰 영향을 미칩니다. 의료 진단 및 법적 상담과 같은 고위험 응용 시나리오에서는 모델의 자체 정복 능력이 중요합니다. 연구 결과에 따르면 현재 언어 모델은 여전히 출력의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 외부 감독 및 중재 메커니즘이 필요합니다. 이것은 미래의 인공 지능 시스템의 설계에 대한 중요한 참조를 제공합니다.
연구원들은 현재 모델이 자기 수정에 한계가 있지만 이것이 탐사를 포기해야한다는 의미는 아닙니다. 대신,이 연구는 향후 개선의 방향을 지적합니다. 그들은 모델의 잠재력과 한계에 대한 완전한 이해에 기초하여보다 진보 된 자기 교정 메커니즘의 지속적인 개발을 요구했다. 여기에는 멀티 모달 데이터의 도입, 향상된 추론 기능 및보다 완전한 오류 감지 시스템의 확립이 포함될 수 있습니다.
이 연구는 또한 인공 지능 개발의 길에 대한 심층적 인 사고를 촉발시켰다. 모델 크기와 성능을 추구하는 동안 고유 한 추론 능력과 자기 교정 메커니즘은 무시해서는 안된다는 것을 상기시켜줍니다. 향후 연구는 외부 지식 기반을 내부 추론 프로세스와 결합하여 모델의 자체 정정 기능을 향상시키는 새로운 방법을 모색 할 수 있습니다.
전반적으로, Google Deepmind 의이 연구는 인공 지능 분야에 대한 모닝콜을 들었고 앞으로 나아갈 길을 지적했습니다. 대형 언어 모델을 개발할 때 자체 정복 능력의 재배 및 평가에 더 많은 관심을 기울여야한다는 점을 강조합니다. 이 발견은 인공 지능 기술을 더 안전하고 신뢰할 수있는 방향으로 이끌어 진 진정한 지능형 시스템을 구축하기위한 토대를 마련 할 것입니다.