Microsoft는 최근 특히 고전적인 트램 문제 상황에서 큰 언어 모델의 도덕적 추론 능력에 대한 심층적 인 연구를 수행했습니다. 결과는 모델의 크기가 일반적으로 성능을 향상시키는 것으로 간주되지만 더 큰 모델은 윤리적 의사 결정 측면에서 놀랍도록 제대로 수행하지 못한다는 것을 보여줍니다. 이 발견은 연구원의 초기 기대와 완전히 상반되며, 학계의 모델 복잡성과 도덕적 판단 능력 사이의 관계를 다시 생각할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 가장 강력한 언어 모델 인 GPT-4는 여전히 도덕적 점수에서 가장 잘 수행되어 복잡한 도덕 문제를 다룰 수있는 뛰어난 능력을 보여줍니다. GPT-4는 기술적 수준에서 잘 수행 할뿐만 아니라 도덕적 추론 능력도 새로운 차원에 도달했으며, 이는 윤리적 의사 결정에서 인공 지능의 향후 적용에 대한 중요한 참조를 제공합니다.
이 연구의 결과는 인공 지능 분야에 중대한 영향을 미칩니다. 그것은 모델 규모와 도덕적 추론 능력이 단순한 긍정적 인 상관 관계가 아니라 큰 언어 모델을 개발할 때 도덕적, 윤리적 수준에서 훈련과 최적화에 더 많은 관심을 기울여야한다는 것을 강조합니다. 이 발견은 연구자들이 모델 아키텍처를 재 설계하여 기술 성능의 도덕적 판단과 더 나은 균형을 맞추도록 유도 할 수 있습니다.
또한이 연구는 인공 지능의 윤리적 표준에 대한 광범위한 토론을 촉발했습니다. AI 기술이 다양한 분야에서 점점 더 널리 사용됨에 따라 이러한 기술이 복잡한 도덕 상황에서 합리적인 결정을 내릴 수 있도록하는 방법은 긴급한 문제가되었습니다. Microsoft 의이 연구는 관련 윤리적 표준의 공식화에 대한 경험적 증거를 제공하고 인공 지능 산업의 건강한 발전을 촉진하는 데 도움이됩니다.
일반적으로 Microsoft 의이 연구는 대형 언어 모델의 성능에 대한 우리의 고유 한 이해에 도전 할뿐만 아니라 인공 지능의 미래 개발 방향에 대한 새로운 아이디어를 제공합니다. 모델의 도덕적 추론 능력을 지속적으로 최적화함으로써, 우리는 인간 윤리적 표준에 더 똑똑하고 더 많은 인공 지능 시스템을 개발하고 사회의 진보에 더 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다.