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問題는 巨大言語모델

딥러닝에 基盤한 巨大言語모델의 限界를 持續的으로 批判한 게리 마커스 뉴욕大 敎授는 “巨大言語모델은 皮相的인 統計値에 基盤한 自動完成 機能에 不過하기에 人種 等 사람에 對한 理解나 常識이 不在하다”며 旣存과 같은 方式의 統制나 安全網 樹立을 넘어선 根本的 接近을 强調한다.

偏見과 差別의 溫床인 데이터 自體에 注目하고 批判的 檢討를 强調하는 목소리도 있다. 에디오피아 出身 認知科學者 아베바 비르하네 아일랜드 트리니티컬리지 敎授는 “巨大言語모델을 떠받치고 있는 데이터에 무엇이 들어 있는지 質問하고 分析해야 한다”면서 “批判的 檢討가 缺如될 境遇 人間 表現의 가장 낮은 共通分母인 殘忍함·편견·적대감·기만성을 反映하는 모델로 이어질 것”이라고 警告한다.

그는 ‘技術的 解決策’에서 멈추지 않고 사람들의 ‘具體的인 삶의 經驗’을 考慮할 것을 促求한다. 뉴질랜드 마오리족 커뮤니티가 사라져가는 自身들의 言語를 되찾기 위해 自體的으로 音聲 技術을 開發하는 試圖와 같이 開發 過程에서 排除된 小數者들이 더 많이 목소리를 내야 한다는 것이다.

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