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Ethical Concerns of Generative AI and Mitigation Strategies: A Systematic Mapping Study

Created by
  • Haebom

저자

Yutan Huang, Chetan Arora, Wen Cheng Houng, Tanjila Kanij, Anuradha Madulgalla, John Grundy

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 윤리적 문제점과 완화 전략, 그리고 그러한 전략의 구현 과정에서 발생하는 어려움을 체계적으로 분석한 연구이다. 39개의 기존 연구를 검토하여 LLM 사용과 관련된 핵심 윤리적 문제를 다섯 가지 윤리적 차원으로 분류하고, 제시된 완화 전략들을 조사하고 평가했다. 연구 결과, LLM의 윤리적 문제는 다차원적이며 상황에 따라 달라지며, 제안된 완화 전략들은 일부 문제점을 해결하지만 여전히 상당한 어려움이 남아있음을 밝혔다. 특히 의료 및 공공 행정과 같은 고위험 영역에서는 윤리적 문제가 완화 전략의 실질적인 구현을 방해하고 있으며, 기존 프레임워크는 변화하는 사회적 기대와 다양한 상황에 적응하지 못하는 한계를 보인다는 결론을 제시한다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 윤리적 문제점을 다차원적이고 상황 의존적인 측면에서 체계적으로 분석
기존 완화 전략의 효과와 한계를 명확히 제시
고위험 영역에서의 윤리적 문제와 완화 전략 구현의 어려움을 강조
변화하는 사회적 요구와 다양한 상황에 적응 가능한 새로운 윤리 프레임워크의 필요성 제시
한계점:
분석에 사용된 연구의 수가 제한적일 수 있음 (39개 연구)
다섯 가지 윤리적 차원으로의 분류가 모든 윤리적 문제를 포괄하지 못할 수 있음
완화 전략의 실효성 평가에 대한 구체적인 지표 부족
새로운 윤리 프레임워크에 대한 구체적인 제안 부족
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