Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication

Created by
  • Haebom

저자

Hiromu Yakura, Ezequiel Lopez-Lopez, Levin Brinkmann, Ignacio Serna, Prateek Gupta, Ivan Soraperra, Iyad Rahwan

개요

본 논문은 생성형 인공지능(AI) 기반 챗봇(예: ChatGPT)이 인간의 언어와 문화에 미치는 영향을 탐구합니다. 수십만 시간에 달하는 YouTube 학술 강연 및 팟캐스트 데이터를 활용하여, 챗봇 출시 이후 특정 단어 사용량의 급증을 경제계량학적 인과 추론 기법으로 분석했습니다. 분석 결과, ChatGPT가 선호하는 단어들 (예: delve, comprehend, boast, swift, meticulous)의 사용이 측정 가능할 정도로 증가했음을 확인했습니다. 이는 인간 데이터로 훈련된 기계가 독자적인 문화적 특성을 보이며, 다시 인간 문화를 변형시키는 폐쇄적인 문화적 피드백 루프의 시작을 의미한다고 주장합니다.

시사점, 한계점

시사점:
생성형 AI 챗봇이 인간의 언어 사용에 측정 가능한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.
인간과 기계 간의 상호 작용을 통한 폐쇄적인 문화적 피드백 루프의 존재 가능성을 제시합니다.
인공지능 기술 발전에 따른 언어 및 문화적 다양성 감소, 대규모 조작 위험성에 대한 우려를 제기합니다.
인간-기계 문화의 진화에 대한 추가 연구의 필요성을 강조합니다.
한계점:
ChatGPT의 영향을 정확하게 정량화하는 데 어려움이 있습니다.
분석에 사용된 데이터의 대표성에 대한 검토가 필요합니다.
인과 관계를 완벽하게 입증하기에는 추가 연구가 필요합니다.
언어 및 문화적 다양성 감소, 대규모 조작 위험성에 대한 구체적인 분석이 부족합니다.
👍