본 논문은 현재 AI 모델 훈련 방식의 문제점을 지적하며, 모델의 핵심 역량 구축 이후에 가치 정렬을 시도하는 방식이 모델의 가치 정렬 실패와 근본적인 가치 체계 결여를 야기한다고 주장한다. 이를 해결하기 위해, 훈련 과정을 "모델 훈련"에서 "모델 양육"으로 전환하는 새로운 패러다임을 제안한다. 이는 가치 정렬을 모델 개발 초기부터 통합하는 방식으로, 훈련 데이터 재설계를 통해 구현된다. 구체적으로, 일인칭 시점의 훈련 데이터 구성, 정보의 경험적 재맥락화, 사회적 상호작용 시뮬레이션, 훈련 데이터 순서 제어 등을 제시한다. 이러한 훈련 데이터 재설계를 통해 모델이 초기부터 가치를 내재화하고, 지식, 기술, 가치가 분리되기 어렵게 만들 수 있다고 기대한다. 이는 대규모 언어 모델의 역량이 인간을 능가하는 시대에 매우 중요한 문제 해결책이 될 수 있음을 강조한다.
