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The Multilingual Divide and Its Impact on Global AI Safety

Created by
  • Haebom

저자

Aidan Peppin, Julia Kreutzer, Alice Schoenauer Sebag, Kelly Marchisio, Beyza Ermis, John Dang, Samuel Cahyawijaya, Shivalika Singh, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Viraat Aryabumi, Aakanksha, Wei-Yin Ko, Ahmet Ustun, Matthias Galle, Marzieh Fadaee, Sara Hooker

개요

본 논문은 최근 대규모 언어 모델의 발전에도 불구하고, 소수의 세계 주요 언어를 제외한 많은 언어에서 성능과 안전성 측면에서 큰 격차가 존재하는 "언어 격차" 문제를 다룹니다. 연구자, 정책 입안자, 거버넌스 전문가들에게 AI의 언어 격차를 해소하고 다양한 언어에서 안전 위험을 최소화하기 위한 주요 과제들을 개괄적으로 제시합니다. AI 언어 격차의 원인과 증가 과정, 그리고 이로 인해 발생하는 전 세계 AI 안전의 불균형을 분석하고, 이러한 과제 해결의 장벽을 파악하여 정책 및 거버넌스 분야 종사자들이 다국어 데이터셋 생성, 투명성 및 연구 지원을 통해 언어 격차와 관련된 안전 문제를 해결하는 데 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 권고를 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
AI의 언어 격차 문제를 명확히 제시하고 그 심각성을 강조함으로써, 관련 연구 및 정책적 개입의 필요성을 부각합니다.
언어 격차 해소를 위한 구체적인 방안(다국어 데이터셋 생성, 투명성 확보, 연구 지원 등)을 제시하여 실질적인 해결책 모색에 기여합니다.
AI 안전성 확보를 위한 다국어적 접근의 중요성을 강조하며, 글로벌 AI 거버넌스에 대한 논의를 촉진합니다.
한계점:
본 논문은 주로 문제 제기와 해결 방안 제시에 초점을 맞추고 있으며, 언어 격차 문제에 대한 구체적인 기술적 해결책 제시에는 다소 미흡합니다.
다국어 데이터셋 생성 및 관리에 대한 구체적인 방법론이나 기술적 어려움에 대한 논의가 부족합니다.
제시된 해결 방안들의 실현 가능성 및 효과에 대한 실증적 연구 결과가 부족합니다.
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