본 연구는 인공지능 분야 내 대규모 언어 모델(LLM)과 관련된 윤리적 문제들을 다룬다. 개인정보보호 및 공정성과 같이 LLM과 다른 AI 시스템 모두에 공통적으로 제기되는 윤리적 과제뿐만 아니라 LLM에서만 특별히 발생하는 윤리적 과제들을 탐구한다. 환각(hallucination), 검증 가능한 책임성, 검열 해독의 복잡성과 같이 기존 AI 시스템에서는 발견되지 않는 LLM 고유의 과제들을 강조한다. 본 연구는 정보 전파에 영향을 미치는 LLM의 역할에서 책임성을 확보하고, 편향을 줄이며, 투명성을 높이기 위해 이러한 복잡성을 해결해야 할 필요성을 강조한다. LLM 윤리를 위한 완화 전략과 미래 방향을 제시하며, 학제 간 협력을 옹호한다. 특정 영역에 맞는 윤리적 프레임워크와 다양한 맥락에 적응하는 동적 감사 시스템을 권장한다. 이러한 로드맵은 윤리적 고려 사항이 사회의 AI 발전을 지배하는 미래를 구상하며, LLM의 책임감 있는 개발 및 통합을 위한 지침을 목표로 한다.
