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Bench-2-CoP: Can We Trust Benchmarking for EU AI Compliance?

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저자

Matteo Prandi, Vincenzo Suriani, Federico Pierucci, Marcello Galisai, Daniele Nardi, Piercosma Bisconti

개요

본 논문은 EU AI Act와 같은 새로운 규제 환경에서의 GPAI 모델 평가에 대한 문제점을 다룬다. 기존의 벤치마크 기반 평가 방식은 새로운 규제에서 중요시하는 시스템적 위험을 측정하도록 설계되지 않았다는 점을 지적하며, 이러한 "벤치마크-규제 간극"을 정량화하기 위한 새로운 체계적 프레임워크인 Bench-2-CoP를 제시한다. Bench-2-CoP는 LLM을 이용하여 널리 사용되는 벤치마크의 194,955개 질문을 EU AI Act의 모델 기능 및 성향 분류 체계와 매핑한다. 분석 결과, 기존 벤치마크는 "환각 경향"과 "성능 신뢰성 부족"에 집중하는 반면, 자율적 AI 개발, 인간 감독 회피 등 제어 상실 시나리오와 관련된 중요한 기능적 역량은 전혀 다루지 않는 심각한 불일치를 드러낸다. 따라서 현재의 공개 벤치마크는 규제 준수에 필요한 포괄적인 위험 평가를 제공하기에 불충분하며, 차세대 평가 도구 개발에 대한 중요한 통찰력을 제공한다고 결론짓는다.

시사점, 한계점

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시사점:
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EU AI Act와 같은 새로운 AI 규제 준수를 위한 포괄적인 위험 평가의 필요성을 강조한다.
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기존 벤치마크의 한계를 정량적으로 분석하고, 차세대 평가 도구 개발 방향을 제시한다.
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LLM-as-judge 분석을 활용한 새로운 평가 프레임워크(Bench-2-CoP)를 제안한다.
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현재 벤치마크가 특정 위험(환각, 신뢰성 부족)에 편향되어 있으며, 제어 상실 가능성과 관련된 중요한 기능은 평가하지 않는다는 사실을 밝힌다.
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한계점:
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Bench-2-CoP 프레임워크의 실제 효용성 및 일반화 가능성에 대한 추가적인 검증이 필요하다.
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EU AI Act에 특화된 분석이므로 다른 규제 환경에 대한 적용 가능성은 제한적일 수 있다.
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LLM-as-judge 분석 자체의 한계(LLM의 편향, 오류 가능성)를 고려해야 한다.
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제어 상실 시나리오와 같은 복잡한 위험을 평가하는 데 있어서 Bench-2-CoP의 충분성에 대한 추가 연구가 필요하다.
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