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[인공지능이 사회과학 연구의 판도를 바꾼다] ChatGPT는 인간 행동에 관한 연구에서 인간을 대체하고 있으며 놀랍도록 잘 작동한다. 인간 참가자와 비교할 때 ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델(LLM)은 지치지 않아 과학자들이 전례 없는 속도로 인간 행동에 대한 데이터를 수집하고 이론을 테스트할 수 있다.

https://singularityhub.com/2023/07/25/chatgpt-is-replacing-humans-in-studies-on-human-behavior-and-its-working-surprisingly-well/

운영자 | 기사입력 2023/07/27 [00:00]

[인공지능이 사회과학 연구의 판도를 바꾼다] ChatGPT는 인간 행동에 관한 연구에서 인간을 대체하고 있으며 놀랍도록 잘 작동한다. 인간 참가자와 비교할 때 ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델(LLM)은 지치지 않아 과학자들이 전례 없는 속도로 인간 행동에 대한 데이터를 수집하고 이론을 테스트할 수 있다.

https://singularityhub.com/2023/07/25/chatgpt-is-replacing-humans-in-studies-on-human-behavior-and-its-working-surprisingly-well/

운영자 | 입력 : 2023/07/27 [00:00]

여행 쇼인 파츠 언노운(Parts Unknown)의 각 에피소드에서 셰프는 전 세계의 외딴 마을을 방문하여 열린 마음과 마음으로 지역 부족의 삶음식 및 문화를 기록한다이 쇼는 인류의 놀라운 다양성을 엿볼 수 있게 해준다.

사회 과학자들은 서로 다른 사람그룹 및 문화의 행동을 이해한다는 유사한 목표를 가지고 있지만 통제된 상황에서 다양한 방법을 사용한다두 사람 모두에게 이러한 추구의 스타는 주제인 인간이다.

 

하지만 인간을 AI 챗봇으로 대체한다면 어떨까?

그 생각은 터무니없다하지만 ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델(LLM)의 등장 덕분에 사회 과학자들은 이러한 도구를 사용하여 "시뮬레이션된 인간"의 다양한 그룹을 신속하게 구성하고 그들의 행동과 가치를 생물학적 대응물에 대한 프록시로 조사하기 위한 실험을 실행하는 아이디어에 시시덕거린다.

 

디지털로 재현된 인간의 마음을 상상하고 있다면 그게 아니다아이디어는 사람의 응답을 모방하는 ChatGPT의 전문 지식을 활용하는 것이다이 모델은 블로그유튜브 댓글팬 픽션책 등 엄청난 양의 온라인 데이터를 긁어모으기 때문에 여러 언어로 된 단어 간의 관계를 쉽게 포착한다이러한 정교한 알고리즘은 또한 모든 문화에서 인간 의사소통의 중요한 측면인 아이러니빈정거림은유 및 감정적 어조와 같은 언어의 미묘한 측면을 해독할 수 있다이러한 강점은 LLM이 다양한 신념을 가진 여러 인조 인격을 모방하도록 설정한다.

 

또 다른 보너스인간 참가자와 비교할 때 ChatGPT 및 기타 LLM은 지치지 않아 과학자들이 전례 없는 속도로 인간 행동에 대한 데이터를 수집하고 이론을 테스트할 수 있다.

이 아이디어는 논란의 여지가 있지만 이미 지지를 받고 있다초기 필드를 검토한 최근 기사에 따르면 신중하게 설계된 특정 시나리오에서 ChatGPT의 응답이 대략 95%의 인간 참가자의 응답과 관련이 있는 것으로 나타났다.

 

AI "사회과학 연구의 판도를 바꿀 수 있다"고 워털루 대학의 이고르 그로스만(Igor Grossman) 박사는 말했다호모실리쿠스 연구의 핵심은신중한 편견 관리 및 데이터 충실도라고 팀은 말했다.

 

인간의 사회적 사고 조사

사회과학이란 정확히 무엇인가?

간단히 말해서인간이 개인이든 집단이든 다른 상황에서 어떻게 행동하고 서로 상호 작용하고 문화로 발전하는지를 연구하는 것이다경제학정치학인류학 및 심리학과 같은 여러 가지 학문적 추구의 우산이다.

 

이 규율은 현재 시대정신에서 두드러지는 광범위한 주제를 다룬다소셜 미디어가 정신 건강에 미치는 영향은 무엇일까악천후 에피소드가 증가함에 따라 기후 변화에 대한 현재 대중의 태도는 무엇일까서로 다른 문화는 의사소통 방법을 어떻게 중시하며 무엇이 오해를 불러일으킬까?

 

사회과학 연구는 질문과 가설에서 시작된다내가 가장 좋아하는 것 중 하나는 문화마다 체취를 다르게 허용할까? (농담이 아니다이 주제는 꽤 많이 연구되었으며그렇다차이가 있다!)

그런 다음 과학자들은 설문지행동 테스트관찰 및 모델링과 같은 다양한 방법을 사용하여 아이디어를 테스트한다설문조사는 질문이 엄격하게 설계되고 심사될 수 있으며 온라인으로 배포될 때 다양한 사람들에게 쉽게 도달할 수 있기 때문에 특히 인기 있는 도구이다그런 다음 과학자들은 서면 응답을 분석하고 인간 행동에 대한 통찰력을 이끌어낸다참가자의 언어 사용은 이러한 연구에 매우 중요하다.

 

그렇다면 ChatGPT는 어떻게 적합할까?

호모 실리쿠스'

그로스만(Grossman)에게 ChatGPT 또는 Google Bard와 같은 챗봇 뒤에 있는 LLM은 사회 과학 실험을 재설계할 수 있는 전례 없는 기회를 나타낸다.

LLM은 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 "광범위한 인간 경험과 관점을 나타낼 수 있다."라고 저자는 말했다모델은 국제적으로 자주 여행하는 사람들처럼 인터넷을 통해 국경 없이 자유롭게 "로밍"하기 때문에 모집된 인간 피험자에 비해 더 넓은 범위의 응답을 채택하고 표시할 수 있다.

 

ChatGPT는 또한 연구의 다른 구성원에 의해 영향을 받거나 지치지 않아 편향된 응답을 덜 생성할 수 있다이러한 특성은 "고위험 프로젝트"에서 특히 유용할 수 있다예를 들어소셜 미디어 게시물을 통해 전쟁 중이거나 어려운 정권 아래에 있는 사람들의 반응을 모방한다차례로 응답은 실제 개입을 알릴 수 있다.

 

마찬가지로 성 정체성이나 잘못된 정보와 같은 문화적 핫 토픽에 대해 교육을 받은 LLM은 정책을 알리기 위해 다양한 이론 또는 이데올로기 학파를 재현할 수 있다. AI는 수십만 명의 참가자를 힘들게 조사하는 대신 온라인 담론을 기반으로 신속하게 응답을 생성할 수 있다.

 

잠재적인 실제 사용을 제외하고 LLM은 비디오 게임의 NPC(논플레이어 캐릭터)와 다소 유사한 사회 과학 실험에서 인간 참가자와 상호 작용하는 디지털 주체 역할을 할 수도 있다예를 들어, LLM은 서로 다른 "성격"을 채택하고 텍스트를 사용하여 동일한 질문을 함으로써 온라인으로 전 세계의 자원 봉사자와 상호 작용할 수 있다알고리즘은 잠들지 않기 때문에 24/7 실행될 수 있다결과 데이터는 과학자들이 다양한 문화가 유사한 정보를 평가하는 방식과 의견 및 잘못된 정보가 확산되는 방식을 탐색하는 데 도움이 될 수 있다.

 

아기 걸음마 단계

연구에서 인간 대신 챗봇을 사용한다는 아이디어는 아직 주류가 아니다.

그러나 그것이 작동할 수 있다는 초기 증거가 있다이번 달에 Georgia Tech, Microsoft Research 및 올린 칼리지에서 발표한 사전 인쇄 연구에서는 LLM이 악명 높은 밀그램 충격 실험을 포함하여 수많은 고전 심리학 실험에서 인간의 반응을 복제했음을 발견했다.

그러나 중요한 질문이 남아 있다이러한 모델이 실제로 인간의 반응을 얼마나 잘 포착할 수 있을까?

 

여러 가지 걸림돌이 있다.

첫 번째는 알고리즘과 학습 데이터의 품질이다대부분의 온라인 콘텐츠는 소수의 언어에 의해 지배된다이러한 데이터에 대해 훈련된 LLM은 해당 언어를 사용하는 사람들의 감정관점 또는 심지어 도덕적 판단까지 쉽게 모방할 수 있으며 결과적으로 훈련 데이터에서 편향을 물려받는다.

 

그로스만(Grossman) "이 편향 재생산은 사회 과학자들이 연구에서 밝히려고 노력하는 바로 그 격차를 증폭시킬 수 있기 때문에 주요 관심사이다."라고 말했다.

일부 과학자들은 또한 LLM이 들은 내용을 역류시키고 있다고 걱정한다다양하고 복합적인 아름다움 속에서 인류를 포착하는 것이 주요 포인트인 사회과학 연구의 정반대이다반면에 ChatGPT 및 유사한 모델은 "환각"하는 것으로 알려져 있으며 그럴듯하게 들리지만 거짓인 정보를 구성한다.

 

현재 "대형 언어 모델은 인간 경험의 '그림자'에 의존한다."라고 그로스만(Grossman)은 말했다이러한 AI 시스템은 대체로 블랙박스이기 때문에 특정 반응을 생성하는 방법과 이유를 이해하기 어렵다행동 실험에서 인간의 프록시로 사용할 때 약간 문제가 된다.

한계에도 불구하고 "LLM은 사회과학자들이 전통적인 연구 방법에서 벗어나 혁신적인 방식으로 작업에 접근할 수 있도록 한다."라고 저자는 말했다첫 번째 단계로 호모 실리쿠스(Homo silicus)는 브레인스토밍을 돕고 가설을 신속하게 테스트할 수 있으며 유망한 가설은 인간 집단에서 추가로 검증된다.

 

그러나 사회과학이 진정으로 AI를 환영하려면 투명성공정성 및 이러한 강력한 시스템에 대한 동등한 액세스가 필요하다. LLM은 훈련하기 어렵고 비용이 많이 든다.

"우리는 모든 과학 모델과 마찬가지로 사회 과학 LLM이 오픈 소스임을 보장해야 한다알고리즘과 이상적으로는 모든 사람이 조사테스트 및 수정할 수 있는 데이터를 사용할 수 있음을 의미한다."고 연구 저자인 워털루 대학교의 다운 파커(Dawn Parker) 박사는 말했다. "투명성과 복제 가능성을 유지해야만 AI 지원 사회 과학 연구가 인간 경험에 대한 이해에 진정으로 기여할 수 있다."

이미지 제공: Gerd Altmann / Pixabay

 
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