인공지능은 공감 능력이 없다고 여겨지는 경우가 많습니다.

이 믿음은 현재 모델들이 낮은 수준의 공감을 보인다는 관찰에서 비롯되곤 합니다.

또한, 윤리적으로 문제를 겪고 있기 때문에 이러한 관점이 강화됩니다.

이 문제의 이유 중 하나는 더 큰 데이터셋이 무조건 AI 성능을 향상시킨다는 생각에서 비롯됩니다.

하지만 그렇지 않습니다. 데이터의 양만 중요한 것이 아니라, 품질도 중요합니다.

그렇다면 무엇에 집중해야 할까요?

우리는 데이터의 크기만이 아니라, 품질에 집중해야 합니다.

AI를 아이로 생각하면, 데이터는 그 아이의 선생님입니다.

선생님은 모든 것을 가르치지 않습니다.

하지만 우리는 AI에게 진위 여부를 확인하지 않고 모든 것을 가르칩니다.

좋은 선생님은 신중하게 수업을 선택하는 것처럼, 우리는 AI에게 제공하는 데이터를 선별해야 합니다.

실제 사례

감정 점수 분석에 따르면, GPT-3.5를 기반으로 한 Willow가 GPT-4보다 더 높은 점수를 기록했습니다.

명확히, 크기만으로는 모든 것이 해결되지 않습니다.

결론

우리가 AI를 키우는 부모입니다.

이 역할은 큰 책임을 동반합니다.

우리는 AI를 현명하게 길러야 합니다.

우리가 무엇을 가르치느냐가 AI가 어떤 존재로 성장할지를 결정합니다.