헌법 AI

구성적 AI(CAI)는 "헌법"으로 알려진 특정 규칙이나 원칙에 맞게 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하기 위해 Anthropic에서 개발한 방법입니다. CAI의 주요 목표는 인간의 광범위한 피드백 없이도 AI 시스템을 유용하고 무해하며 더 잘 제어할 수 있도록 만드는 것입니다. 인간이 지속적으로 유해한 결과물에 라벨을 붙이는 대신, AI는 헌법의 기본 원칙에 따라 스스로 비판하고 수정하는 방법을 학습합니다. 이러한 접근 방식은 유해한 콘텐츠 생성 방지 및 알고리즘 편향성 감소와 같은 AI 윤리의 주요 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

헌법 AI의 작동 방식

CAI 교육 과정에는 일반적으로 두 가지 주요 단계가 포함됩니다:

1. 지도 학습 단계: 처음에는 기초 모델에 응답을 생성하라는 메시지가 표시됩니다. 그런 다음, 동일한 모델이 체질에 따라 자신의 응답을 비판하고 원칙에 더 잘 부합하도록 다시 작성하도록 요청받습니다. 이렇게 하면 헌장에 맞게 개선된 새로운 데이터 세트가 생성됩니다. 이 자체 비평 메커니즘은 단순한 규칙 목록일 수도 있고 유엔 인권 선언과 같은 복잡한 출처에서 가져올 수도 있는 헌법의 지침을 따릅니다.
2. 강화 학습 단계: 그런 다음 강화 학습(RL)을 사용하여 모델을 미세 조정합니다. 이 단계에서는 AI가 응답 쌍을 생성하고, 선호도 모델(첫 번째 단계의 자체 비평 데이터로 학습)이 구성에 가장 잘 부합하는 응답을 선택합니다. 이 과정을 통해 AI는 본질적으로 핵심 원칙과 일치하는 결과물을 선호하도록 학습합니다.

CAI의 주요 실제 사례는 Anthropic의 AI 비서인 Claude에 구현된 것입니다. 클라우드는 유해한 지시를 생성하지 않고, 불법적인 활동을 거부하며, 해롭지 않은 방식으로 의사소통을 하면서도 도움을 줄 수 있도록 설계되어 있습니다. 또 다른 응용 분야는 자동화된 콘텐츠 검토로, CAI 기반 모델을 사용하여 사전 정의된 윤리 지침에 따라 온라인에서 혐오 발언이나 잘못된 정보를 식별하고 플래그를 지정할 수 있습니다.

헌법적 AI와 관련 개념

CAI를 유사한 용어와 구별하는 것이 중요합니다:

• 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF): RLHF는 사람이 피드백을 제공하고 AI가 생성한 응답의 순위를 매기는 방식으로, 시간이 많이 걸리고 확장하기 어렵습니다. CAI는 사람의 피드백 루프를 AI 기반 루프로 대체하여 모델의 구성이 피드백을 안내합니다. 이를 통해 조정 프로세스를 보다 확장 가능하고 일관성 있게 만들 수 있습니다.
• AI 윤리: 책임감 있는 AI를 만들기 위한 도덕적 원칙과 기술적 문제와 관련된 광범위한 분야입니다. 헌법적 AI는 모델의 학습 과정에 명시적인 윤리 규칙을 직접 포함함으로써 AI 윤리를 구현하기 위한 실용적인 프레임워크로 볼 수 있습니다.

애플리케이션 및 향후 잠재력

현재 헌법 AI는 주로 대화 생성 및 텍스트 요약과 같은 작업을 위해 LLM에 적용되고 있습니다. 그러나 기본 원칙은 잠재적으로 컴퓨터 비전(CV)을 비롯한 다른 AI 영역으로 확장될 수 있습니다. 예를 들어

• 헌법 규정에 따라 유해하거나 편향적이거나 합의되지 않은 이미지를 만들지 않도록 텍스트-이미지 변환 모델 (예: 안정적 확산 또는 DALL-E 3)을 안내합니다.
• 자율주행차 또는 로봇공학의 의사 결정에 정보를 제공하여 헌법에 정의된 안전 프로토콜에 따라 행동하도록 보장합니다.
• 인구통계학적 편향에 대한 원칙을 통합하여 얼굴 인식이나 객체 감지와 같은 CV 작업의 공정성을 보장하고, 잠재적으로 Ultralytics YOLO11와 같은 모델을 개선할 수 있습니다.

효과적인 헌법의 개발과 개선, 그리고 AI가 다양한 상황에서 헌법을 충실히 준수하도록 하는 것은 Google AI와 AI 안전 연구소와 같은 조직 내에서 활발한 연구 분야로 남아 있습니다. 울트라트래픽스 허브와 같은 도구는 다양한 AI 모델의 훈련과 배포를 용이하게 하며, 책임감 있는 모델 배포를 보장하기 위해 헌법적 AI와 유사한 원칙을 통합하는 것이 점점 더 중요해질 것입니다.