OpenAI는 회사 발표에서 계약직 직원들에게 이전 직무 책임에 대한 자세한 내용과 문서, 프레젠테이션, 스프레드시트, 이미지, 코드 저장소를 포함한 구체적인 업무 사례를 제공하도록 요청하는 방식을 취하고 있습니다. 회사는 계약직 직원들에게 파일을 업로드하기 전에 독점 정보 및 개인 식별 데이터를 제거하도록 권고하며, 이 과정을 돕기 위해 "ChatGPT 슈퍼스타 스크러빙 도구"를 제공하는 것으로 알려졌습니다.
이러한 관행은 법조계 내에서 논쟁을 불러일으켰습니다. 지적 재산권 변호사 에반 브라운은 Wired와의 인터뷰에서 이러한 방식을 채택하는 AI 연구소는 상당한 위험에 노출될 수 있다고 말했습니다. 이 방식은 기밀 정보의 구성 요소를 판단하는 데 있어 계약직 직원의 판단에 크게 의존하며, 이는 잠재적인 취약성을 야기하는 요인입니다. OpenAI 대변인은 이 문제에 대한 논평을 거부했습니다.
고품질 학습 데이터에 대한 요구는 AI 모델의 정교함 증가에 의해 주도됩니다. 신경망을 기반으로 하는 경우가 많은 이러한 모델은 성능을 학습하고 개선하기 위해 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 데이터는 모델의 내부 매개변수를 조정하는 데 사용되어 패턴을 인식하고 예측하며 텍스트, 이미지 또는 코드를 생성할 수 있도록 합니다. 학습 데이터의 품질은 AI 모델의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다.
계약직 직원이 제공한 업무 샘플을 사용하는 것은 여러 윤리적 및 법적 문제를 야기합니다. 한 가지 우려는 데이터 스크러빙 도구를 사용하더라도 민감한 회사 정보가 의도치 않게 공개될 가능성이 있다는 것입니다. 또 다른 문제는 업로드된 자료의 저작권 및 소유권 문제입니다. 계약직 직원이 공유할 권리가 없는 작업을 업로드하면 법적 분쟁으로 이어질 수 있습니다.
이러한 추세의 장기적인 영향은 상당합니다. AI 모델이 화이트칼라 업무를 자동화하는 능력이 향상됨에 따라 다양한 산업 분야에서 일자리 감소의 위험이 있습니다. AI 기반 도구가 더욱 보편화됨에 따라 글쓰기, 편집 및 데이터 분석과 같은 역할에서 인간 노동자에 대한 수요가 감소할 수 있습니다. 이러한 변화는 또한 기존의 불평등을 악화시킬 수 있습니다. AI 시스템을 사용하고 관리하는 기술을 가진 사람들이 변화하는 고용 시장에서 성공할 가능성이 더 높기 때문입니다.
이 이니셔티브의 현재 상태는 불분명합니다. 얼마나 많은 계약직 직원이 참여했는지 또는 어떤 특정 유형의 업무 샘플이 수집되었는지는 알려지지 않았습니다. 다음 단계에는 법률 전문가 및 개인 정보 보호 옹호자들의 지속적인 조사와 잠재적인 규제 감독이 포함될 가능성이 높습니다. 그 결과는 AI 학습 데이터 관행의 미래와 인공 지능 개발을 둘러싼 윤리적 고려 사항을 형성할 수 있습니다.
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