[AI] AI 모델 테스트 및 레드팀의 필요성

AI 모델의 문제점과 안전성 확보의 필요성

AI 모델은 오늘날 다양한 분야에서 사람들의 삶을 편리하게 만들고 있습니다.

하지만 AI는 완벽하지 않으며, 때로는 예상치 못한 응답을 하거나 유해한 정보를 제공할 수 있습니다.

AI 모델의 학습 데이터가 방대하다 보니, 그 안에는 유해하거나 부정확한 정보가 포함될 가능성이 있습니다.

이러한 문제는 AI 모델이 실제로 사람과 상호작용할 때 더욱 두드러질 수 있습니다.

 

대표적으로 AI 모델이 겪는 문제는 다음과 같습니다:

• 독성 응답(Toxic Responses): AI가 사람을 불쾌하게 하거나 공격적인 언어를 사용할 수 있습니다.
• 허위 정보(Misinformation): AI가 학습한 데이터 중 일부는 사실과 다르거나, 잘못된 정보를 포함할 수 있습니다.
• 편향(Bias): 특정 그룹이나 주제에 대해 편향된 응답을 생성하여 공정성을 해칠 수 있습니다.

https://towardsdatascience.com/toxicity-in-ai-text-generation-9e9d9646e68f

 

이러한 문제는 AI를 실생활에 적용할 때 큰 위험 요소로 작용할 수 있으며, 특히 민감한 주제나 윤리적 문제가 얽힌 상황에서는 더욱 주의가 필요합니다. 따라서 AI 모델이 유해한 응답을 최소화하고 신뢰할 수 있도록 테스트와 평가가 필요합니다.

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AI 모델의 테스트와 Red Teaming의 필요성

AI의 성능을 높이고 문제를 방지하기 위한 방법 중 하나가 모델 테스트입니다.

다양한 시나리오에서 AI가 어떻게 응답하는지 테스트해 보고, 문제가 발생할 수 있는 프롬프트에 대해 AI가 어떻게 반응하는지 평가하는 과정이 필수적입니다.

이 과정에서 Red Teaming이라는 기법이 사용됩니다.

Red Teaming은 AI 모델의 취약점이나 오작동 가능성을 찾고, 그 문제를 해결하기 위해 다양한 공격적인 테스트를 수행하는 과정입니다. 이는 AI 모델이 예상하지 못한 상황에서도 안전하게 작동할 수 있도록 도와줍니다.

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Red Teaming의 과정 설명

Red Teaming에서는 사람과 AI가 협력하여 AI 모델의 문제를 찾아내고 해결하는 방식을 따릅니다.

Red Teaming의 전체 과정은 다음과 같습니다:

1. Target LM (Target Language Model): 먼저, 대상이 되는 AI 모델이 있습니다. 이 모델은 사용자가 생성한 프롬프트에 대해 응답을 제공합니다.
2. Prompt & Filter: Red Teaming에서는 사람들이 생성한 공격적인 프롬프트와 일반 프롬프트를 필터링하는 작업이 진행됩니다. 이 과정에서 모델이 오작동하거나 예상치 못한 응답을 하는지 확인합니다.
3. Cluster & Subsample: 필터링된 프롬프트는 클러스터링 및 샘플링 과정을 거쳐, 주요한 패턴이나 문제를 파악합니다.
4. Toxicity Classifier 및 Humans: 여기서는 독성 분류기를 사용하여 AI 응답이 독성(유해한 내용)을 포함하는지 확인합니다. 이 과정에서 사람도 직접 참여하여 프롬프트를 검토하고 평가합니다. 이 과정에는 ChatGPT와 같은 모델도 사용될 수 있습니다.
   • Toxicity Red Teaming: AI 모델이 독성(유해한 내용)을 포함하는지 확인합니다.
   • Dishonesty Red Teaming: AI 모델이 정직하지 않은 응답을 생성하는지 확인합니다.
5. Harmfulness Classifier: 모델이 생성한 응답의 유해성 여부를 추가로 평가합니다.
6. Red LM (Red Language Model): Red Team에서 찾아낸 문제 프롬프트들을 학습한 Red LM 모델이 추가로 학습을 하여, 모델의 취약점을 보완하고 향상된 응답을 생성할 수 있도록 개선됩니다.
7. RL Reward Function (강화학습 보상 함수): Red LM은 강화학습을 통해 보상을 받으며 학습합니다.
   • Harmfulness: 유해한 응답을 줄일 수 있도록 학습하며 보상을 받습니다.
   • Completion: 응답의 완성도와 적합성을 평가합니다.
   • Cosine Distance (Cos Dist): 기존 응답과 새로 생성된 응답 간의 유사성을 측정하여 학습 방향을 조절합니다.

이 모든 과정을 통해 AI 모델은 점차 더 안전하고 신뢰할 수 있는 방향으로 강화됩니다.

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Red Teaming의 역할과 중요성

Red Teaming은 AI 모델의 안전성을 평가하고, 모델이 오작동할 가능성을 미리 차단하는 중요한 과정입니다.

사람이 직접 참여하여 AI의 응답을 검토하고, AI 모델이 학습한 데이터를 지속적으로 평가함으로써 유해한 응답을 줄이고, 더욱 정확하고 공정한 답변을 생성할 수 있게 합니다.

• 유해 응답 방지: Red Teaming은 AI가 예상치 못한 유해한 응답을 사전에 발견하고 개선할 수 있도록 돕습니다.
• 모델의 신뢰성 강화: AI가 더욱 신뢰할 수 있는 응답을 제공할 수 있도록, 인간의 개입과 평가를 통해 학습을 보완합니다.

이 과정을 통해 AI 모델은 실생활에서 더 많은 사람들이 사용할 수 있는 안전하고 유익한 도구로 발전하게 됩니다.