생성형 AI 윤리: 원칙과 리스크 완벽 분석

Generative AI(GenAI)가 비즈니스 세계를 휩쓸고 있어요. McKinsey에 따르면, 65%의 조직이 GenAI를 정기적으로 사용하고 있다고 해요. GenAI의 발전 덕분에 사기 탐지, 약물 발견, 제품 개발, 공급망 개선, 고객 지원, 엔지니어링 등 다양한 사용 사례가 개선되고 있죠. GenAI는 대량의 데이터를 분석하고, 전략적 의사 결정을 돕고, 프로세스를 간소화하고, 혁신을 가능하게 하는 능력을 갖춰서 많은 기업에 혁신을 가져다주고 있어요.

경영진, 데이터 과학자, 개발자 모두 Generative AI 기술에 큰 기대를 걸고 있지만, 윤리적이고 책임감 있는 AI 관행이 부족하면 GenAI 도입에 걸림돌이 될 수 있어요. 업계 전문가들은 중요한 시스템을 향상시킬 수 있는 GenAI의 잠재력을 인지하면서도 윤리적 영향과 관련된 위험을 해결하고 관리해야 하는 과제에 직면하고 있죠.

이번 블로그 포스팅에서는 윤리적 모범 사례를 통합하는 몇 가지 구체적인 방법과 함께 최신 지침 및 법률을 포함하여 Generative AI 윤리의 현재 상황을 한번 살펴볼게요.

• GenAI의 아킬레스건
• Generative AI: 서부 시대
• 윤리적 AI의 원칙
• NIST의 도움
• 기술 스택에 책임감 있는 AI 추가

GenAI 아킬레스 건

ChatGPT의 환각(hallucination) 예시.

GenAI가 환각을 일으키는 이유는 뭘까요? LLM은 정확하지 않더라도 사람과 유사한 답변을 우선시하도록 훈련되었기 때문이에요. 환각은 데이터 품질이 좋지 않거나, 모델의 한계, 또는 완전한 이해를 방해하는 패턴 인식에만 의존하는 경우에도 발생할 수 있어요.

환각은 생성된 정보가 정확하다고 보장할 수 없다는 것을 의미하기 때문에 AI에게는 분명한 윤리적 문제에요. Generative AI 모델이 환각을 일으키고 누군가가 그 정보를 기반으로 중요한 결정을 내린다면, 그 결과는 엄청날 수 있죠. 예를 들어, AI 챗봇이 소비자 질문에 잘못된 답변을 제공하면 소비자가 실수로 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수도 있고, 심지어 회사의 명예를 훼손할 수도 있어요. 물론 연구원, 데이터 과학자, 개발자들은 환각을 줄이는 방법을 열심히 찾고 있지만, 고품질 LLM 훈련 데이터와 함께 Generative AI를 사용하더라도 이 현상을 완전히 제거하기는 어려울 수 있어요.

GenAI를 사용할 때 기업들은 다음 사항에도 주의를 기울여야 해요.

• 답변에 도메인별 지식 또는 "컨텍스트"가 부족할 수 있다는 점
• 알고리즘 응답이 어떻게 도출되는지 추적, 확인 및 설명할 수 없다는 점
• 차별을 영속시킬 수 있는 편향된 결과가 나올 가능성
• 민감한 데이터 유출 위험
• 기술 사용에 따른 법적 영향의 변화를 따라잡기 어렵다는 점

GenAI는 여전히 업계 전반에 걸쳐 엄청난 잠재력을 가진 획기적인 기술로 여겨지지만, 일부 회사 리더들은 윤리적 모범 사례를 통합하는 것은 고사하고 아직 GenAI를 신뢰할 수 없다고 생각하고 있어요.

GenAI: 서부 시대

새로운 기술 시대를 여는 GenAI가 미국 서부 시대와 비슷하다는 이야기가 나오고 있어요. 신생 기업부터 기존 기업까지, 많은 회사들이 규제가 거의 없는 환경에서 혁신적인 애플리케이션을 만들고, 기술 소유권을 주장하고, 광대한 시장을 개척하고 있죠.

이 기회의 땅에서 많은 기업들은 GenAI 알고리즘을 설계할 때 견제와 균형을 구축하는 등 윤리적인 부분을 신경 쓰고 싶어 해요. GenAI를 평가하는 CIO나 다른 이해관계자들도 윤리적 위험을 줄여야 한다는 걸 잘 알고 있고요. 기업 리더들은 대중의 신뢰를 얻으면서 혁신과 성공을 이끌어낼 수 있도록 GenAI 개발 및 적용을 안내해야 할 의무가 있다고 생각하죠. Google이나 Microsoft 같은 AI 중심 기업들은 책임감 있는 AI 사용을 위한 모범 사례를 만들고, 유망한 솔루션을 적극적으로 제안하고 테스트하고 있답니다.

이렇게 긍정적인 움직임이 많다는 건 윤리적인 GenAI 프레임워크를 만들기 위한 좋은 시작이라는 의미이지만, 아직 해야 할 일이 더 많다는 뜻이기도 해요. 기업의 성공을 돕고 사회 전체에 도움이 될 수 있는 프레임워크 말이죠.

윤리적으로 의심스러운 기회주의

GenAI가 초기 단계에 적용되면서 몇 가지 우려스러운 일들이 벌어지고 있어요.

• AI로 "독창적인" 글쓰기, 음악, 예술 작품을 만드는 경우: GenAI 애플리케이션이 저작자 표시나 권한 없이 LLM 데이터 세트에서 발견된 독점 자료를 복사해서 저작권 침해 문제가 발생하고 있어요. of , 음악가, 그리고 예술가의 작품이 무단으로 사용되는 거죠. 지적 재산권 관련 도 진행 중이에요.
• 원본으로 속여서 배포되는 조작된 비디오 및 오디오 클립, 즉 딥페이크(Deepfake) 생성: Deepfake는 만들기가 쉽고 감지하기가 어렵다는 문제가 있어요. 신원 도용을 쉽게 만들고, 소셜 미디어에 퍼지면 선거에도 영향을 줄 수 있죠. 벤처 투자가인 Alon Hillel-Tuch는 "AI 기반 도구를 쉽게 만들면 대규모 자동화 공격으로 이어질 수 있다"고 경고했어요. 다행히 캘리포니아에서는 Deepfake를 했고, OpenAI는 DALL-E에서 생성된 이미지를 감지하는 소프트웨어를 개발했어요.
• 사기꾼들에게 힘을 실어주는 행위: Deepfake 생성 기술과 다양한 애플리케이션을 통해 사기가 더 쉬워지고 있어요.

이런 GenAI의 "Wild West" 같은 모습은 윤리적인 접근 방식을 만들고, 필요하다면 규정을 만들어야 한다는 주장에 힘을 실어주고 있어요.

윤리적 문제 해결

일상적인 기업 수준뿐만 아니라 사회 복지 수준에서 GenAI의 특정 측면에 가드 레일을 설치하고 윤리적 문제를 해결할 수 있을까요? 세계 지도자들은 보편적인 법적 틀을 만들고 발표하는 데 집중하고 있어요. 현재까지 일부 윤리 중심 제안이 나오고 있는데, 논란이 많지만, 규칙을 채택하려는 움직임이 커지고 있다는 점이 중요해요.

특히 최근 유럽연합(EU)이 통과시킨 인공지능법은 최초의 포괄적인 AI 글로벌 규제 프레임워크라고 할 수 있어요. 이 법안은 AI를 기존 소프트웨어와 구별해서 "다양한 수준의 자율성으로 작동하도록 설계되고 배포 후 적응성을 나타낼 수 있으며, 명시적 또는 암시적 목표에 대해 입력으로부터 예측, 콘텐츠, 추천 또는 물리적 또는 가상 환경에 영향을 미칠 수 있는 결정과 같은 출력을 생성하는 방법을 추론하는 기계 기반 시스템"으로 정의하고 있어요.

유럽 외에도 이 포괄적인 법률은 유럽 시장에서 AI 개발, 사용, 수입 및 유통을 포괄하는 글로벌 영향력을 가지고 있어서, 미국 기업뿐만 아니라 EU 시장에서 사용할 제품을 생산하는 미국 기업에도 적용될 수 있다는 점, 잊지 마세요.

고위험 AI 시스템 타겟팅

CPO에 따르면 AI 법은 규제 대상 제품이나 차량, 의료기기, 항공기, 장난감, 기계 등 관련 안전 부품과 관련된 '고위험 AI 시스템'에 초점을 맞추고 있다고 해요.

적용 가능한 사용 사례는 다음과 같아요:

• 생체 원격 식별, 생체 분류 또는 감정 인식
• 교육 및 직업 훈련
• 고용, 근로자 관리 및 자영업 이용
• 필수 민간 서비스, 필수 공공 서비스 및 혜택
• 법 집행
• 이주, 망명, 국경 통제 관리
• 사법 행정 및 민주적 절차(예: 선거)

AI 법 외에도 미국 기업은 평등한 고용 기회 법률과 같이 AI 사용에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 기존 규정을 준수해야 해요. 예를 들어, EEOC는 차별을 야기할 수 있는 GenAI 도구를 면밀히 조사하고 있는데, 채용 과정에서 특정 키워드를 높이는 이력서 스캐너, 성격, 적성, 인지 능력, 예상되는 문화적 적합성과 같은 요소를 평가하는 지원자 평가 시스템 등이 그 예시가 될 수 있겠네요.

미션 크리티컬 프로젝트에 GenAI 기술을 사용하는 회사는 어떻게 윤리적으로 수용 가능한 방식으로 나아갈 수 있을까요? 다음은 몇 가지 지침이 되는 윤리 원칙과 경영진, 데이터 과학자, 개발자가 올바른 방향으로 나아가기 위해 취할 수 있는 실제 단계들이에요.

윤리적 AI의 원칙

GenAI에 윤리를 적용하는 첫 번째 단계는 GenAI에 적용될 수 있는 인간 중심의 올바른 행동 원칙을 조명하는 것이었어요. 이러한 관점에서 윤리 중심 지침에는 다음이 포함돼요.

해를 끼치 지 마십시오

영적 지도자, 심리학자, 기업은 소비자에게 해를 끼치 지 마십시오라는 점을 상기시키면서 친절하고 착하고 평화롭게 살아가도록 격려하죠. 회사 경영진도 조직을 운영하기 위해 유사한 지시를 듣고 있을 거예요.

GenAI를 사용할 때 기업은 어떻게 모범적인 기업 시민이 되기 위해 노력할 수 있을까요? 우선 GenAI 기술을 사용하는 팀은 다음을 수행할 수 있어요.

• AI 출력을 모니터링하고 잘못된 정보 공개를 방지
• 결과가 해로울 수 있는지 평가하기 위한 피드백 받기
• 결정을 내릴 때 사람에게 영향을 미치고 신체적, 정신적, 정서적 피해를 방지
• GenAI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 기술인 GraphRAG에 대해 알아보기
• GenAI 기술의 신뢰성과 지속가능성 구축 방안 모색

공정하게

공정성이란 인종, 성별, 사회 경제적 지위 및 기타 요인에 관계없이 모든 사람을 동등하게 대우하는 것을 의미해요.

공정하다는 것은 매우 간단하게 들리지만 GenAI 프로세스는 실수로 데이터 편향을 도입하거나 영속시킬 수 있다는 점을 잊지 마세요. 예를 들어:

• 자동차 안전 테스트를 남자 운전사(일반적으로 체격이 큰 사람들)만을 대상으로 실시하는 경우, AI에 주어진 공정성 지침에 관계없이 결과 데이터는 여성 및 기타 체격이 작은 개인에 대해 편향될 수 있어요.
• 자율주행차를 프로그래밍할 때, 쉽지 않다 도덕적으로 완벽한 결정을 내리기 위해.
• 편향된 AI에 의해 생성된 자료로 훈련된 AI 모델은 고정관념을 과장할 수 있어요.

LLM 디자인에서 특정 그룹의 사람들을 선호하거나 불리하게 만드는 데이터 편견을 제거하는 건 생각보다 쉽지 않아요. 개발자는 AI에게 편견이 없도록 지시한 다음, 몰래 빠져나온 편견을 근절하기 위해 후속 조치를 취할 수 있지만, 그것만으로는 충분하지 않을 수 있죠. 예를 들어, 민감한 개인 데이터의 한 범주를 선호함으로써 선의로 회사는 여전히 차별을 할 수 있어요. 구글 제미니처럼요. 업계 전문가는 “고객 상호 작용을 위해 ChatGPT 및 유사한 언어 모델을 사용하는 중소기업의 경우 의도하지 않은 편견이 브랜드에 영향을 미칠 위험이 있습니다.”라고 말해요. 브래드 드라이스데일의 말이에요.

기업은 다음을 통해 GenAI 공정성을 촉진할 수 있어요.

• AI 결과 모니터링 및 테스트를 통해 그룹 간 격차를 확인해야 해요. 국립표준기술연구소(NIST)는 더 큰 사회적 맥락에서 운영하는 것의 중요성과 "편향 문제를 해결하기 위한 순전히 기술 기반의 노력은 부족할 것"이라는 점을 인식하면서 AI의 편견을 완화하기 위한 "사회 기술적" 접근 방식을 지지하고 있어요.
• 다양하고 관련성이 높은 학습 데이터 사용으로 LLM을 채워야 해요.
• 모델 개발 중에 다양한 팀의 입력을 포함해야 해요.
• 데이터 컨텍스트 삽입을 위해 Graph를 사용하면 보다 공정한 대우를 보장할 수 있어요. 예를 들어, 퀄리코프는 브라질에 거주하는 의료 혜택 관리자인데, 보험 신청자의 정보 누락을 방지하는 데 도움이 되는 그래프 기반 AI 애플리케이션을 만들었어요. 이 윤리적인 사용 사례에서는 Graph Database에 제공된 컨텍스트를 통해 사람들을 단일하고 동질적인 그룹이 아닌 개인으로 취급하는 것이 더 쉬워졌죠.

데이터 프라이버시 보장

광범위한 기업 데이터 침해에 대한 인식으로 인해 소비자는 더 강력한 사이버 보안을 옹호하게 되었어요. GenAI 모델이 주목을 받는 이유는 개인 정보를 수집하기 때문이에요. 소비자의 민감한 데이터만이 위험에 노출된 유일한 유형은 아니에요. 직원의 15%가 ChatGPT에 회사 데이터를 넣고, 공개하고 있어요.

대부분의 회사 리더는 데이터가 합법적인 목적으로 사용된다는 점을 고객에게 확신시키기 위해 더 많은 조치를 취해야 한다는 점을 이해하고 있어요. 더 강력한 데이터 보안의 필요성에 대응하여 시스코에 따르면 63%의 조직은 데이터를 디지털 방식으로 입력할 수 있는 제한을 설정했으며, 61%는 직원이 사용할 수 있는 GenAI 도구를 제한하고 있다고 해요.

경영진과 개발자는 다음 방법으로 민감한 데이터를 보호할 수 있어요:

• 강력한 기업 방어 설정
• 데이터 저장을 위한 강력한 암호화 사용
• GenAI 작업에 제로 또는 자사 데이터만 사용
• 민감한 정보에 대한 LLM의 액세스 거부
• 꼭 필요한 데이터만 처리 (GDPR 원칙)
• 사용자 데이터 익명화
• 특정 작업을 위한 모델 Fine-tuning

인간의 자율성을 존중하세요

AI에 적용하면 이 고상한 지시는 무엇을 의미할까요?

특정 상황에서는 AI 기술이 "워크플로우를 과도하게 최적화하거나, 개인화를 과도하게 하거나, 사용자에게 충분한 선택, 통제 또는 의사결정 기회를 제공하지 않음으로써" 인간의 자율성을 위협할 수 있다고 해요. 자율성을 존중한다는 것은 선택 등 인간이 하는 일의 자연스러운 순서를 유지하는 것을 의미하죠. 예를 들어, 건강 관리와 같이 중요한 의사 결정을 내릴 때 책임은 의료 전문가에게 맡겨야 해요.

GenAI를 사용할 때 기업은 다음과 같이 인간의 자율성을 존중하기 위해 노력할 수 있습니다.

• 사람들이 통제권을 유지하도록 허용 가능한 한
• 직원들이 정기적으로 사실 확인을 하도록 함 AI 생성 콘텐츠
• 윤리적으로 생각하는 것 GenAI 개발 및 활용을 위한 인재를 육성할 때

정확하다

부정확한 정보가 세상으로 나가는 LLM의 문제는 정말 시급한 관심사예요. 부정확한 "사실"은 검색 결과의 모든 내용에 포함되죠. 화성의 역사부터 법적 서류까지 말이에요.

사실 확인 외에도 회사는 LLM 소스 정보의 정확성을 어떻게 보장할 수 있을까요? GenAI가 환각을 일으키는 것을 막고 LLM 응답을 개선하려면 Retrieval-Augmented Generation (RAG)과 같은 기술을 사용할 수 있어요. Vector Search를 통해 정보 제공자인 RAG는 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 수집하여 GenAI에 권위 있는 지식 기반을 제공하죠. 마지막 핵심 성분인 Knowledge Graph를 추가하여 LLM의 사실을 "코드화"하면 메타데이터만 사용할 때보다 더 많은 맥락과 구조를 제공할 수 있어요. 환각을 줄일 수 있는 RAG 기술도 계속 발전하고 있는데, 그 중 하나가 GraphRAG랍니다.

출처: Generative AI 벤치마크: Knowledge Graph를 통해 기업 내 LLM의 정확도 향상.

짐 웨버(Jim Webber), 의 수석 과학자는 이렇게 설명해요. "Vector Search, Retrieval-Augmented Generation (RAG) 및 Knowledge Graph 인터페이스의 조합을 사용하면 개념에 대한 인간의 풍부하고 상황에 맞는 이해를 컴퓨터(LLM)가 달성할 수 있는 보다 기초적인 '이해'와 통합할 수 있습니다." 그는 RAG에 선호되는 데이터 저장소로 Vector Database 및 기타 대안을 꼽았어요.

투명성을 유지하세요

만약 소비자가 은행에 대출을 신청했는데 GenAI 프로세스 때문에 거절당했다면, 경영진은 그 결정이 어떻게 내려졌는지 이해하고 있을까요? 입사 지원자가 이력서 때문에 거절당했다면, 그 이유를 쉽게 알 수 있을까요? GenAI 모델은 알고리즘 처리가 숨겨지거나 모호해지는 "블랙박스"가 될 수 있어요.

알고리즘 결정 뒤에 숨어있는 것이 무엇인지 정확히 찾아낼 수 없다면 AI에 대한 대중의 불신이 생길 수 있다는 투명성을 제공하다 기사도 있네요. GenAI 의사결정 처리에 어떤 데이터가 사용되었는지 식별하기 위해 시스템은 컨텍스트, 즉 주변 정보를 제공해서 논리 처리 경로를 더 쉽게 이해하도록 도와줄 수 있어요. 명시적으로 컨텍스트를 통합하면 기술이 윤리적 원칙을 위반하지 않는지 확인할 수 있죠. 회사가 투명성을 높이는 한 가지 방법은 같은 Graph Database를 사용해서 컨텍스트를 통합하는 거예요.

설명 가능

은행이 알고리즘을 기반으로 대출을 거부했는데, 그 결정을 시작 지점까지 추적할 방법이 없다면 대출 담당자는 신청자에게 뭐라고 해야 할까요? "우리 AI가 왜 그런 짓을 했는지는 모르겠지만, 우리는 그걸 옹호하고 있어요"라고 말하는 건 설득력이 없을 거예요. 신뢰가 손상될 뿐만 아니라 결정이 어떻게 정당한지 설명할 수 없으면 추가적인 애플리케이션 채택을 방해할 수도 있죠.

이런 딜레마 때문에 응답이 어떻게 도출되는지 확인, 추적 및 설명하는 기능인 Explainable AI (XAI)라는 하위 분야가 등장했어요.

설명 가능성에는 네 가지 구성 요소가 있어요.

• 출처를 인용하고 링크를 제공할 수 있음: 사용자 Prompt에 대한 응답으로
• : 특정 정보를 사용하기 위해
• : "접지" 소스 데이터에서
• 검색 논리 설명: 시스템이 소스 정보를 선택한 방법

기업은 이러한 윤리적 운영 측면을 위해 GenAI 프로세스를 어떻게 조정할 수 있을까요? 설명 가능성을 구축하려면 기술 리더가 교육 출처를 식별해야 해요. Neo4j의 최고 기술 책임자인 Philip Rathle은 "개별 입력에 대한 의사 결정 소유자 정보를 가능한 한 가장 자세하게 표시할 수 있는 방법이 필요합니다."라고 말합니다.

이를 위해 회사는 다음을 사용할 수 있어요. Knowledge Graph는 생성된 콘텐츠가 어떻게 만들어졌는지 보여주기 위해 역추적을 허용하는 메타데이터 태깅을 지원하죠. 데이터 포인트 간의 연결을 저장하고, 데이터를 소스에 직접 연결하고, 추적 가능한 증거를 포함함으로써, Knowledge Graph는 LLM 데이터 거버넌스를 촉진해요. 예를 들어 회사 이사회 구성원이 GenAI 챗봇에게 특정 지역에 대한 HR 정책 요약을 요청하는 경우, Knowledge Graph 기반 모델은 응답뿐만 아니라 참조한 소스 콘텐츠도 제공할 수 있는 거죠.

책임감을 가지세요

윤리적 AI를 사용하면 일반적으로 사람이 자신의 결정에 책임을 지게 되므로, 논리적으로 생성 AI 시스템도 책임을 져야 해요. 알고리즘의 의사결정 과정에 오류가 있는 경우 회사가 나서서 책임을 지는 것이 필수적이죠. 문제를 인정하고, 변경이 필요한지 여부를 결정하고, 변경해야 하는 경우 변경을 수행하면 회사의 평판을 보호하는 데 도움이 될 거예요. 기업은 GenAI 활동을 뒷받침하기 위해 책임감을 키울 수도 있고요.

NIST의 도움

When pairing proprietary data with GenAI, applying these principles may seem relatively straightforward. 하지만 AI 윤리 지침 규정은 역동적으로 진화하고 있어서, 윤리적인 운영을 보장하려는 경영진과 개발자는 최선의 또는 가장 수용 가능한 조치 과정을 항상 확신할 수는 없을 거예요.

이러한 과제를 해결하기 위해 NIST는 공식적인 AI 윤리 지침 초안을 작성했어요. 조직은 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 지원하기 위한 기술 표준 및 관련 도구 개발 계획을 수립하기 위해 먼저 전국의 이해관계자들에게 의견을 요청했죠.

주요 기여자 중에는 Graph Database 회사인 가 있었는데, AI 위험 관리의 기초로서 윤리적 원칙의 인식을 요구했어요. Neo4j는 AI가 상황에 따라 적절하고 인접성을 활용하여 출력을 이해하고 개선하는 방식으로 "학습"하려면 상황에 따라 뒷받침되어야 한다고 제안했죠. 회사는 이러한 원칙을 설계 단계에서 AI에 내장하고 사용 사례 및 구현 상황에 따라 운영 용어로 정의할 것을 제안했어요. 예를 들어, 공정성은 집단 공정성(그룹의 동등한 대표성) 또는 절차적 공정성(모든 개인을 동일한 방식으로 대우)으로 정의될 수 있는 거죠.

NIST는 입력 단계에 따라 AI 위험 관리 프레임워크 초안을 작성하여 공정성, 투명성, 책임성을 증진하고 있어요. 윤리 지향적인 AI 시스템을 설계하고 배포하려는 경우 이 문서를 시작하는 것이 좋을 거예요.

원칙 적용

경영진, 데이터 과학자, 개발자는 어떻게 윤리적 원칙과 기업의 생성적 AI 도구를 구축하고 변화하는 규제 환경에 신속하게 적응할 수 있을까요?

우선, 다음을 수행할 수 있어요.

• 생성 AI의 사용이 애플리케이션에 정말로 적합한지 물어보세요. 이것이 가장 적합한 도구인가요?
• 기술 스택을 선택할 때 전략적 요구 사항에 초점을 맞추세요.
• 투명성을 확보하기 위해 설계 단계에서 GenAI에 윤리를 적용하세요.
• 결과의 편견을 검토하기 위한 위험 기반 시스템을 구축하세요.
• 발견된 편견을 처리하기 위한 프로세스를 설정하세요.
• 직원에게 GenAI 출력을 확인하고 의심스러운 결과를 보고하도록 교육하세요.
• AI가 생성한 정보가 정확한지 확인하기 위한 사실 확인을 하세요.
• 개인 데이터가 안전하게 유지되도록 보장하세요.
• 윤리적 결과를 촉진하기 위해 데이터 컨텍스트를 통합하는 Graph Database를 사용하세요.
• 환각과 사실 기반 데이터를 줄이는 새로운 기술을 연구하세요.

기술 스택에 책임감 있는 AI 추가

윤리 지향적인 생성 AI 애플리케이션 구축을 추구하지만 윤리적인 AI 싱크홀에 빠지는 것을 조심하고 있나요?

Neo4j Graph Database 기술은 검증되고 신뢰할 수 있는 방법이에요. Neo4j의 Knowledge Graph는 GenAI가 복잡한 관계를 이해하여 결과물의 품질을 향상시킬 수 있도록 도와주죠. Neo4j의 Graph Retrieval-Augmented Generation(GraphRAG) 기술을 통해 AI 윤리 원칙을 자신있게 실천할 수 있을 거예요.

Neo4j를 사용하면 다음을 수행할 수 있어요.

• Machine Learning 모델 결과를 더욱 신뢰할 수 있게 만들어 보세요. 데이터에 의미를 부여해서 더욱 강력한 문맥(Context)을 제공하거든요.
• 포괄적이고 정확한 뷰를 제공해요. 연결을 통해 생성된 데이터의 Knowledge Graph를 활용하는 거죠.
• LLM 응답을 개선해 보세요. RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 사용해서 외부 데이터 저장소에서 관련 정보를 가져올 수 있답니다.
• 검색 논리를 설명해 보세요. 소스를 추적하고 지식과 응답 사이의 연관성을 이해할 수 있어요.
• 데이터 품질, 투명성, 설명 가능성을 향상시켜 보세요. 더 관련성 높은 정보를 생성한 결과로 이어질 거예요.
• 도메인 지식을 통합해 보세요. 정확하고 맞춤화된 응답을 위해 조직의 데이터와 사실을 통합하고 연결하는 거죠.
• GenAI 개발을 가속화해 보세요. 프레임워크와 유연한 아키텍처를 사용해서 빠르게 구축하고 배포할 수 있어요.

책임감 있는 GenAI 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 더 자세히 알아볼까요?

• GenAI
• RAG

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