레벨 B1 – 중급CEFR B1
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워싱턴 대학교 연구진은 사람 행동을 관찰해 인공지능이 문화적 가치를 학습하는지를 확인했습니다. 이 연구는 PLOS One에 발표되었습니다. 이전 연구에서는 라티노와 아시아 가정에서 자란 19개월짜리 아이들이 다른 아이들보다 더 이타적 경향을 보였다는 결과가 있었습니다.
이번 연구에서는 백인과 라티노로 자기보고한 성인 데이터를 각각 모아 AI 에이전트를 따로 훈련했습니다. 에이전트는 역강화학습(IRL) 기법으로 훈련되어, 사람 행동을 보고 그 행동을 이끄는 목표와 보상을 추론했습니다. 주요 실험은 Overcooked 변형 게임에서 진행되었고, 참가자들은 양파 수프를 나눠 도울 수 있었습니다.
실험 결과 라티노 참가자들이 더 자주 도움을 선택했고, 라티노 데이터로 훈련된 에이전트들도 더 많은 양파를 나눠주었습니다. 두 번째 테스트에서도 라티노 기반 에이전트가 더 이타적으로 돈을 기부하는 경향을 보였습니다. 연구진은 배포 전에 문화별 데이터를 늘리고 미세조정할 필요가 있다고 말합니다.
어려운 단어·표현
- 연구진 — 연구를 하는 사람들의 연구 집단
- 자기보고 — 자신이 직접 말하거나 적은 정보자기보고한
- 역강화학습 — 행동에서 보상과 목표를 추정하는 학습 방법
- 추론하다 — 주어진 근거로부터 결론이나 이유를 찾아내다추론했습니다
- 이타적 — 다른 사람을 먼저 생각하는 태도이타적으로
- 미세조정 — 작은 부분을 세밀하게 고쳐 조정하는 과정미세조정할
- 에이전트 — 자율적으로 행동하는 프로그램 또는 시스템AI 에이전트를, 에이전트는, 에이전트들도, 에이전트가
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- 인공지능이 문화적 가치를 배우는 것이 왜 중요하다고 생각하나요? 이유를 말해 보세요.
- 연구진은 배포 전에 문화별 데이터를 늘리고 미세조정할 필요가 있다고 했습니다. 그 절차가 왜 필요할까요?
- 당신이 다른 문화에서 협력이나 나눔을 본 경험이 있나요? 간단히 설명해 보세요.
