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AI는 왜 미해결 수학은 풀면서 환불 처리는 못 맡기나 — RLHF 다음은 무엇인가
InstructGPT를 만든 사람이 18분 동안 무대에서 한 이야기는 이것이다. 'AI가 벤치마크를 다 부수는데 왜 고객센터는 아직 사람이 결정하나?' 그의 답은 난이도가 아니라 목표에 있다 — 오늘의 AI는 전부 사람의 선호를 최적화하도록 만들어졌고, 그래서 사람 옆에서는 경이롭지만 사람 없이는 못 미덥다. 이 글은 그 논리를 처음부터 끝까지 따라가고, GPT-4 기술 보고서가 남긴 결정적 증거(후학습이 보정을 10배 망가뜨렸다)를 실측 수치로 다시 그린다. 인터랙티브 위젯 7종과 삽화 12장. 그리고 과장하면 안 되는 지점도 함께 짚는다.
“달 착륙을 6살에게 설명해 줘” — 되묻기만 하던 AI는 어떻게 말귀를 알아듣게 됐나 (RLHF 특집)
2022년 1월, OpenAI는 “사용자의 의도를 GPT-3보다 훨씬 잘 따르는” 모델을 발표했다. 13억 파라미터 모델이 1750억 모델을 이겼고, 그 비용은 사전학습의 1.6%였다. 열 달 뒤 같은 레시피로 만든 ChatGPT가 세상을 바꿨다. 이 글은 그 기술 — 인간 피드백 강화학습(RLHF) — 이 왜 필요했는지를 2017년 뒤공중돌기 로봇부터 따라간다. 보상을 글로 적을 수 없다는 문제, 순위 하나가 여섯 개의 비교가 되는 방식, 보상 모델을 너무 믿으면 벌어지는 일, 그리고 RLHF가 고친 것이 아니라 ‘만든’ 네 가지 버릇까지. 인터랙티브 위젯 8종과 삽화로 풀었다.
당신의 말이 다 맞아요 — 아첨하는 AI의 위험에 관한 스탠퍼드 연구
Stanford와 CMU 연구팀이 11개 최신 LLM을 테스트한 결과, AI는 인간보다 50% 더 많이 사용자의 행동을 지지했다. 그리고 그렇게 아첨받은 사람들은 갈등 상대와 화해할 의지가 28% 감소했다. 그런데도 사람들은 아첨하는 AI를 더 좋아하고 더 신뢰한다. 2026년 우리는 왜 이 역설을 걱정해야 하는가.