ChatGPT의 위험과 대안 탐색: 신뢰할 수 있는 AI를 향한 길 닦기

당신은 친구들이 즐길 수 있는 스무디를 만들고 있습니다. 이미 각종 과일과 요거트가 섞인 친구 루시르가 잘 익은 사과를 가지고 와서 건네주면 상큼한 걸작이 완성됩니다. 이제 음료를 부을 때 사과 냄새가 거의 그대로 남아 있습니다. 한 모금을 마시기 전에 Ruchir는 "마음이 바뀌었어요. 떠나야 하는데 사과를 돌려받고 싶어요"라고 말합니다. 당신은 “아, 미안하지만 그건 불가능해요.”라고 대답합니다. 우리는 잠시 후에 이 이야기로 돌아와서 그것이 어떻게 관련되는지 설명하겠습니다. ChatGPT 그리고 믿을 수 있는 AI.

세계로 인공 지능 (AI)가 진화하고, 다음과 같은 새로운 도구가 등장합니다. OpenAI ChatGPT는 대화 기능으로 주목을 받았습니다. 그럼에도 불구하고 저는 조직 내에서 직접 채택을 시작하기 전에 내재된 위험을 평가하는 것이 얼마나 중요한지 이해하고 있습니다. 이 토론에서는 ChatGPT 구현에 대한 신중한 접근 방식이 필요한 기업 환경에서 ChatGPT와 관련된 위험과 과제를 살펴봅니다. 추가적으로 IBM 도입의 중요성을 강조하겠습니다. 왓슨스 보장하기 위해 신뢰할 수 있는 AI 솔루션. 그리고 의심스러우면 새로운 인터넷 서비스를 이용할 때 항상 사용했던 것과 동일한 상식을 사용하는 것이 좋습니다.

AI 도구의 진화

ChatGPT는 엄청난 힘을 활용합니다. GPT-3 및 GPT-4, 에 속함 새로운 수업 다양한 AI 애플리케이션에 사용되는 "거대한" 대규모 언어 모델입니다. ChatGPT를 사용하면 사용자는 질문하고, 텍스트를 생성하고, 이메일 초안을 작성하고, 다양한 프로그래밍 언어로 코드에 대해 토론하고, 자연어를 코드로 번역하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 일관성 있고 상황 인식 응답을 제공하는 것을 목표로 하는 고품질 대화형 챗봇이 돋보입니다.

ChatGPT는 창의적인 글쓰기를 탐색하고, 아이디어를 생성하고, AI와 상호작용하는 데 탁월한 도구입니다. 누구나 무료로 사용할 수 있으며, 고급 버전이 제공됩니다. 채팅 GPT 플러스 가입자. 이전 대화를 기억하는 챗봇의 능력은 상호작용적이고 매력적인 경험을 더해줍니다.  

ChatGPT는 상당한 관심과 인기를 얻었지만 다른 AI 기반 챗봇과의 경쟁에 직면해 있습니다. 자연어 처리 (NLP) 시스템. 예를 들어 Google이 개발한 음유 시인, 자체 언어 엔진으로 구동되는 AI 챗봇입니다. 손바닥 2. 마찬가지로 Meta는 최근 인상적인 제품을 출시했습니다. LLaMA2 모델. AI 챗봇 분야가 계속 발전함에 따라 경쟁이 심화되고 새로운 플레이어가 등장할 것은 분명합니다. 기업 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 탐색하려면 이 분야의 발전에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 중요합니다.

기업에서 ChatGPT를 직접 사용해 보는 것은 어떨까요?

직접 사용 기업의 ChatGPT는 위험과 과제를 제시합니다.. 여기에는 보안 및 데이터 유출, 기밀 유지 및 책임 문제, 지적 재산의 복잡성, 오픈 소스 라이선스 준수, AI 개발 제한, 불확실한 개인 정보 보호 및 국제법 준수가 포함됩니다. 여기에서는 이러한 위험을 살펴보고 이러한 위험이 일상적인 기업 활동에서 어떻게 나타날 수 있는지 보여주는 예를 공유합니다.

다음을 포함하여 ChatGPT를 직접 사용하는 것과 관련된 위험을 완화하는 것을 목표로 하는 대체 솔루션을 검토하는 것부터 시작하겠습니다. IBM 왓슨스, 엄격한 큐레이션과 거버넌스를 통해 데이터 소유권과 개인 정보 보호 문제를 해결하므로 기업용으로 권장합니다. 스무디 이야기로 다시 돌아가서 이 대화를 마무리하겠습니다. 약속합니다. 하지만 아래에서 "귀하의 데이터"를 언급할 때 "귀하의 사과"라는 문구를 자유롭게 대체하셔도 됩니다.

대체 솔루션을 탐색하기 전에 기업은 ChatGPT를 직접 사용할 때 발생할 수 있는 잠재적인 위험과 과제를 염두에 두는 것이 중요합니다. 상식적으로 말하자면, 인터넷의 역사는 새로운 서비스(예: Google 검색, 소셜 미디어 플랫폼 등)의 출현과 진화를 보여 주었으며, 이는 기업 내 데이터 개인 정보 보호 및 소유권의 중요성을 강조합니다. 이를 염두에 두고 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.

보안 및 데이터 유출

민감한 제XNUMX자 또는 회사 내부 정보가 ChatGPT에 입력되면 해당 정보는 챗봇의 데이터 모델의 일부가 되며 관련 질문을 하는 다른 사람과 공유될 수 있습니다. 이는 데이터 유출로 이어질 수 있으며 조직의 보안 정책을 위반할 수 있습니다.

예: 기밀 사양 및 마케팅 전략을 포함하여 팀이 고객 출시를 돕고 있는 신제품에 대한 계획은 데이터 유출 및 잠재적인 보안 위반 위험을 피하기 위해 ChatGPT와 공유해서는 안 됩니다.

기밀 유지 및 개인 정보

위의 사항과 마찬가지로 기밀 고객 또는 파트너 정보를 공유하는 것은 해당 정보를 보호하기 위한 계약 합의 및 법적 요구 사항을 위반할 수 있습니다. ChatGPT의 보안이 손상되면 기밀 콘텐츠가 유출되어 잠재적으로 조직의 평판에 영향을 미치고 책임을 질 수 있습니다.

예: 의료 기관에서 ChatGPT를 사용하여 환자 문의에 대한 응답을 지원한다고 가정해 보겠습니다. 의료 기록이나 개인 건강 세부 정보와 같은 기밀 환자 정보가 ChatGPT와 공유되면 잠재적으로 다음과 같은 법률에 의해 보호되는 법적 의무 및 환자 개인 정보 보호 권리를 위반할 수 있습니다. HIPAA 규정 준수 (건강 보험 이동성 및 책임법).

지적재산권 문제

ChatGPT에서 생성된 코드나 텍스트의 소유권은 복잡할 수 있습니다. 서비스 약관에는 출력이 입력 제공자에게 속한다고 명시되어 있지만 출력에 다른 입력에서 가져온 법적으로 보호되는 데이터가 포함된 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 저작권 문제 ChatGPT를 사용하여 저작권이 있는 재산을 기반으로 서면 자료를 생성하는 경우에도 발생할 수 있습니다.

예: 마케팅 목적으로 서면 자료를 생성하고 출력물에 적절한 귀속이나 허가 없이 외부 소스의 저작권이 있는 콘텐츠가 포함되어 있으면 잠재적으로 원본 콘텐츠 작성자의 지적 재산권을 침해할 수 있습니다. 이는 법적인 처벌을 받을 수 있으며 회사의 명예가 훼손될 수 있습니다.

오픈소스 라이선스 준수

ChatGPT가 오픈 소스 라이브러리를 활용하고 해당 코드를 제품에 통합하는 경우 잠재적으로 오픈 소스 소프트웨어(OSS) 라이선스를 위반할 수 있습니다(예: GPL), 이는 조직에 법적 문제를 야기합니다.

예: 회사에서 ChatGPT를 활용하여 소프트웨어 제품용 코드를 생성하고 GPT를 훈련하는 데 사용된 훈련 데이터의 출처가 불분명한 경우 해당 코드와 관련된 오픈 소스 라이선스 조건을 잠재적으로 위반할 위험이 있습니다. 이는 라이센스 침해 주장 및 오픈 소스 커뮤니티의 법적 조치를 포함한 법적 문제로 이어질 수 있습니다.

AI 개발의 한계

ChatGPT 서비스 약관에는 다른 AI 시스템 개발에 사용할 수 없다고 명시되어 있습니다. 이런 방식으로 ChatGPT를 사용하면 회사가 해당 공간에서 운영되는 경우 향후 AI 개발 계획에 방해가 될 수 있습니다.

예: 음성 인식 기술 전문 회사는 ChatGPT의 자연어 처리 기능을 통합하여 기존 시스템을 강화할 계획입니다. 그러나 ChatGPT 서비스 약관에는 다른 AI 시스템 개발에 사용할 수 없다고 명시되어 있습니다.

IBM watsonx로 신뢰성 향상

스무디 이야기와 관련하여 공개 ChatGPT는 프롬프트 데이터를 활용하여 사과가 스무디에 풍미를 더하는 방식과 같은 신경망을 강화합니다. 블렌드 사과처럼 데이터가 ChatGPT에 입력되면 해당 데이터가 어떻게 사용되는지 제어하거나 알 수 없습니다. 따라서 사과를 포함할 수 있는 모든 권한이 있는지, 말하자면 민감한 데이터가 포함되어 있지 않은지 확인해야 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 IBM watsonx는 선별되고 투명한 데이터와 모델을 제공하여 스무디 생성 및 사용에 대한 더 큰 제어력과 확신을 제공합니다. 간단히 말해서, Ruchir가 사과를 돌려달라고 요청하면 watsonx는 그의 요청을 받아들일 수 있습니다. 저기요… 비유와 이야기가 완성되었습니다.

IBM watsonx는 세 가지 주요 기능을 도입합니다. 왓슨엑스.데이터, watsonx.ai및 왓슨스.거버넌스 — 협력하는 것 OpenAI 모델에는 아직 존재하지 않는 방식으로 신뢰할 수 있는 AI 구축. 이러한 기능은 데이터와 AI 모델을 선별하고 라벨을 지정하여 출처 및 소유권 세부 정보의 투명성을 보장합니다. 또한 모델과 데이터를 관리하여 지속적인 드리프트 및 편향 문제를 해결합니다. 이 엄격한 접근 방식은 이 문서에서 설명한 데이터 소유권 및 개인 정보 보호 문제를 효과적으로 완화합니다.

IBM은 다음과 파트너십을 맺었습니다. 포옹하는 얼굴, 모델 생태계를 조성하기 위한 오픈 소스 회사입니다. 두 회사 모두 watsonx 기능을 활용하여 기능과 신뢰성을 기반으로 모델을 선별하고 보증하고 있습니다.

AI로 나아가다

기업 내에서 ChatGPT와 같은 AI 챗봇을 직접 사용하면 보안, 데이터 유출, 기밀성, 책임, 지적 재산권, 규정 준수, AI 개발 제한 및 개인 정보 보호와 관련된 위험이 발생합니다. 이러한 위험은 평판 손상 및 비용이 많이 드는 법적 문제를 포함하여 조직에 해로운 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 위험을 완화하고 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해 IBM watsonx가 권장 솔루션으로 등장합니다. 선별되고 라벨이 지정된 데이터와 AI 모델을 제공하여 소유권과 출처의 투명성을 보장합니다. 편향 및 드리프트와 관련된 문제를 해결하여 추가적인 신뢰 계층을 제공합니다. IBM watsonx는 혁신과 책임감 있는 AI 사용 사이의 균형을 유지합니다. 또한 IBM과 Hugging Face의 협력은 모델 생태계를 강화합니다.

watsonx는 향상된 신뢰도와 엄격함을 제공하지만 현재 ChatGPT 및 GPT 모델 제품군에서 볼 수 있는 광범위한 범용 용도와 일치할 수 있는 모델은 거의 없습니다. AI 모델 분야는 계속 진화하고 있으며 지속적인 개선이 예상됩니다. 최적의 결과를 보장하려면 모델을 평가하고 훈련하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 지식을 통해 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있으며 조직은 요구 사항과 품질 표준에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

watsonx를 채택함으로써 조직은 AI의 힘을 수용하는 동시에 데이터에 대한 통제력을 유지하고 윤리적, 법적 표준을 준수할 수 있습니다. 데이터를 보호하고, 지적 재산을 보호하고, 이해관계자와의 신뢰를 강화하는 동시에 선별된 모델과 향상된 투명성의 혜택을 누릴 수 있습니다. 기업이 AI 영역을 탐색할 때 신중하게 진행하면서 솔루션을 탐색하고 신뢰할 수 있는 AI의 우선순위를 지정하는 것이 중요합니다.

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