영향력 있는 인공지능 모델의 개방성 평가 – 대형 언어 모델 중심으로
Evaluating The Openness of Impactful AI Models with A Focus on LLMs
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
생성형 AI 모델은 점점 더 많은 기술 혁신을 이끄는 것과 동시에 사회에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 중요성을 인식하여, 정부(예: EU AIAct)와 기술 커뮤니티(예: OSI)는 AI 개발에서 더 높은 수준의 개방성과 투명성을 요구하고 있다. AI 모델을 오픈 소스로 공개함으로써 내부 처리과정을 보다 면밀히 검증할 수 있으며, 혁신 속도를 가속화하고 잠재적 위험을 완화할 수 있다. 많은 AI 모델이 “오픈 소스”로 홍보되고 있으나,전통적인 오픈 소스 기준에는 미치지 못하는 경우가 많다. 게다가, 최근의 노력에도 불구하고 현재까지 AI 모델의 개방성을 체계적으로 특성화하는종합적인 프레임워크는 아직 존재하지 않는다. 본 논문에서는 AI 모델의 개방성 정도를 정량화할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 활용하여 한국 기업이 개발한 모델을 포함한 영향력이 높은 주요 모델들을 평가하고, 개방성과 AI 모델 성능 간의 상관관계를 대형 언어모델(LLMs)을 중심으로 조사한다.
Abstract
Generative AI models are increasingly driving technical innovations and making societal impacts. Recognizing their significance,governments(e.g, EU AI Act) and technical communities (e.g., OSI) demand a higher degree of openness and transparency in AI development. Open sourcing AI models enables deeper scrutiny of their inner workings, accelerates innovation, and mitigates potential risks. Althoughnumerous AI models are marketed as “open source,” many fall short of the traditional standards of openness. Moreover, despite recentefforts, there is currently no comprehensive framework for characterizing the openness of AI models. In this paper, we propose a novelframework to quantify the degree of openness in AI models. We apply our framework to evaluate several high-impact models, includingmodels developed by Korean companies, and investigate the relationship between openness and performance of AI models with a focuson large language models (LLMs).