최근 생성형 AI의 눈부신 발전 뒤에는 "스케일링 법칙"이 있습니다.

방대한 데이터와 모델 크기를 기반으로 시각, 언어 등 다양한 영역에서 이전에는 상상하기 어려웠던 성능을 보여주고 있죠.

그러나 스케일링은 본질적으로 제어하기 어렵고, 항상 긍정적인 결과만을 보장하지는 않습니다.

이번 발표에서는 대규모 생성형 AI에서 관찰되는 공정성, 강인성, 프라이버시 등 안전 관련 이슈를 폭넓게 소개합니다.

아울러 이러한 문제에 대한 최신 연구 동향과 기술적 대응 방안, 그리고 앞으로 풀어야 할 과제들을 함께 논의합니다.