대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능의 초석이 되었습니다. 산업을 형성하고, 워크플로를 혁신하고, 고객 서비스에서 창의적 글쓰기에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칩니다. 하지만 LLM이 더욱 강력해짐에 따라 오픈 소스 대 폐쇄 소스 모델에 대한 논쟁이 심화되었습니다. 

이 논쟁은 기술적 선호도를 넘어서 혁신, 접근성, 보안, 윤리, 그리고 AI의 미래에 대한 것입니다. 

이제 논쟁을 심도 있게 살펴보겠습니다. 

대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가?

대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계된 고급 AI 시스템입니다. 특히 딥 러닝 기술을 사용하여 구축됩니다. 변압기 구조, 그리고 책, 기사, 웹사이트 및 기타 텍스트 기반 소스를 포함하는 방대한 데이터 세트에서 훈련을 받습니다. 이러한 모델은 맥락을 이해하고, 텍스트를 예측하고, 광범위한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

더 간단히 말해서, LLM은 다음과 같은 일을 할 수 있는 가상 비서와 같습니다.

• 텍스트 생성: 수필, 이메일, 시를 써보세요.
• 질문에 답하다: 방대한 지식을 바탕으로 질의에 대한 상세한 답변을 제공합니다.
• 정보를 요약하다: 긴 문서를 간결한 요약으로 축약합니다.
• 언어 번역: 한 언어의 텍스트를 다른 언어로 원활하게 변환합니다.
• 코딩 지원: 코드를 생성, 디버깅 또는 설명하여 프로그래머를 돕습니다.

LLM은 어떻게 진행되나요?

1. 데이터에 대한 훈련: LLM은 백과사전에서 일상 대화에 이르기까지 다양한 데이터 세트에서 교육을 받습니다. 이를 통해 문법, 구문 및 문맥적 의미를 배울 수 있습니다.
2. 변압기 아키텍처: 그들은 순차적으로가 아닌 병렬로 데이터를 처리하는 딥 러닝 모델인 트랜스포머에 의존합니다. 트랜스포머를 통해 LLM은 문장의 단어 간의 관계를 이해하여 더 나은 맥락과 일관성을 확보할 수 있습니다.
3. 토큰화: 텍스트는 토큰(단어 또는 단어의 일부)이라는 더 작은 단위로 나뉩니다. LLM은 이러한 토큰을 처리하고 시퀀스의 다음 토큰을 예측하여 일관되고 맥락적으로 정확한 응답을 생성합니다.

LLM의 예

• GPT 모델: GPT-4를 포함하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 탁월한 OpenAI의 일련의 모델입니다.
• 버트: 문장 속 단어의 맥락을 이해하도록 설계된 Google의 모델입니다.
• 꽃: 협업과 혁신에 초점을 맞춘 오픈소스 모델입니다.
• T5: 번역이나 요약과 같은 작업에 사용되는 텍스트-텍스트 변환기 모델입니다.

LLM이 중요한 이유는 무엇입니까?

LLM은 여러 가지 이유로 AI 기술에 있어서 큰 도약을 나타냅니다.

1. 다재: 특정 작업에 맞게 미세하게 조정할 수 있으므로 고객 지원부터 의료까지 다양한 산업에서 유용합니다.
2. 능률: 언어 기반 작업을 자동화하면 개인과 기업의 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
3. 확장성: LLM은 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 검색 엔진 및 콘텐츠 생성과 같은 대규모 애플리케이션에 이상적입니다.

왜 이 논쟁이 중요한가?

LLM은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 훈련된 AI 모델입니다. 기사를 쓰고, 언어를 번역하고, 정보를 요약하고, 심지어 코드를 작성할 수도 있습니다.

이러한 모델이 구축, 공유 및 관리되는 방식은 다음에 상당한 영향을 미칩니다.

• AI를 활용할 수 있는 사람은 누구인가?: 모든 사람이 이용할 수 있나요, 아니면 대기업만 이용할 수 있나요?
• 그것이 어떻게 진화하는가: 혁신은 지역 사회가 주도하는 것인가, 아니면 소수의 참여자에 의해 통제되는 것인가?
• 위험: 이러한 도구가 오용될 수 있나요? 그렇다면 어떻게 방지할 수 있나요?

이 논쟁의 핵심은 이러한 모델을 구축하고 배포하는 데 대한 두 가지 접근 방식입니다.

• 오픈소스 LLM: 투명하고, 커뮤니티 중심이며, 무료로 이용 가능합니다. 오픈소스 LLM 모델 10개 목록을 확인해 보세요. 
• 폐쇄형 소스 LLM: 독점적이며 기업이 관리하며 수익성을 위해 설계되었습니다. 폐쇄형 소스 LLM 모델의 예  

오픈소스 LLM: 커뮤니티 중심 접근 방식

오픈소스 LLM은 누구나 코드, 알고리즘, 심지어 때로는 훈련에 사용된 데이터까지 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 모델은 투명성과 협업의 원칙에 따라 구축됩니다.

장점

1. 접근성: 오픈소스 모델은 AI를 민주화합니다. 개발자, 연구자, 심지어 예산이 제한된 스타트업조차도 막대한 수수료를 내지 않고도 실험하고 혁신할 수 있습니다.
2. 사용자 정의: 조직은 이러한 모델을 수정하여 특정 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 예를 들어, 오픈소스 LLM은 틈새 산업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
3. 더 빠른 혁신: 글로벌 커뮤니티가 개선에 기여하면서 버그가 신속하게 수정되고 새로운 기능이 빠르게 등장합니다.
4. 투명도: 오픈소스 모델을 사용하면 사용자는 모델의 작동 방식을 확인할 수 있어 신뢰성이 높아지고 편향이나 오류를 쉽게 감사할 수 있습니다.

도전 과제

1. 자원 수요: LLM을 훈련하고 실행하려면 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 코드는 무료일 수 있지만 모델을 배포하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다.
2. 남용의 위험: 오픈 액세스는 악의적인 행위자가 이러한 도구를 사용하여 잘못된 정보, 스팸 또는 심지어 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있음을 의미합니다.
3. 제한된 지원: 고객 지원이 제공되는 폐쇄형 소스 모델과 달리, 오픈 소스 LLM 사용자는 도움을 받기 위해 커뮤니티 포럼에 의존해야 할 수도 있습니다.

폐쇄형 소스 LLM: 통제된 혁신

폐쇄형 소스 LLM은 OpenAI와 Google과 같은 회사에서 개발하고 유지 관리합니다. 이러한 회사는 모델의 내부 작동을 비공개로 유지하며 유료 서비스로 제공합니다.

장점

1. 세련된 경험: 폐쇄형 소스 모델은 사용 편의성을 위해 설계되었으며 사용자 친화적인 인터페이스와 다른 도구와의 원활한 통합을 제공합니다.
2. 보안: 접근을 제한함으로써 회사는 오용을 방지하고 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
3. 신뢰할 수 있는 지원: 사용자는 전문적인 고객 서비스를 통해 문제를 해결하고 모델 사용을 최적화할 수 있습니다.
4. 수익성: 폐쇄형 소스 모델은 수익을 창출하고, 이를 통해 추가 개발을 지원하고 지속 가능성을 보장합니다.

도전 과제

1. 투명성 부족: 사용자는 이러한 모델이 어떻게 작동하는지 볼 수 없으므로 편향이나 오류를 식별하기 어렵습니다.
2. 높은 비용: 구독료와 사용 한도로 인해 이러한 모델은 소규모 조직에서는 사용하기 어렵습니다.
3. 독점 위험: 소수 기업이 AI 혁신을 통제하면 경쟁이 억제되고 해당 분야의 다양성이 제한될 수 있습니다.

개방형 및 폐쇄형 LLM의 주요 차이점

측면	오픈소스	폐쇄형 소스
접근성	무료 또는 저렴한 비용; 누구나 참여 가능	유료 액세스; 승인된 사용자로 제한됨
혁신	커뮤니티 중심, 빠른 속도	중앙집중식; 통제된 개발
사용자 정의	특정 요구 사항에 맞게 쉽게 수정 가능	제한된 사용자 정의, 고정된 사용 사례
보안	투명하지만 오용의 위험이 있음	남용으로부터 안전하지만 외부 감사가 부족합니다.
지원하다	커뮤니티 포럼 및 문서	전문가 지원 및 리소스

윤리적 및 사회적 의미

오픈소스와 클로즈드소스 대규모 언어 모델(LLM) 간의 논쟁은 단순한 기술을 넘어 윤리와 사회적 영향과 깊이 얽혀 있습니다. 이러한 모델이 일상 생활에 더욱 통합됨에 따라 개발 및 배포는 포용성, 책임성 및 공정성에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 

오픈소스 윤리

1. 포용성과 접근성:
   오픈소스 LLM은 AI가 대기업뿐만 아니라 모든 사람을 위한 도구가 되어야 한다는 생각을 옹호합니다. 기본 코드, 아키텍처, 때로는 훈련 데이터까지 공개적으로 사용 가능하게 함으로써 이러한 모델은:
   • 독점 솔루션과 관련된 재정적 장벽 없이 소규모 기업, 스타트업 및 개인이 최첨단 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원합니다.
   • 연구자와 개발자가 다른 사람의 작업을 실험하고, 수정하고, 발전시킬 수 있으므로 산업 전반에서 혁신이 촉진됩니다.
   • 특히, 자원이 풍부한 지역과 자원이 부족한 지역 간의 격차를 메울 수 있는 고품질 AI 도구에 대한 접근성을 통해 소외된 지역에서 글로벌 협업을 촉진합니다.
2. 오용의 위험:
   그러나 혁신을 촉진하는 개방성은 잠재적인 오용의 문을 열어줍니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
   • 딥페이크: 악의적인 행위자는 오픈소스 도구를 사용하여 매우 사실적인 가짜 비디오나 오디오 녹음을 만들고, 이를 통해 잘못된 정보를 퍼뜨리는 캠페인을 부추길 수 있습니다.
   • 오보: 개방형 LLM은 거짓 이야기, 선전, 스팸의 대량 생산을 자동화하는 데 악용될 수 있습니다.
   • 사이버 보안 위협: 오픈 모델은 해킹 시도, 피싱 사기 또는 기타 사이버 범죄를 지원하기 위해 무기화될 수 있습니다.
3. 과제는 접근성과 피해를 방지하기 위한 안전 장치의 균형을 맞추는 것입니다.

폐쇄형 소스 윤리

1. 안전 및 제어:
   폐쇄형 소스 모델은 누가 시스템에 접근할 수 있는지, 어떤 목적으로 접근할 수 있는지 제어함으로써 개방형 모델이 초래하는 많은 위험을 해결합니다. 이 접근 방식은 다음과 같습니다.
   • 오용을 최소화합니다: 검증된 사용자만 접근하도록 제한함으로써 기업은 자사 모델이 무기화될 가능성을 줄일 수 있습니다.
   • 규정 준수를 보장합니다: 독점 모델은 종종 콘텐츠 검토 필터 및 편향 감지 메커니즘과 같은 규정을 준수하기 위한 안전 장치를 통합합니다.
   • 신뢰성을 지원합니다: 통제된 환경을 통해 회사는 모델을 미세하게 조정하여 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.
2. 투명성 문제:
   폐쇄형 소스 모델의 가장 큰 단점은 모델의 구축 및 운영 방식에 대한 가시성이 부족하다는 것입니다. 이는 여러 가지 윤리적 문제를 제기합니다.
   • 책임: 기본 코드나 학습 데이터에 접근하지 못하면 이러한 모델이 편향을 유지하는지, 아니면 잘못된 논리에 따라 결정을 내리는지 평가하기 어렵습니다.
   • 바이어스 감지: 독점적인 모델은 의도치 않게 체계적 편견을 강화할 수 있으며, 폐쇄적인 성격 때문에 외부 연구자가 이런 문제를 감사하거나 수정하기 어렵습니다.
   • 신뢰하다: 사용자는 안전 조치와 관련하여 회사의 말을 그대로 받아들여야 하는 경우가 많으며, 이로 인해 회사의 의도와 실행에 대해 회의적인 시각을 갖게 됩니다.

중간 지점 찾기 

오픈소스와 클로즈드소스 LLM 간의 논쟁은 종종 극단적인 싸움처럼 느껴집니다. 커뮤니티의 개방성과 기업의 통제입니다. 그러나 일부 회사는 이 두 세계 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 하는 하이브리드 접근 방식을 모색하고 있습니다. 

이러한 하이브리드 모델은 투명성과 협업의 이점과 독점 시스템의 보안 및 안정성을 결합합니다.

하이브리드 접근 방식의 예

1. Meta의 LLaMA(대규모 언어 모델 Meta AI):
   메타의 야마 격차를 메우려는 가장 주목할 만한 시도 중 하나입니다. LLaMA는 기술적으로 오픈 소스 모델이지만 대중에게 무료로 제공되지는 않습니다. 대신 특정 조건에 따라 연구자와 기관에 액세스가 허용됩니다. 이 접근 방식을 통해 Meta는 오용이나 비윤리적인 적용을 방지하기 위한 통제력을 유지하면서 연구 커뮤니티와 발전을 공유할 수 있습니다. Meta는 제한을 부과함으로써 합법적이고 책임감 있는 기관만이 모델을 실험할 수 있도록 보장합니다.

2. 부분적으로 개방된 모델:
   어떤 경우에는 회사에서 LLM의 아키텍처를 공개하여 다른 사람들이 LLM의 기능을 이해하고 잠재적으로 설계를 복제할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 회사는 교육 데이터나 고급 기능과 같은 중요한 구성 요소에 대한 액세스를 보류합니다. 예를 들어:
   • 모델의 학습 파이프라인은 경쟁자가 복제하지 못하도록 독점적으로 유지될 수 있습니다.
   • 콘텐츠 검토 필터와 같은 특정 안전 메커니즘은 모델에 통합될 수 있지만, 효과를 유지하기 위해 공개적으로 공유되지는 않을 수 있습니다.

하이브리드 접근 방식의 주요 특징

1. 가드레일을 사용한 투명성:
   하이브리드 접근 방식은 모델의 내부 작동 방식(예: 아키텍처 또는 알고리즘)을 공개함으로써 투명성을 촉진하여 연구자들이 기술을 감사하고 개선할 수 있도록 합니다. 동시에 오용 위험을 최소화하기 위해 사용 제한을 부과하거나 민감한 구성 요소를 제외합니다.
2. 선택적 접근성:
   하이브리드 모델은 종종 특정 사용자 그룹(연구자, 교육 기관 또는 기업 파트너)에게 접근이 가능합니다. 이를 통해 잠재적으로 악의적인 행위자에게 노출되는 것을 제한하는 동시에 혁신과 협업을 촉진합니다.
3. 기업 감독을 통한 커뮤니티 참여:
   하이브리드 방식을 채택하는 회사는 종종 오픈소스 모델과 마찬가지로 외부의 의견과 기여를 요청합니다. 그러나 그들은 기여가 윤리 및 안전 기준에 부합하는지 확인하기 위해 기업 감독을 유지합니다.

하이브리드 모델이 합리적인 이유

하이브리드 접근 방식은 개방형 모델과 폐쇄형 모델의 장점을 결합하는 것을 목표로 합니다.

• 오픈소스에서: 외부 연구자들이 모델을 탐구하고 개선할 수 있도록 허용함으로써 투명성을 수용하고 혁신을 장려합니다.
• 폐쇄된 소스에서: 그들은 안전, 보안, 모델의 배포 및 사용을 제어하는 능력을 우선시합니다.

이러한 균형은 특히 다음 문제를 해결하는 데 중요합니다.

• 윤리적 우려: 오픈소스 모델은 AI를 민주화할 수 있지만 유해한 목적으로 사용되는 것과 같은 위험을 초래할 수도 있습니다. 하이브리드 모델은 민감한 기능에 액세스할 수 있는 사람을 제한하여 이를 완화합니다.
• 기업의 생존 가능성: LLM 개발에 많은 투자를 하는 회사는 혁신을 완전히 제한하지 않고도 노력을 수익화할 방법이 필요합니다. 하이브리드 모델은 상업적 목표와 연구 목표를 모두 지원하는 중간 경로를 제공합니다.
• 규정 준수: 정부가 AI 규정을 도입함에 따라 하이브리드 모델은 혁신을 촉진하는 동시에 법적, 윤리적 요구 사항을 충족하도록 조정할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다.

하이브리드 접근 방식의 과제

하이브리드 모델은 유망한 진로를 제시하지만 다음과 같은 과제도 있습니다.

1. 접근 기준 정의: 접근 자격이 있는 사람을 결정하는 것은 주관적이고 논란의 여지가 있을 수 있습니다. 접근이 거부된 연구자나 조직은 이것이 오픈 혁신의 정신을 제한한다고 주장할 수 있습니다.
2. 남용 가능성: 제한이 있더라도 나쁜 행위자들은 부분적으로 개방된 시스템을 악용할 방법을 찾을 수 있습니다.
3. 이익과 투명성의 균형: 기업은 경쟁 우위를 훼손하거나 민감한 정보를 노출하지 않으면서 얼마만큼의 정보를 공유할 수 있는지 신중하게 결정해야 합니다.

다음은 무엇인가요?

오픈소스와 클로즈드소스 LLM 간의 논쟁은 아직 끝나지 않았습니다. 이 토론의 궤적은 규정, 하이브리드 모델 및 오픈소스 커뮤니티의 지속적인 노력의 주요 발전에 따라 형성될 것입니다. 앞으로 무엇이 있는지 알아보겠습니다.

1. 글로벌 규제

정부와 국제 기구가 AI 개발, 배포 및 사용에 대한 더 엄격한 규칙을 만들기 위해 나서고 있습니다. 이러한 규정은 투명성, 책임성 및 안전과 같은 우려 사항을 해결하면서 LLM이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 하는 것을 목표로 합니다.

1. 투명성 요구 사항:
   • 규제 기관은 기업에 LLM의 교육 방법, 사용 데이터, 편견이나 잘못된 정보를 완화하기 위한 안전 조치 등을 공개하도록 요구할 수 있습니다.
   • 오픈소스 모델은 투명성을 강조함으로써 이러한 규칙으로부터 이익을 얻을 수 있는 반면, 폐쇄형 소스 모델은 공개를 거부할 경우 조사를 받을 수 있습니다.
2. 책임 메커니즘:
   • 특히 해당 결과물이 해를 끼칠 경우(예: 잘못된 정보, 차별적 관행 또는 사이버 보안 위험) 조직이 LLM 결과물에 대한 책임을 지도록 요구하는 법률이 필요할 것으로 예상됩니다.
   • 이로 인해 오픈 소스 모델과 폐쇄 소스 모델 모두에 대한 감독이 더욱 엄격해질 가능성이 높으며, 개발자들은 윤리적 안전 조치를 우선시하게 될 것입니다.
3. 윤리적 AI 표준:
   • EU의 AI법과 같은 글로벌 AI 프레임워크는 다른 국가의 벤치마크가 될 수 있으며, AI 모델이 개발되고 배포되는 방식에 대한 더 엄격한 통제를 도입할 수 있습니다.
   • 이러한 기준은 산업 전반의 일치를 촉진하고, AI 시스템이 출처에 관계없이 기본적인 윤리 기준을 충족하도록 보장합니다.
4. 혁신과 안전의 균형:
   • 정책 입안자는 규제가 의도치 않게 혁신을 저해하지 않도록 해야 하며, 특히 리소스가 제한적인 오픈 소스 커뮤니티의 경우 더욱 그렇습니다.
   • 공정하고 경쟁적인 AI 생태계를 육성하려면 이러한 균형을 이루는 것이 중요합니다.

2. 하이브리드 모델

오픈소스와 클로즈드소스 모델의 측면을 혼합한 하이브리드 접근 방식이 더욱 보편화될 가능성이 높습니다. 이러한 모델은 투명성과 협업을 안전과 통제와 균형 있게 유지하는 것을 목표로 합니다.

1. 부분적으로 개방된 프레임워크:
   • 기업은 혁신을 촉진하기 위해 모델의 일부(예: 아키텍처나 API)를 공개하는 반면, 훈련 데이터와 같은 민감한 구성 요소는 독점적으로 보유할 수 있습니다.
   • 이런 접근 방식을 통해 개발자는 모델을 오용하거나 불공정 경쟁에 노출시키지 않고 기존 작업을 바탕으로 더 많은 작업을 할 수 있습니다.
2. 조건부 액세스:
   • 사용자의 자격 증명(예: 학술 기관, 검증된 조직 또는 연구실)에 따라 하이브리드 모델에 대한 액세스가 제한될 수 있습니다.
   • 예를 들어, Meta의 LLaMA는 혁신을 장려하는 동시에 악의적인 사용을 방지하기 위해 특정 조건 하에 연구자들에게 접근 권한을 부여합니다.
3. 안전 레이어에 집중:
   • 하이브리드 모델에는 조정 필터나 편향 감지 시스템과 같은 내장형 안전 계층이 포함될 수 있으며, 모델의 일부가 열려 있는 경우에도 책임감 있는 사용을 보장합니다.
   • 이러한 특징 때문에 하이브리드 모델은 안전이 가장 중요한 의료, 교육, 거버넌스 산업에 특히 매력적입니다.
4. 사업 실행 가능성:
   • 하이브리드 모델을 채택하는 회사는 통제된 API나 프리미엄 기능을 통해 수익을 창출하는 동시에 개방형 혁신에 기여할 수 있습니다.
   • 이러한 접근 방식은 기업이 자신의 업적을 수익화하는 동시에 더 넓은 커뮤니티와 발전 사항을 공유하려는 요구 사항에 부합합니다.

3. 커뮤니티 협업

오픈소스 커뮤니티는 항상 AI 혁신의 원동력이었습니다. 제한된 리소스와 규제 장벽과 같은 어려움에도 불구하고 이러한 커뮤니티는 경계를 계속 넓힐 것으로 예상됩니다.

1. 크라우드소싱 혁신:
   • 오픈소스 커뮤니티는 전 세계의 개발자들이 모델 개선, 버그 수정, 새로운 사용 사례 탐색에 기여하는 협업을 기반으로 발전합니다.
   • 이러한 집단적 노력은 종종 독점 팀이 간과할 수 있는 획기적인 성과로 이어집니다.
2. 교육적 영향:
   • 오픈소스 모델은 학생, 연구자, 스타트업을 위한 학습 도구 역할을 하며, 고급 AI 기술에 대한 접근성을 민주화합니다.
   • 이를 통해 폐쇄 소스 모델에 접근할 수 없었던 새로운 세대의 AI 전문가가 탄생하게 됩니다.
3. 분산형 AI 생태계:
   • 커뮤니티 중심의 노력을 통해 혁신이 기업의 의제 범위를 벗어나 발생하는 분산형 생태계를 만들 수 있습니다.
   • 이러한 생태계는 폐쇄 소스 모델에 대한 대안을 제공하여 AI 환경에서 경쟁과 다양성을 보장할 수 있습니다.
4. 협력적 파트너십:
   • 기업과 정부는 윤리적인 AI 표준을 만들거나 언어 장벽을 해소하는 등 특정한 과제를 해결하기 위해 오픈 소스 커뮤니티와 협력하는 경우가 늘어날 수 있습니다.
   • 이러한 파트너십은 이해관계자 간의 신뢰를 강화하고, 보다 포괄적인 AI 생태계를 육성할 수 있습니다.

결론

오픈 소스 대 클로즈드 소스 논쟁의 미래는 혁신, 안전, 접근성을 얼마나 효과적으로 균형 잡느냐에 따라 형성될 것입니다. 주요 참여자(정부, 기업, 오픈 소스 커뮤니티)는 모든 사람에게 이로운 AI 생태계를 만들기 위해 함께 노력해야 합니다.

• 오픈소스 혁신, 접근성, 포용성을 촉진하지만 오용의 위험이 있습니다.
• 폐쇄형 소스 안전, 신뢰성, 세련된 경험을 우선시하지만 투명성과 접근성을 제한할 수 있습니다.

균형을 찾는 것이 중요합니다. AI 환경이 진화함에 따라 LLM의 이점이 널리 공유되고 위험은 최소화되도록 해야 합니다. 오픈소스 지지자, 기업, 정책 입안자 간의 협업은 모든 사람에게 도움이 되는 AI 기반 미래를 구축하는 데 중요할 것입니다.