LLM Safety는 대형 언어 모델(LLM)이 책임감 있고 윤리적으로 작동하며, 사용자에게 해를 끼치지 않도록 관리하는 모든 실천과 방법론을 의미합니다.
사회적 가치와 윤리에 부합하도록 LLM을 조정하고, 편향과 위험 요소를 최소화해 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

주요 특징:

• 윤리적 정렬
모델이 윤리적 원칙을 준수하며, 유해하거나 공격적인 콘텐츠를 생성하지 않도록 관리합니다.

• 편향 완화
학습 데이터나 모델 출력에 존재하는 차별적 편향을 식별하고 최소화합니다.

• 콘텐츠 필터링
독성 발언, 잘못된 정보, 부적절한 표현 등을 자동으로 탐지하고 차단하는 시스템을 적용합니다.

• 악의적 공격 방어
프롬프트 인젝션, 악의적 입력 등 외부 공격과 오남용에 대한 방어력을 강화합니다.

• 투명성과 설명 가능성 확보
모델이 특정 출력을 생성한 이유를 설명할 수 있도록 하여 신뢰성과 책임성을 제공합니다.

활용 사례:

• 헬스케어 AI
의료 정보를 제공하는 모델이 과학적 근거에 기반한 정확하고 안전한 정보를 제공하도록 관리

• 콘텐츠 플랫폼
챗봇 및 콘텐츠 생성 시스템에서 독성 발언, 혐오 표현, 잘못된 정보를 필터링

• 교육용 AI
학습 자료 생성 시 정확하고 연령에 적합한 콘텐츠만 제공하도록 보장

• 법률·금융 분야 AI
고위험 분야에서 신뢰할 수 있는 출력과 판단을 제공하도록 통제

중요성

LLM Safety는 AI 시스템이 사회에 해를 끼치지 않고 신뢰를 얻을 수 있게 하기 위한 핵심 관리 영역입니다.
특히 의료, 교육, 법률 등 민감하고 영향력이 큰 분야에서 허위 정보, 윤리 위반, 편향 확산을 방지하고, 공정성과 포용성을 확보하는 데 필수적인 역할을 합니다.