최근 최대 뉴스 화두는 '생성형 인공지능(온라인 슬롯)의 윤리 문제'이다. 온라인 슬롯 기업들이 저작권이 있는 창작물을 무단으로 사용해 모델을 학습시켰다는 비난을 받았고, 이러한 모델들이 학습 데이터를 표절한 결과물을 만들어내고 있다는 증거도 제시됐다.

현재 기술에 내재된 세 가지 문제가 해결되지 않는 한 생성형 온라인 슬롯는 결코 윤리적일 수 없다. 첫째, 생성형 온라인 슬롯가 도용한 데이터로 만들어졌다는 점이다. 둘째, 착취적 노동에 기반을 두고 있다. 셋째, 에너지 수요와 환경 영향을 줄여야 할 중요한 시기에 오히려 에너지 위기를 크게 악화시키고 있다.

생성형 온라인 슬롯의 첫 번째 비윤리적 진실은 아마도 가장 주목을 받았을 것이다. 지난 몇 년간 대규모 언어 모델 학습에 작품이 사용된 예술가, 작가, 출판사, 음악가 등 창작자들의 소송, 공개 서한, 노동 분쟁이 끊임없이 이어졌다. 이 문제와 그것이 출판 및 음악 산업에 미치는 영향은 이번 주에도 계속 진행 중이다.

생성형 온라인 슬롯 검색엔진 퍼플렉시티(Perplexity)가 약속과 달리 출판사의 콘텐츠를 무단으로 수집한 것이 적발됐고, 미국 음반산업협회가 두 개의 유망한 온라인 슬롯 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다.

이러한 데이터 관행이 왜 비윤리적인지를 아는 것 외에도 중요한 점은, '이것이 오늘날 생성형 온라인 슬롯와 얼마나 깊이 연관돼 있는가'이다. 온라인 슬롯 기업들이 저작권이 있는 작품을 포함한 콘텐츠를 대량으로 수집한 이유는 그들이 그토록 투자하고 만들기로 결심한 이 기술을 구축할 수 있는 유일한 방법이었기 때문이다.

뉴욕타임스는 최근 이를 '온라인 슬롯의 원죄'라고 표현했으며, 오픈온라인 슬롯가 챗GPT를 학습시키기 위해 팟캐스트, 오디오북, 유튜브 동영상의 음성을 텍스트로 변환하는 도구를 특별히 만들었다고 보도했다.

온라인 슬롯 기업들은 모델 학습을 위한 데이터 사용권 계약을 점점 더 많이 체결하고 있다. 이것이 문제를 해결할 수 있을지, 또는 어떤 새로운 문제를 만들어낼지는 아직 불분명하다. 하지만 비난을 받고 나서야 학습 데이터에 대한 대가를 지불하기로 한 것은 처음부터 그것을 가져갈 권리가 없었다는 것을 인정하는 것처럼 보인다.

이제 생성형 온라인 슬롯의 노동 문제로 넘어가보자. 이 모델들 역시 노동자들의 노력 없이는 존재할 수 없다. 많은 경우 글로벌 남부 국가 출신인 이들은 온라인 슬롯 모델에 사용할 수 있도록 수집된 모든 데이터를 처리하는 대가로 시간당 1달러 남짓한 임금을 받는다. 이 작업에는 때때로 이미지, 영상 등의 데이터에 라벨을 붙이는 일이 포함되며, 여기에는 끔찍하게 폭력적인 내용도 있다.

또 다른 경우에는 이 데이터 작업자들이 대규모 언어 모델의 출력을 개선하는 일을 돕는다. 그들은 모델의 출력을 평가하고 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이라는 과정을 통해 모델이 도움이 되고 인종차별적이거나 성차별적인 또는 기타 유해한 출력을 피하도록 유도한다. 이 과정을 통해 GPT-4와 같은 원시 모델이 챗GPT로 변모하는 것이다.

지난달 메타(Meta), 오픈온라인 슬롯, 스케일온라인 슬롯(Scale 온라인 슬롯) 등의 회사에서 일하는 케냐의 온라인 슬롯 데이터 라벨러들이 조 바이든(Joe Biden) 대통령에게 보낸 공개 서한에서 미국 기술 기업들이 체계적으로 아프리카 노동자들을 착취하고 있으며 현지 노동법을 무시하고 있다고 비난했다. 그들은 자신들의 근로 조건을 '현대판 노예제'에 비유했다. 또"우리는 하루 8시간 이상 살인과 참수, 아동 학대와 강간, 포르노와 수간 등을 지켜봐야 한다. 많은 이들이 시간당 2달러도 안 되는 임금을 받고 이 일을 한다"고 설명했다.

물론 이는 새로운 소식이 아니다. 저임금 온라인 슬롯 노동자들의 착취에 대한 보도는 수년 전부터 있었다. 예를 들어 2021년 레스트 오브 월드(Rest of World)에 실린 필 존스(Phil Jones)의 저서 '노동자 없는 노동(Work Without the Worker)'의 발췌문은 대형 기술 기업들이 전쟁과 경제 붕괴로 황폐화된 지역의 인구를 겨냥해 이러한 작업을 수행하게 한다고 상세히 전했다.

이 발췌문은"그들은 밤새 도시 지역의 영상에 '집', '상점', '자동차' 등의 라벨을 붙인다. 그리고 씁쓸하게도 이 라벨들은 라벨러들이 한때 살았던 거리를 매핑하고 있으며, 아마도 나중에 그 거리에 폭탄을 투하할 자동화된 드론 시스템을 위한 것일 수도 있다"고 설명한다.또소셜 미디어 플랫폼의 콘텐츠 조정 관행과 매우 유사하며, 이 역시 미미한 임금과 적대적인 근무 환경으로 비난을 받아왔다.

온라인 슬롯 경영진과 투자자들이 이 기술을 마법에 비유할 때, 그들은 결코 이 노동자들과 그들이 수행하는 강도 높은 노동에 대해 언급하지 않는다. 데이터를 동의 없이 가져간 것이 생성형 온라인 슬롯의 원죄라면, 광범위한 노동 착취는 그것의 더러운 비밀이다.

마지막으로 생성형 온라인 슬롯의 에너지 사용, 물 소비, 지속가능성 문제가 있다.

지난 몇 년간 심각한 기후 경고와 기록적인 폭염, 수많은 기후 재난에 대한 보도를 접했을 것이다. 온라인 슬롯의 무분별한 성장이 전 세계 에너지 공급에 어떤 악영향을 미치고 있는지, 전력망을 한계에 몰아넣고 있는지, 엄청난 양의 물을 소비하고 있는지, 그리고 기후 변화의 최악의 영향을 막기 위해 필요한 에너지 전환 계획을 위협하고 있는지에 대해 아직 읽어보지 않았다면, 블룸버그와 복스가 지난 주말에 이 주제에 대해 훌륭한 기사를 실었다.

데이터센터는 이미 전체 국가보다 더 많은 에너지를 사용하고 있으며, 온라인 슬롯가 최근 전력 소비 증가의 주요 원인이다. 이러한 추세는 기업들이 더 크고 강력한 칩으로 학습된 더 큰 온라인 슬롯 모델을 만들기 위해 경쟁함에 따라 더욱 악화될 것으로 예상된다. 온라인 슬롯 데이터센터의 규모가 급증하면서 전기 사용량이 10~15배 증가했다고 한 에너지 임원이 블룸버그에 말했다.

엔비디아(Nvidia)의 차세대 생성형 온라인 슬롯용 GPU인 B100은 현재 최고 모델에 사용되는 H100보다 거의 두 배의 전력을 소비할 수 있다. 오픈온라인 슬롯의 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 온라인 슬롯를 위한 에너지 혁신이 필요하다고 말했으며, 마이크로소프트(Microsoft)조차 온라인 슬롯가 2030년까지 탄소 네거티브를 달성하겠다는 장기 목표를 위협하고 있다고 인정했다. 온라인 슬롯의 미래 에너지 사용에 대한 전망은 암울하다. 예를 들어 영국에서는 온라인 슬롯로 인해 향후 10년간 에너지 수요가 500% 증가할 것으로 예상된다.

벤처캐피털 제너럴 카탈리스트(General Catalyst)의 크리스 카우프만(Chris Kauffman) 수석 투자자는 "10만 개의 GPU로 구성된 슈퍼컴퓨터를 만들려는 계획, 그에 투자되는 돈, 전력 제약, 환경 및 물 제약에 대해 읽어보셨을 것이다. 저는 이것이 얼마나 지속 불가능할지 계속 생각하게 된다"라고말했다. 이러한 문제들이 모든 종류의 온라인 슬롯 모델에 적용되는 것은 아니다. 하지만 이것이 온라인 슬롯의 윤리적 문제에 대한 포괄적인 목록도 아니다. 예를 들어 안면 인식의 편향성 문제도 있다.

범죄자 유죄 판결, 대출 및 보험 거부, 취업 면접과 대학 입학 결정에 사용되는 시스템과 모델들은 온라인 슬롯 모델 구축 방식과 우리의 사용 방식이 윤리적 이상에 미치지 못함을 보여주는 또 다른 측면이다.

온라인 슬롯 기업들은 책임감 있게 온라인 슬롯를 개발하는 데 전념한다고 말한다. 이를 위해 구속력 없는 서약에 서명했다. 그러나 실제 관행은 그와 다른 모습을 보인다.

※이 기사는 Fortune.com 원문을 바탕으로 작성됐으며, 번역은 온라인 슬롯 소속 AI기자(GPT-4 활용)가 도왔습니다.