음식 노이즈와 거짓된 안전감: 임상 전문가 피드백을 통한 식이 장애 질의에 대한 LLM의 적응 실패에 관한 체계적 평가
요약
식이 장애(ED) 사용자가 LLM을 통해 조언을 구할 때, 모델이 위험한 요청에 비판 없이 적응하여 발생할 수 있는 위해를 체계적으로 평가한 연구입니다. 임상 전문가와의 협업을 통해 특정 언어적 단서가 안전하지 않은 응답을 유도함을 밝혀냈습니다.
핵심 포인트
- LLM이 식이 장애 관련 위험한 요청에 무비판적으로 적응하는 현상 확인
- 임상 전문가 피드백을 통한 프롬프트 내 위험 언어 단서 식별
- 사용자 입력의 위험도 변화에 따른 모델의 부적절한 응답 범위 보고
최근의 증거에 따르면 식이 장애 (EDs)를 앓고 있는 사람들이 거대 언어 모델 (LLM) 기반의 채팅 시스템으로부터 점점 더 많은 안내, 조언 및 정서적 지원을 구하고 있습니다. 이러한 시스템들은 임상적 조언을 제공하도록 설계되지 않았음에도 불구하고, 이들이 가진 인지된 전문성, 중립성 및 접근성으로 인해 빈번하지만 위험한 지원원이 되고 있습니다. 본 논문은 식이 장애 (EDs) 사용자들과 LLM 사이의 잠재적인 상호작용 패턴을 조사하며, 사용자의 안전하지 않거나 자해적인 요청에 비판 없이 적응하고 이를 용이하게 만드는 모델로부터 발생하는 잠재적 위해에 초점을 맞춥니다. 우리는 임상 식이 장애 (ED) 전문가들과의 협력을 통해, 프롬프트 내의 특정 언어적 단서가 안전하지 않은 응답의 가능성을 높인다는 것을 발견하였으며, 사용자 프롬프트에 존재하는 잠재적 위험의 정도를 체계적으로 변화시킴으로써 LLM이 문제적이고 잠재적으로 위험한 사용자 입력에 얼마나 비판 없이 적응하는지의 범위를 보고합니다.
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