• 국제지역연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.189-209
• /
• 2018

본 연구의 목적은 개발협력의 국제적 연구동향을 파악하기 위해 국제개발협력 분야에서 저널 영향력 지수(impact factor)가 최상위인 World Development와 Journal of Development Studies에 언급된 SDGs의 17개 목표들 간의 연결 관계를 분석하는 것이다. SDGs의 17개 목표는 5개(사람, 지구, 파트너십, 평화, 번영) 범주로 구분되며, 이들은 서로 연결되어 있다. 본 연구에서는 SDGs 17개 목표 간의 연결망을 밝히기 위해 Atlas.ti 소프트웨어를 활용하여 논문 초록 내용분석을 시행했다. SDGs 수립 이후 World Development와 Journal of Development Studies에 발행된 730편의 학술지 초록을 분석한 결과는 다음 세 가지로 요약된다. 첫째, 젠더(gender)와 관련한 이슈들이 두 개의 학술지 모두에서 중요하게 다뤄지고 있었다. 특히 여성과 소득의 불평등, 여성의 건강문제, 교육과 관련된 주제들 간의 연결 관계가 높게 나타났다. 둘째, 두 개의 학술지에서 주로 분석된 국가는 중국과 인도이며, 특히 World Development의 경우 남남협력(south-south cooperation)을 집중적으로 다루었다. 셋째, World Development는 SDGs 11부터 SDGs 17까지의 사례 연구 중 개발도상국과 관련된 내용은 상대적으로 적은 반면 Journal of Development Studies에는 기후, 수자원 및 육지생태계 보호와 관련된 환경 이슈 연구가 거의 없음을 발견했다. 따라서 변혁적이고 포괄적인 개발 목표 달성과 분석을 위해 향후 각 목표의 연결망에 기반 한 보다 균형 있는 연구가 요청된다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.125-144
• /
• 2023

최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.