최근 DeepMind에서는 인과적 영향 다이어그램 (Causal Influence Diagrams, CIDs)을 사용하여 인공 일반 지능(AGI) 시스템에서 에이전트의 존재 여부를 발견하는 방법에 대해 연구했다고 발표했다. 이 연구는 에이전트가 의도한 목표를 추구하는 안전하고 일치된 AGI 시스템을 구축하기 위한 중요한 전략 중 하나로, 에이전트의 동기를 추론할 수 있는 CIDs을 활용한다. CIDs는 의사 결정 상황을 모델링하는 방법으로, 훈련 설정을 에이전트 행동에 영향을 미치는 동기와 관련시킴으로써 잠재적인 위험을 밝히고 더 나은 에이전트 디자인을 영감을 줄 수 있다. 이를 통해 훈련하기 전에 잠재적인 위험을 파악하고 더 안전하고 효과적인 에이전트를 만들 수 있다. 그러나 CID가 훈련 설정의 정확한 모델인지를 어떻게 알 수 있을까? DeepMind의 연구팀은 이 문제에 대한 해답을 모색하고, CID의 정확성을 평가하기 위한 새로운 방법을 개발하고 있다. 이를 통해 더 나은 AGI 시스템을 구축하기 위한 연구가 진행되고 있으며, CID가 에이전트의 행동을 올바르게 모델링하고 있는지에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

<Deep Mind 뉴스 본문 전체읽기>