검색 생성 경험 (SGE) 개발을 통해 사용자 경험을 향상시키기 위해 다양한 보호장치가 도입되었습니다. 그러나, 대규모 언어 모델 (LLM) 및 초기 실험 형태의 SGE에 내재된 알려진 제한 사항을 인정하는 것이 중요합니다.
본 문서에서는 관찰된 손실 패턴, 평가 및 적대적 테스트 도중 식별된 도전 과제, 그리고 SGE 내의 특정한 제한 사항에 대해 탐구합니다.
검색 생성 경험 (SGE)의 제한 사항과 도전 과제
손실 패턴과 제한 사항:
- 근거 확인 중의 오해
- 환각
- 편향
- 특정 인격을 내포하는 주관적인 콘텐츠
- 기존 검색 기능과의 중복 또는 모순
근거 확인 중의 오해
관찰: SGE는 근거 확인을 위해 정보를 올바르게 식별할 수 있지만, 언어의 미묘한 차이를 잘못 해석하여 결과의 의미를 변경할 수 있습니다.
예: 스냅샷을 확인하는 과정에서 SGE는 미묘한 차이를 잘못 해석하여 생성된 콘텐츠의 정확도에 오차가 발생할 수 있습니다.
환각
관찰: 다른 LLM 기반 경험과 마찬가지로, SGE는 가끔 사실을 잘못 전달하거나 올바르지 않은 통찰력을 식별할 수 있습니다.
예: SGE는 허구나 잘못된 정보가 포함된 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이는 언어 모델이 직면하는 공통적인 도전 과제입니다.
편향
관찰: 편향을 방지하기 위한 노력에도 불구하고, SGE는 좁은 표현이나 부정적인 맥락적 연결로 인해 편향된 결과를 생성할 수 있습니다.
예: 데이터 패턴의 편향으로 인해 SGE는 검색 결과에서 특정 관점이나 인구통계에 선호되는 경향을 보일 수 있으며, 이는 현재의 검색 결과에서 나타나는 도전 과제를 반영합니다.
특정 인격을 내포하는 주관적인 콘텐츠
관찰: 중립적이고 객관적인 톤을 유지하도록 설계되었지만, SGE는 웹에서 발견된 의견을 반영하는 출력물을 부주의하게 생성할 수 있습니다.
예: SGE가 의도한 중립적인 톤을 벗어나는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
기존 검색 기능과의 중복 또는 모순
관찰: SGE는 다른 결과와 함께 검색에 통합되기 때문에 다른 기능에서 제공되는 정보와 모순될 수 있습니다.
예: SGE가 단일 소스의 관점을 강조하는 특징 스니펫과 모순되는 종합적인 관점을 제공할 수 있으며, 이는 잠재적인 모순을 야기할 수 있습니다.
도전 과제에 대한 대응
개발팀은 이미 모델 업데이트 및 세부 조정을 통해 개선을 구현하였으며, 편향을 대응하고 SGE의 전반적인 정확도와 신뢰성을 향상시키기 위한 지속적인 노력을 기울이고 있습니다.
이러한 도전 과제에도 불구하고, SGE는 여전히 강력한 도구로 남아 있으며, 검색 생성 경험을 개선하기 위한 추가적인 진전을 약속하고 있습니다.
