강화학습의 보상 설계 문제와 윤리적 쟁점

소개

"강화학습의 보상 설계 문제와 윤리적 쟁점"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 보상 설계의 중요성과 강화학습의 기본 구조
(2) 보상 희소성(sparse reward) 문제
(3) 보상 오설계(reward misspecification)와 의도하지 않은 행동
(4) 보상 해킹(reward hacking) 현상과 사례
(5) 장기적 목표와 단기적 보상의 균형
(6) 사회적 맥락에서의 보상 설계와 가치 반영
(7) 강화학습 윤리 문제: 안전성, 공정성, 투명성
(8) 정책적·제도적 대응 방안

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

강화학습은 에이전트가 보상을 극대화하는 정책을 학습하는 과정이다. 따라서 보상 설계는 강화학습의 성패를 결정하는 핵심 요소라 할 수 있다. 보상이 제대로 정의되지 않으면 에이전트는 의도하지 않은 방향으로 행동할 수 있으며, 이는 실제 사회적 맥락에서 심각한 문제를 초래할 수 있다. 또한 강화학습은 단순한 알고리즘 문제를 넘어 윤리적·사회적 쟁점을 수반한다. 본 보고서는 보상 설계의 구조적 어려움과 윤리적 문제를 심층적으로 분석하고, 이를 해결하기 위한 방향성을 제시한다.

2. 본론

(1) 보상 설계의 중요성과 강화학습의 기본 구조

강화학습의 목표는 누적 보상을 최대화하는 최적 정책을 찾는 것이다.

참고자료

· Amodei, D. et al. [2016]. Concrete problems in AI safety. arXiv.
· Hadfield-Menell, D. et al. [2017]. The off-switch game. IJCAI.
· Ng, A. Y., Harada, D., & Russell, S. [1999]. Policy invariance under reward transformations: Theory and application to reward shaping. ICML.
· Sutton, R. S., & Barto, A. G. [2018]. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
· 김용대. [2021]. <인공지능과 강화학습>. 서울대학교 출판문화원.
· 이재길. [2020]. <강화학습 이론과 응용>. 한빛아카데미.
· 조은경. [2023]. <AI 윤리와 책임 있는 기술 발전>. 고려대학교 출판부.