LLMs의 활용은 많은 긍정적인 측면을 가지고 있지만 부정적인 측면도 고려해야 합니다. 먼저, LLMs의 대규모 모델 크기와 학습 데이터 양 증가로 인해 컴퓨팅 자원과 전력 소비량이 증가할 수 있습니다. 이는 환경에 부담을 줄 수 있으며, 모델의 운영 및 유지 관리에 추가 비용을 초래할 수 있습니다. 또한, LLMs의 블랙박스 특성으로 인해 모델의 의사 결정 과정을 이해하기 어려울 수 있고, 모델이 예상치 못한 방식으로 작동할 수 있는 위험이 있습니다. 또한, LLMs의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 의존하기 때문에 품질이 낮은 데이터로 모델을 학습시키면 예측력이 저하될 수 있습니다.