AI기술이 발전하면서 데이터 편향 문제가 발생한다는데 해결 방안은 어떤게 있을지요?
최근 AI키워드가 일상 생활하면서 빈번하게 보이기도 하고 또 그 기술 발전의 가속도가 꽤나 빨라졌다고 하더라고요. 그와 더불어서 AI기술 발전 시 편향된 데이터를 학습하면 AI가 잘못된 결정을 내릴 수도 있다고 하더라고요.
딥러닝 쪽을 예전에 얕게 나마 배워 본 바로는 이런 데이터 편향의 경우 더욱 많은 데이터들을 학습하는 것도 방법이겠지만 이게 실질적으로는 그 정도의 데이터를 구하는 것도 쉽지 않은 일이라고 느껴지더라고요. 그럼 이 데이터 편향 문제를 해결하기 위해서 개발자들은 어떤 노력을 해야되는지 부터 AI기술 자체가 더 신뢰받는 방식으로 발전하려면 어떤 방향성이 필요한 지에 대해서 알고 싶어요.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
AI데이터 편향 문제 해결을 위해 개발자들은 여러 노력을 기울일수있습니다. 첫째, 다양한 출처에서 데이터를 수집해 균형 잡힌 샘플을 확보하는것이 중요합니다. 둘째, 데이터 전처리 과정에서 편향을 분석하고 수정하는 방법을 적용해야 합니다. 셋째, AI모델의 결과를 정기적으로 검증하고, 편향이 발견될 경우 이를 수정할수있는 피드백 루프를 구축해야 합니다. 마지막으로, 투명한 알고리즘과 결과 성명 기능성을 높여 사용자 신뢰를 구축하는 방향으로 나아가야 합니다. 이러한 접근 방식이 AI기술의 신뢰성을 높이는데 기여할것입니다.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
맞습니다. 결국은 빅데이터 경쟁이 되는 것이죠. 이에 따라 사용자의 수를 늘려 더 많은 데이터 확보를 하고자 하죠.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
인공 지능 AI 발전 과정에서 초기에 윤리적 문제를 고려하여 의사 결정 과정에서 책임성과 투명성이 있어야 합니다.
이를 위해서는 정부, 기관, 업계, 학계 등 법적 규제와 책임 주체와 역할이 필요할 것 같습니다.
이를 통해 AI 기술 발전과 윤리적 기준을 마련하여 신뢰성이 높아질 수 있습니다.