우리 대부분은 블록에 있는 최신 AI 도구로 '대화'를 해본 경험이 있을 것입니다. AI와 충분한 시간을 함께 보낸 사람이라면 AI가 똑똑하지만 건망증이 심한 친구처럼 좋은 아이디어는 있지만 가끔 둘이 나눈 이야기를 잊어버리는 존재라는 것을 이미 알고 있을 것입니다. 또는 무작위 채팅 스레드에 올라온 의심스러운 뉴스를 공유하며 잘못된 정보를 퍼뜨리는 항상 전화기를 붙들고 있는 동료와도 같을 것입니다.
이는 인공 지능의 도전 과제에 대해 이야기할 때 빙산의 일각에 불과합니다. 연구자 의 연구원들과 Adobe는 AI 시스템의 사회적 편견을 줄이기 위한 새로운 학습 기법을 개발하고 있습니다. 이 기술이 신뢰할 수 있는 것으로 입증되면 모든 사람에게 더 공정한 AI를 제공할 수 있습니다.
하지만 너무 앞서 나가지 말자. 이 기술은 오늘날 우리가 직면한 수많은 AI 과제를 해결하는 데 필요한 여러 솔루션 중 하나일 뿐입니다. 기술적 문제부터 윤리적 딜레마까지, 신뢰할 수 있는 AI를 향한 길은 복잡한 문제들로 가득 차 있습니다.
이러한 AI 과제를 함께 살펴보고 이를 극복하기 위해 무엇이 필요한지 알아보세요.
10가지 AI 과제와 솔루션10가지 AI 과제와 솔루션
AI 기술이 발전함에 따라 다양한 문제에 직면하게 됩니다. 이 목록에서는 10가지 시급한 AI 과제를 살펴보고 책임감 있고 효율적인 AI 배포를 위한 실질적인 솔루션을 간략하게 설명합니다.
1. 알고리즘 편향
알고리즘 편향이란 AI 시스템이 학습 데이터나 설계의 특성으로 인해 편향된 출력을 보이는 경향을 말합니다. 이러한 편향은 다양한 양식으로 나타날 수 있으며, 종종 기존의 사회적 편향을 영속화하고 증폭시킵니다.
이에 대한 예시는 다음과 같습니다 학술 연구 생성 AI 아트 생성 애플리케이션 Midjourney와 관련된 연구입니다. 연구 결과, 다양한 직업을 가진 사람들의 이미지를 생성할 때 AI가 전문 직책(예: 분석가)을 가진 나이든 전문가를 남성으로 불균형하게 묘사해 성별 편향성을 드러냈다는 사실이 밝혀졌습니다.
솔루션
- 다양하고 대표성 있는 데이터: 성별, 인종 또는 연령과 관련된 편견을 피하기 위해 모든 그룹의 다양성을 진정으로 반영하는 교육 데이터 세트를 사용합니다
- 편향성 감지 및 모니터링: AI 시스템에 편향성이 있는지 정기적으로 점검합니다. 자동화된 모니터링과 수동 검토를 병행하여 누락되는 부분이 없는지 확인해야 합니다
- 알고리즘 조정: 편견에 맞서기 위해 AI 알고리즘을 조정하는 데 적극적인 역할을 수행합니다. 여기에는 데이터 가중치를 재조정하거나 모델에 공정성 제약 조건을 추가하는 것이 포함될 수 있습니다
- 윤리적 AI 가이드라인: 공정성과 편견에 대처하는 가이드라인을 채택하고 구현하여 AI 프로젝트의 모든 단계에 이러한 원칙이 적용되도록 함으로써 윤리적 AI 관행을 형성할 수 있습니다
2. 불신을 야기하는 AI 투명성 부족
AI의 투명성은 설계, 사용하는 데이터, 의사결정 프로세스 등 AI 시스템의 작동 방식을 투명하게 공개하는 것을 의미합니다. 설명가능성은 한 단계 더 나아가 기술 수준에 관계없이 누구나 AI가 어떤 결정을 내리고 그 이유를 이해할 수 있도록 보장하는 것을 의미합니다. 이러한 개념은 편견, 프라이버시 문제, 심지어 자율적 군사 사용과 같은 위험과 같은 AI에 대한 두려움을 해소하는 데 도움이 됩니다.
설명가능성 in AI via를 통한 설명가능성 Unite.ai 금융, 의료, 자동차 등 AI의 결정이 중대한 영향을 미치는 분야에서는 AI의 결정을 이해하는 것이 매우 중요합니다. AI는 종종 '블랙박스' 역할을 하기 때문에 제작자조차도 AI가 어떻게 결정을 내리는지 정확히 파악하기 어려울 수 있습니다.
솔루션
- 명확한 문서화 개발: AI 모델, 개발 프로세스, 데이터 입력, 의사결정 과정에 대한 포괄적인 세부 정보를 제공합니다. 이를 통해 이해도를 높이고 신뢰의 토대를 설정합니다
- 설명 가능한 AI 모델 구현: 의사 결정 트리 또는 규칙 기반 시스템과 같이 투명성을 높이는 모델을 활용하여 사용자가 입력이 어떻게 출력으로 전환되는지 정확히 확인할 수 있도록 합니다
- 해석가능성 도구 사용: LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 또는 SHAP(SHapley Additive exPlanations)과 같은 도구를 적용하여 모델의 의사결정 과정에서 다양한 기능의 기여도를 세분화합니다
3. AI 확장은 보기보다 어렵습니다
다양한 비즈니스 부서에서 AI 기술의 잠재력을 활용하고자 하는 조직에게 AI 기술 확장은 매우 중요합니다. 그러나 이러한 AI 인프라의 확장성을 달성하는 데에는 복잡한 문제가 수반됩니다.
액센츄어에 따르면 75% 의 비즈니스 리더는 AI를 확장하는 방법을 찾지 못하면 5년 안에 사업에서 도태될 것이라고 생각합니다.
높은 투자 수익률의 잠재력에도 불구하고 많은 기업이 파일럿 프로젝트를 넘어 본격적인 배포로 나아가는 데 어려움을 겪고 있습니다.
Zillow의 홈 플립핑 실패는 AI 확장성의 어려움을 극명하게 보여줍니다. 수익용 주택 가격 예측을 목표로 한 이 회사의 AI는 오류율이 최대 10%에 달했습니다 6.9% 심각한 재정적 손실과 3억 4천만 달러의 재고 상각으로 이어졌습니다.
확장성 문제는 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 자원을 보유한 Google이나 Amazon과 같은 거대 기술 기업을 제외하고는 가장 두드러집니다. 대부분의 다른 기업들, 특히 이제 막 AI를 도입하기 시작한 비기술 기업들은 인프라, 컴퓨팅 성능, 전문성, 전략적 구현 부족이라는 장벽에 직면해 있습니다.
솔루션
- 인프라 강화: 대규모 AI 배포를 처리할 수 있는 강력한 디지털 인프라를 개발합니다. 예를 들어, 클라우드 서비스 및 현지화된 데이터 센터를 통해 지연 시간을 줄이고 성능을 개선합니다
- 다분야 팀: 기술 부서와 비즈니스 부서가 협력하여 AI 솔루션을 기존 비즈니스 모델에 원활하게 통합할 수 있는 협업 환경을 조성합니다
- 자동화된 AI 개발 도구: 투린테크의 evoML과 같은 플랫폼을 활용하여 머신러닝 코드 개발을 자동화함으로써 더 빠른 모델 생성 및 배포 가능
- 지속적인 학습 및 적응 : 실제 데이터와 변화하는 시장 조건에 적응하기 위해 AI 모델을 지속적으로 학습하고 업데이트하는 메커니즘을 구현하여 장기적인 관련성과 효율성을 보장합니다
- 인재 개발에 투자: 새로운 AI 기술에 초점을 맞춘 교육 및 채용 관행을 통해 내부 AI 전문성을 구축하여 외부 AI 인재에 대한 과도한 의존도를 줄입니다
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4. 딥페이크 및 생성 AI 사기
전 세계 생성 AI 시장 현황 /을 통해 살펴보기 *[_Marketresearch.biz](https://marketresearch.biz/report/generative-ai-in-customer-services-market/)* 제너레이티브 AI와 딥페이크 기술은 특히 금융 서비스 분야에서 사기 환경을 변화시키고 있습니다. 이 기술을 사용하면 그럴듯한 가짜를 더 쉽고 저렴하게 만들 수 있습니다.
예를 들어, 2024년 1월에는 CFO를 사칭한 딥페이크가 직원에게 다음과 같이 지시했습니다 2,500만 달러 는 이러한 기술이 얼마나 심각한 영향을 미치는지 보여줍니다.
이러한 증가 추세는 개인뿐만 아니라 기계 기반 보안 시스템까지 속이는 점점 더 정교해지는 사기에 대응하기 위해 데이터 관리 및 사기 탐지 시스템을 조정하는 데 어려움을 겪고 있는 은행이 직면한 과제를 강조합니다.
이러한 사기의 잠재력은 빠르게 확대되고 있으며, 생성형 AI로 인해 미국 내 관련 금융 손실이 다음과 같은 수준까지 증가할 수 있다는 전망이 나오고 있습니다 400억 달러 2027년까지 2023년의 123억 달러에서 크게 도약할 것으로 예상됩니다.
솔루션
- 고도화된 탐지 기술: 은행은 딥페이크 및 생성형 AI 이상 징후를 보다 효과적으로 탐지할 수 있는 최신 기술에 투자해야 합니다
- 인적 감독: 숙련된 인적 분석과 AI 대응을 통합하면 탐지율을 높이고 AI 기반 사기 식별을 검증하고 이해하는 데 도움이 됩니다
- 공동의 사기 방지 노력: 업계 내부 및 업계 간 파트너십을 구축하면 사기를 식별하고 방지하는 보다 강력한 메커니즘을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다
5. 상호운용성 및 인간-AI 상호작용 과제
여러 조직이나 국가가 AI를 함께 사용할 때는 AI가 모두의 규칙에 따라 윤리적으로 행동하도록 해야 합니다. 이를 윤리적 상호운용성이라고 하며, 특히 국방 및 보안과 같은 영역에서 중요합니다.
현재 정부와 조직은 자체적인 규칙과 윤리를 설정하고 있습니다. 예를 들어 Microsoft의 인간-AI 상호 작용 가이드라인을 확인하세요:
microsoft의 인간-AI 상호 작용을 위한 가이드라인 을 통해 Microsoft 그러나 전 세계적으로 이러한 정신과 규칙에 대한 표준화가 부족합니다.
현재 AI 시스템에는 자체적인 윤리 규칙이 설정되어 있는데, 한 곳에서는 괜찮지만 다른 곳에서는 문제가 될 수 있습니다. 이러한 시스템이 인간과 상호작용할 때 예상대로 작동하지 않으면 오해나 불신으로 이어질 수 있습니다
솔루션
- 보편적인 윤리 기준 설정: 출처에 상관없이 모든 AI 시스템이 따라야 하는 기본 윤리 규칙에 동의합니다. 공정성, 책임성, 투명성에 중점을 둡니다
- 강력한 인증 시스템 사용: AI 시스템을 사용하기 전에 이러한 윤리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 엄격한 테스트를 통과해야 합니다. 여기에는 제작자 및 독립적인 그룹에 의한 점검이 포함될 수 있습니다
- 모든 사람에게 정보를 제공하세요: AI가 어떻게 의사결정을 내리고 데이터를 사용하는지 항상 명확히 알려야 합니다. 이러한 투명성은 신뢰를 구축하는 데 도움이 되며 서로 다른 AI 시스템을 더 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다
- 상황을 주시하세요: AI 시스템을 정기적으로 점검하여 윤리 기준을 계속 준수하고 있는지 확인하세요. 새로운 규칙이나 기술을 따라잡기 위해 필요에 따라 업데이트하세요
6. AI 윤리는 선한 의도 그 이상입니다
인공지능(AI)은 자율 주행 자동차에서 가상 비서에 이르기까지 우리 삶의 거의 모든 부분에 Zoom하고 있으며, 이는 매우 놀라운 일입니다! 하지만 문제는 우리가 AI를 사용하는 방식이 때때로 심각한 윤리적 문제를 일으킬 수 있다는 점입니다. 프라이버시, 편견, 일자리 대체 등과 관련된 까다로운 윤리적 문제가 있습니다.
AI가 인간이 하던 작업을 수행할 수 있게 되면서 일부 작업을 수행해야 하는지에 대한 논쟁이 벌어지고 있습니다.
예를 들어, AI가 영화 대본을 작성해야 할까요? 멋지게 들리지만 미국과 유럽 전역에서 파업이 일어나면서 엔터테인먼트 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. AI가 어떤 일을 대신할 수 있는지에 대한 문제뿐만 아니라 데이터를 어떻게 사용하고, 의사결정을 내리고, 때로는 잘못을 저지르는지에 대한 문제도 있습니다. 이로 인해 기술 구축자부터 법률 전문가까지 모두가 '책임감 있게 AI를 다루는 방법'을 찾기 위해 분주하게 움직이고 있습니다.
솔루션
- 규칙을 명확히 하세요: AI를 어떻게 사용해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인을 개발하세요. 이는 오용을 방지하기 위한 경계를 설정하고 AI의 행동에 대한 법적 의미를 이해하는 것을 의미합니다
- 프라이버시 존중: 개인 정보를 포함한 방대한 양의 데이터가 AI를 학습시키는 데 사용됩니다. 이러한 데이터가 수집, 사용, 보호되는 방식에 매우 주의를 기울여야 합니다. AI가 우리의 프라이버시를 존중하도록 하는 것입니다
- 편견과 싸우기: AI는 학습하는 데이터만큼만 우수하며, 때로는 이러한 데이터에 편견이 있을 수 있습니다. 우리는 AI 시스템에서 이러한 편견을 제거하여 공정하고 차별하지 않도록 해야 합니다
- 지적 재산 보호: AI는 다른 사람의 창작물에서 학습한 내용을 바탕으로 일을 만들어낼 수 있습니다. 우리가 조심하지 않으면 저작권을 침해하고 제작자의 정당한 권리를 빼앗을 수 있습니다
- 윤리 대 속도: 최신 AI 기술을 시장에 출시하기 위해 정신없이 달려가다 보면 윤리가 뒷전으로 밀릴 수 있습니다. 우리는 속도에 대한 요구와 올바른 일을 하는 것 사이에서 균형을 잡아야 합니다
7. AI 데이터 세트의 혼용은 재앙을 초래할 수 있습니다
aI 개발을 위해 데이터가 분할되는 방법 /\\\을 통해 *[연구 게이트_](https://www.researchgate.net/figure/Typical-data-sets-used-for-development-and-testing-of-an-artificial-intelligence_fig1_346915862)* 개발 시
AI 머신 러닝
모델에서는 학습, 검증, 테스트 데이터 세트를 정확하게 구분하기가 어려울 수 있습니다. AI 모델 학습 데이터 세트는 모델을 학습시키고, 검증 데이터 세트는 모델을 튜닝하며, 테스트 데이터 세트는 성능을 평가합니다.
이러한 데이터 세트의 분할을 잘못 관리하면 모델이 적합도 미달로 인해 적절한 성능을 발휘하지 못하거나, 훈련 데이터에서는 너무 잘 수행하지만 과적합도 미달로 인해 보이지 않는 새로운 데이터에서는 제대로 수행하지 못할 수 있습니다.
이러한 실수는 표준화된 데이터에 대한 적응성과 정확성이 핵심인 실제 AI 애플리케이션에서 모델이 효과적으로 기능하는 데 심각한 장애를 초래할 수 있습니다.
솔루션
- 구조화된 데이터 분할: 데이터를 학습, 검증, 테스트 세트로 나누는 체계적인 접근 방식을 채택합니다
- 교차 검증 기법: 특히 데이터 한도가 제한된 시나리오에서 교차 검증 방법을 활용합니다. K-배 교차 검증과 같은 기법은 학습 사용량을 극대화하고 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 보다 강력하게 추정하는 데 도움이 됩니다
- 데이터 무작위화: 데이터 분할이 무작위로 이루어지도록 하여 데이터의 순서에 따른 AI 편향이 발생하지 않도록 합니다. 이는 전체 데이터 세트를 대표하는 훈련 및 검증 세트를 생성하는 데 도움이 됩니다
8. 자동화 의사결정의 위험 및 우려 사항
AI가 의사 결정을 내릴 때, 특히 의료 및 금융과 같은 중요한 영역에서는 상황이 까다로워질 수 있습니다. 한 가지 큰 문제는 AI 시스템이 어떻게 결정을 내리는지 항상 확인할 수 없다는 것입니다.
이는 아무도 설명할 수 없는 '불공정한 결정'으로 이어질 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 해커의 표적이 될 수 있으며, 해커가 침입하면 중요한 데이터를 많이 훔칠 수 있습니다.
솔루션
- 강력한 보안 프로토콜 개발: AI 시스템을 해커로부터 철저히 차단합니다. 보안을 지속적으로 업데이트하여 새로운 보안 허점을 차단합니다
- 투명성 강화: AI가 자신의 선택을 간단한 용어로 설명하는 데 도움이 되는 기술을 사용합니다. 모든 사람이 의사 결정 과정을 이해하면 AI를 더 신뢰하게 됩니다
- 개인 정보 보호: AI가 처리하는 모든 개인 데이터를 안전하게 보호하세요. GDPR과 같은 법률을 준수하여 누구의 프라이버시도 침해하지 않습니다
- 다분야 협업 촉진: 기술, 법률, 윤리 등 모든 분야의 전문가가 함께 일할 수 있도록 하세요. AI 의사 결정이 공정하고 안전한지 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다
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9. 명확한 AI 규칙 및 규정 부족
현재 AI에 대한 글로벌 감시 기관은 단 한 곳도 없으며, 국가별, 심지어 분야별로 규제가 상이합니다. 예를 들어, 미국에는 AI를 전담하는 중앙 기관이 없습니다.
오늘날 우리가 보고 있는 것은 다음과 같은 패치워크입니다
소비자 보호 또는 데이터 프라이버시와 같은 영역에 따라 여러 기관에서 시행하는 규정을 참조하세요.
이러한 분산된 접근 방식은 불일치와 혼란을 초래할 수 있으며, AI가 배포되는 위치와 방법에 따라 서로 다른 표준이 적용될 수 있습니다. 따라서 AI 개발자와 사용자는 모든 관할권에서 규정을 완벽하게 준수하기가 어렵습니다.
솔루션
- AI 규제 전담 기관 설립: 국가는 AI에 초점을 맞춘 특정 기관을 설정함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 이 기관은 모든 AI 관련 문제를 감독하여 AI 개발의 빠른 속도를 따라잡고 안전 및 윤리 표준 준수를 보장할 수 있습니다
- 국제 협력: AI는 국경에 국한되지 않습니다. 각국은 환경 보호를 위한 국제 조약과 마찬가지로 AI 사용에 대한 국제 표준과 협약을 만들기 위해 함께 노력해야 합니다
- 명확하고 적응력 있는 법률: 법률은 명확해야 하며(기업이 준수 방법을 알 수 있도록), 새로운 AI 발전에 적응할 수 있을 만큼 유연해야 합니다. AI 관련 법률을 정기적으로 업데이트하고 검토하면 관련성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다
- 대중과 이해관계자의 참여: 기술 기업, 윤리학자, 일반 대중을 포함한 광범위한 이해관계자의 의견을 수렴하여 규정을 개발해야 합니다. 이를 통해 다양한 관점을 고려하고 대중이 AI 시스템을 더욱 신뢰할 수 있도록 보장할 수 있습니다
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10. AI의 잘못된 정보
인간처럼 생각할 수 있는 기술이 있다고 상상해 보세요. 이것이 바로 인공지능(AGI)의 약속이지만, 여기에는 큰 위험이 따릅니다. 잘못된 정보가 주요 문제 중 하나입니다.
AGI를 사용하면 가짜 뉴스나 설득력 있는 거짓 정보를 쉽게 만들 수 있어, 모든 사람이 무엇이 진실이고 무엇이 거짓인지 파악하기가 더 어려워집니다.
또한, AGI가 이러한 잘못된 정보를 바탕으로 결정을 내리면 정치부터 개인 생활까지 모든 것에 영향을 미치는 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다.
솔루션
- 강력한 견제 장치 설정: AGI가 정보를 퍼뜨리기 전에 항상 사실을 다시 확인하세요. 신뢰할 수 있는 출처를 사용하고 공개하기 전에 세부 사항을 확인합니다
- AGI에게 윤리에 대해 가르치세요: 우리가 아이들에게 옳고 그름을 가르치는 것처럼, AGI에게도 윤리적 행동에 대해 가르쳐야 합니다. 여기에는 허위 정보 유포의 영향을 이해하고 공정하고 정의로운 결정을 내리는 것이 포함됩니다
- 인간과 소통하기: AGI가 아무리 똑똑해지더라도 의사 결정 과정에 인간을 참여시켜야 합니다. 이를 통해 실수를 포착하고 AGI의 행동이 우리의 가치와 윤리를 반영하도록 보장할 수 있습니다
- 명확한 규칙 만들기: 특히 정보를 생성하고 확산할 때 AGI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일에 대한 엄격한 가이드라인을 설정하세요. 다음 규칙을 철저히 준수하세요
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AI 과제 해결을 위한 도구
AI에 깊이 빠져들었을 때, 올바른 도구를 선택하는 것은 단순히 있으면 좋은 것이 아니라 AI 여정이 재앙으로 바뀌지 않도록 하기 위한 필수 요소입니다. 복잡한 작업을 간소화하고, 데이터를 보안하며, 큰 비용을 들이지 않고도 AI 과제를 해결하는 데 필요한 지원을 받을 수 있어야 합니다.
핵심은 생산성을 향상시키는 동시에 프라이버시와 데이터 보안을 보호하는 맞춤형 AI 소프트웨어를 선택하는 것입니다.
입력 ClickUp Brain 업무 환경의 AI를 위한 스위스 아미 나이프입니다.
ClickUp Brain: 효율성, 보안, 혁신이 하나로 합쳐진
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올바른 도구로 회의 AI 과제 해결
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AI가 발전함에 따라 우리는 더 많은 혁신을 기대할 수 있습니다,
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