자동차-AI, 인간의 데이터 개입이 필수적이다

AI 혁신을 위해서는 인간의 데이터 관리와 개입이 필수적이다. [사진: Reve AI]

[디지털투데이 AI리포터] 인공지능(AI) 모델이 아무리 정교해도, 훈련 데이터의 질이 낮으면 편향된 결과와 오류를 피할 수 없다. 부정확한 데이터는 AI 모델을 편향시키고 오류를 유발해, 재훈련에 막대한 비용을 초래한다고 26일(현지시간) 블록체인 매체 코인텔레그래프가 보도했다.

AI는 '쓰레기 입력, 쓰레기 출력(GIGO)' 개념을 따른다. 잘못된 데이터는 부정확한 결과를 만들어내고, 이는 기업의 평판과 수익성까지 위협한다.

예를 들어, GPT-3.5의 환각률이 39.6%에 달했다는 연구 결과가 있으며, 이는 AI 시스템이 신뢰를 잃고 투자 유치에도 어려움을 겪게 만든다. 미국의 최고 IT 리더 중 21%가 AI를 신뢰하지 않는 이유로 데이터를 꼽고 있으며, 잘못된 데이터로 훈련된 AI는 기업 수익의 6% 손실을 초래할 수 있다.

결국, AI 모델이 제대로 작동하려면 인간의 개입이 필요하다는 것이 대다수 데이터 과학자가 강조하는 부분이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 주장한 '인간 지식이 AI 훈련에서 고갈됐다'는 발언과는 달리, 인간의 데이터 관리가 AI의 질을 결정짓는 핵심 요소라는 설명이다.

탈중앙화된 강화 학습 시스템은 AI 모델 훈련을 협업 프로젝트로 전환해 일상 사용자와 전문가들이 작업에 참여하도록 유도하며, 블록체인 기반 보상 시스템을 통해 AI 모델 개선에 기여한 사람들에게 인센티브를 제공한다.

AI가 인간의 직관과 창의성을 활용해 새로운 알고리즘을 개발하려면, 인간의 데이터 관리가 필수적이다. 기업들이 AI 혁신을 지속하려면 '인간 개입(Human-in-the-loop)' 접근 방식을 도입해 데이터 세트를 정제하고, 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축해야 한다.