AI 기술은 지속적인 발전을 거듭하면서, 더욱 정교한 모델과 최적화된 알고리즘이 발견되고 있습니다. 그러나 성능 향상과는 별개로, AI는 여전히 몇 가지 과제를 가지고 있습니다. 이러한 문제들은 개발 응용 프로그램이나 인공신경모드 자체에서 발생할 수 있으며, 종종 어떻게 처리해야 하는지 불분명한 경우도 있습니다.
따라서, 이 글에서는 AI가 직면한 주요 과제에 대해 살펴보고, 이를 극복할 가능성이 있는 대안에 대해 논의해볼 것입니다. 이 글은 AI 기술에 관심이 있는 사람 뿐 아니라, 이 기술의 잠재적인 위험성과 가능성을 이해하고자 하는 사람들에게도 유용할 것입니다.
1. AI의 과적합
문제 AI가 대량의 데이터를 머신러닝에 사용하면, 최적의 해결책을 찾기 위해 모델이 어느정도의 복잡성을 가질 수 있다. 모델 성능이 향상될수록, 과적합(overfitting)이 발생하게 됩니다. 이는 모델이 데이터에 대해 유연성을 잃고, 매우 복잡해진 모델을 생성하여 실제 데이터를 분석하는 데 어려움을 겪게됩니다. 따라서, 과적합 문제를 해결할 방법으로는, 다양한 모델 불확실성 측정법을 사용하여 모델 정확도와 안정성 간의 균형을 얻는 것입니다. 다양한 데이터 샘플링 및 학습 정확도에서 최적화된 모델 선정하는 것도 도움이 됩니다.
2. AI의 평가 지표 문제
AI 모델을 평가할 때, 종종 사용되는 지표는 확인 성능(confirmed performance)입니다. 확인 성능은 잘못된 예측이 얼마나 많은지 식별하는 데 도움이됩니다. 그러나 어떤 경우, 확인 성능은 부적절하다는 지적을 받았습니다. 이는 모델의 예측에 대한 불확실성을 알려주지 않기 때문입니다. 따라서, 이 문제를 해결하려면 모델들이 제공하는 불확실성을 계산하는 것이 필요합니다. 이를 통해 예측 성능이 불확실한 데이터를 확인하는 방법을 개발하고, 도메인 전문가의 지식을 통해 비즈니스 적응력을 강화할 수있는 일반적인 작업에서 비즈니스 확장과 시스템 개선의 가능성을 높일 수 있습니다.
"Confirmed performance"란 AI 모델의 예측 결과가 실제로 맞는지 확인하는 지표입니다. 이는 일반적으로 AI 모델의 정확도를 측정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델이 100개의 이미지를 예측한 후, 그 모델이 90개의 이미지를 정확하게 분류했다면, 이 모델의 확인된 성능은 90%입니다. confirmed performance는 일반적으로 현실 세계에서 AI 모델의 성능을 측정하는 데 일반적으로 사용되며, 모델의 정확성과 안전성 등을 증명하는 데 중요한 역할을 합니다.
3. AI의 불투명성 문제
많은 AI 모델들은 불투명성으로 인해 동작 방식에 대해 설명하기 어렵습니다. 이러한 불투명성은, AI가 생성한 결정에 대한 인과 관계를 결정하기 어려워집니다. 이는 인간의 결정과 모순적이라고 생각할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로는 AI 모델의 처리를 비교적 간단하게 파악하는 툴과 도구 개발이 있다. 이를 통해 Linguistic Drop과 같은 기술을 활용하여 모델이 생성한 결정을 인간이 이해할 수 있는 방식으로 투명하게 전달할 수 있습니다. 즉, AI 모델에서 미루어 추론 과정과 결정 요인을 직관적으로 이해하고, 모델의 신뢰성과 투명성을 강화할 수 있습니다.
"Linguistic Drop"은 불투명한 AI 모델의 결과를 인간이 이해하기 쉬운 언어로 변환하는 기술입니다. AI 모델의 결과가 복잡하고 불투명하다는 문제점을 해결하기 위해 개발된 기술로, 모델이 찾은 결정과 추론 과정을 분명하게 설명할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 이미지 분류 AI 모델이 강아지 사진을 분류했다면, "강아지"라는 결과 대신 "귀여운 강아지" 라는 문장으로 결과를 출력하는 것입니다. 이를 통해 모델이 내린 결정에 대한 설명을 보다 직관적으로 전달할 수 있으며, 유용한 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
4. AI의 공포 문제
AI 기술은 엄청난 잠재력을 가지고 있다보니, 몇몇 사람들은 AI 기술 활용에서 오는 공포를 느끼고 있습니다. 이러한 우려는 AI가 인간의 역할을 대체할 가능성을 보여줄 뿐만 아니라, AI 시스템이 수행하거나 대신하는 역할에 대한 우려도 보여줍니다. 또한, AI의 결정 알고리즘이 인식 장애, 인종 차별, 성차별 등의 집단적인 오류를 발생시킬 가능성도 있습니다. 따라서, AI의 공포 문제를 해결하기 위해 중요한 측면은 윤리적인 가이드라인과 규정을 마련하는 것입니다. 공정한 AI 시스템과 철저한 규제는 더 나은 AI 생태계를 만드는 데 도움이 됩니다. 국제기구, 정부 및 업계에서는 AI 윤리적 지침을 만들고 있으며, 이러한 지침은 내일의 AI의 안전하고 유익한 사용을 지원하기 위해 개발된 것입니다.
5. AI의 분산 학습 문제
AI 모델의 학습에는 대량의 데이터와 계산이 필요합니다. 분산 또는 분산 학습 기법은 데이터와 계산에 대한 분산과 함께 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 사용되는 기술입니다. 그러나 분산 학습에 대한 문제점은 파일 저장 및 이동, 보안 문제, 분산 데이터의 일관성 유지 및 호환성 유지 등의 문제로 인해 도입이 어렵다는 것입니다. 따라서, AI의 분산 학습 문제를 해결하기 위해서는 데이터의 위치에 대한 데이터 가용성 개선과 데이터의 저장과 이동을 위한 효율적인 저장 및 전송 방법을 마련해야합니다. 또한, 발생하는 고유한 데이터 문제에 대한 대체 솔루션의 위험을 완화하기 위해서는 하이브리드 솔루션 및 중앙 집중식 학습 기술의 개발도 필요합니다.
6. AI의 비선형성 문제
AI 시스템에서 문제점 중 하나는 선형 또는 비선형 문제를 해결하는 데 어려움을 겪는 것입니다. 이는 모델이 필요한 필터링(파생 변수)를 생성하지 못하거나, 잘못된 필터링을 생성하게 될 경우에도 발생합니다. 그 결과, 모델이 분명한 규칙이나 구별력면에서는 결함을 보이는 비선형성 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서, AI의 비선형성 문제를 해결하기 위해 효과적으로 모델 적합도를 개선하는 방법을 개발해야합니다. 이를 위한 대안 중 하나는 초신경 화학식인 객체 찾기나 최적화 문제와 같은 컴퓨터 과학 분야에서 새로운 기술을 도입하는 것입니다.
AI는 현대사회에서 가장 빠르게 성장하고 있는 기술 중 하나입니다. 하지만 AI에도 여전히 과제와 문제점이 있습니다. AI 개발 커뮤니티는 이러한 문제들을 지속적으로 해결하며, 더 나은 기술과 대안을 창출하고 있습니다. 우리는 AI와 관련된 문제들을 인식하고, 이를 극복하기 위해 전략적 대안을 마련하는 프로세스에 참여하여 AI의 가능성을 확장할 수 있습니다.
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