안녕하세요, 여러 요인이 있을 수 있지만 불완전, 부정확한 데이터가 수집되거나 처리되는 경우, 오래된 데이터나 편향, 비 일관적인 데이터를 처리하여 사용되는 경우가 특히 품질 저하를 일으킬 수 있습니다!
안녕하세요, 예상되는 사항은.. AI가 생성한 결과물이 100% 신뢰하는 것은 매우 어렵고, 기술적으로도 완벽하게 만드는 것은 어렵습니다. 따라서 현재 활용하시는 방안처럼 draft 작업을 위한 idea 확보와 frame을 잡는 형태, 자동화 처리에 좀 더 포커스를 주는 방법이 좋을 것 같습니다. 업무 자동화 처리 만큼은 AI가 처리하는 것이 훨씬 효율적이기 때문에 답이 명확한 처리를 하는 방식 속된말로 노가다 처리와 같은 단순 반복 처리를 하는 RPA나 문서의 frame 생성, draft storyline 생성 같은 것이 효과가 좋지 않을까 싶습니다. 더불어 web search를 위한 검색 시스템도 점차 도입이 되어서 데이터나 생성한 결과물에 대해 신뢰도를 높이는 방안으로 발전하지 않을까 싶습니다.
안녕하세요 간단히 답변을 드리자면 신뢰성 판단을 위해 데이터 소스의 출처와 명확성, 수집 방법, 데이터 규모, 다양성, 최신성, 데이터 처리 투명성 등을 통해 평가하게 됩니다!
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