웨비나속 Q&A

안녕하세요, AI만을 위한 데이터 신뢰도 향상이라기 보다는 지금까지 데이터의 신뢰성을 확보하는 차원과 동일하게 처리하는 것이라고 보시는 것이 더 좋을 것 같습니다. 현재까지 데이터 신뢰도 향상을 위한 처리는 지속적인 모니터링을 통한 데이터 유효성 검증, 최신 데이터의 탐색과 가공 후 업데이트, 불필요 데이터 삭제와 같은 다양한 처리를 통해 신뢰성을 향상 시키고 있습니다. 일반적으로 데이터 처리를 담당하시는 엔지니어분들께서는 각자의 노하우가 있으실텐데 최신 데이터 소스를 주기적으로 확보할 수 있는 방안 또는 데이터 엔지니어링 단계에서 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘 개발이나 유지보수를 통해 차별화를 만드실 수 있을것 같습니다!

김서준 2024-08-02 14:43

안녕하세요, 국내에서는 AI 기본법 발의가 그 화두에 있었으나 지난 국회에서는 논의가 무산되어 처리되지 못했습니다. 다만 해당 기본법에 데이터 사용에 대한 통제사항이 있었는지는 확인해봐야 하겠지만 관련 법 규정을 신설하는 활동은 지속적으로 진행중인 것 같습니다.

김서준 2024-08-02 14:40

안녕하세요, 사실 전략을 수립하는 솔루션을 도출하는 것은 제 개인이 함부로 할 수 있는 사항은 아니지만 ;) 가장 중요한 것은 비즈니스 목표와 전략 수립 당시 데이터 소스를 수집하는 방법, 가공과 처리, 엔지니어링하는 방법, 모델의 학습과 최적화 과정에서 비즈니스 목표에 맞는 결과가 도출되도록 하는 개발 방법 등 각 단계별로 고려해야할 사항이 많을 수 있습니다. 일반적으로 프로젝트마다 추구하는 목표가 다르기 때문에 그에 맞는 전략들은 항상 새롭게 수립될 필요가 있습니다. 일괄적으로 적용하는 것은 충분한 레퍼런스가 쌓여야 가능하겠지만 데이터와 AI 모델 개발에 대한 부분은 항상 재검토가 필요할 수 있습니다. 향후 트렌드는 지속적으로 말씀드리는 것처럼 robotics에 도입되는 형태와 각 산업 도메인별 특화된 AI 기술, 좀 더 구체적으로는 예를 들어 "의료"라는 카테고리가 있다면 전방위적인 의료가 아니라 "의료"-"외과"-"수술"-"심장" 과 같은 형태로 좀 더 디테일하고 세부적인 단위로 처리하는 기술들이 발달하지 않을까 싶습니다.

김서준 2024-08-02 14:39

안녕하세요, 해당 사항이 아마 AI 개발 기업들이 가장 고민하는 것이 아닐까 싶습니다. 방대한 데이터를 탐색하여 수집하는 경우 원 소스(original source)에 대해 확인하는 것이 어렵기 때문에 사용하고 난 다음 판단하는 것도 기술적으로 어렵다 보니 해당 이슈는 계속해서 발생하게 되지 않을까 싶습니다.

김서준 2024-08-02 14:31

안녕하세요, 일반적으로 기업 단위에서 데이터를 수집하는 것은 youtube 정책상 불가능하며 이는 저작권 침해 논란으로 번지게 됩니다. 개인이 학습이나 개인적 용도를 위해 크롤링하거나 기존 오픈 소스의 데이터를 사용하는 것과는 사용 목적, 용도가 다르기 때문에 구글측에서도 강력하게 제제를 거는 것으로 판단됩니다.

김서준 2024-08-02 14:30

안녕하세요, 말씀해주신 것처럼 복제 방지에 대한 규제, 관련 법령에 대해 지난 AI summit에서도 논의된 사항이기도 합니다. 정부부처에서도 해당 사항에 대해 어떤 방식으로 법과 규제를 설립해야할지 아직 고민하고 논의하는 단계에 있어서 향후 국내에도 관련 법과 규제가 제정되지 않을까 싶습니다. 특히 한국은 좀 더 보수적으로 관리하는 측면이 강해서 제제가 생각보다 강하게 나오지 않을까.. 싶습니다.

김서준 2024-08-02 14:28

안녕하세요, 아직 국내의 데이터 마켓 시장은 크지 않지만 점차 규모를 확대하고 있습니다. 한국데이터거래소나 포털 기업인 네이버, 카카오도 데이터 마켓을 운영하고 있으며 주요 통신사인 SKT나 KT도 데이터 거래소를 운영하고 있습니다. 해당 마켓 시장은 점차 규모가 확대될 것으로 예상됩니다!

김서준 2024-08-02 14:26

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!

김서준 2024-08-02 14:25

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.

김서준 2024-08-02 14:23

안녕하세요 간단히 답변을 드리자면 신뢰성 판단을 위해 데이터 소스의 출처와 명확성, 수집 방법, 데이터 규모, 다양성, 최신성, 데이터 처리 투명성 등을 통해 평가하게 됩니다!

김서준 2024-08-02 14:17