반응형 AI467 453. Bias 없는 AI는 가능할까? 편향 제거의 한계와 관리 전략 Bias 없는 AI는 가능할까? 편향 제거의 한계와 관리 전략 서론인공지능(AI)은 점점 더 많은 의사결정 과정에 사용되고 있습니다. 채용, 대출 심사, 의료 진단, 범죄 예측 등 중요한 영역에서 AI의 판단은 사회적 영향을 크게 미칩니다. 그러나 그 과정에서 '편향(bias)' 문제가 반복적으로 드러나고 있습니다. 특정 집단에 불리하게 작동하는 AI는 사회적 신뢰를 잃게 되며, 이를 바로잡기 위한 연구와 제도적 논의가 활발히 이어지고 있습니다. 2023년 MIT Sloan Management Review 기사에서는 "AI는 본질적으로 역사적 데이터에서 학습하기 때문에 편향을 완전히 없애는 것은 불가능하다"고 설명했습니다. 쉽게 말해, AI가 배우는 데이터 자체가 사회 속에 존재하는 편향을 담고 있기 때.. 2025. 9. 26. 452. AI의 창의성, 착각인가 새로운 창작인가? 머신러닝 '의외성'의 본질 AI의 창의성, 착각인가 새로운 창작인가? 머신러닝 '의외성'의 본질 서론2022년 미국 콜로라도 주립 박람회에서 AI 이미지 생성기가 만든 작품이 ‘디지털 아트/디지털 합성 사진’ 부문에서 1등을 차지했습니다. 하지만 결과 발표 후 거센 반발이 일었고, 많은 예술가들은 해당 작품을 "예술의 죽음"으로 규정했습니다. 작품 자체의 완성도와는 별개로, AI가 만든 것이라는 출처가 부정적 인식의 핵심 이유였습니다. 이 사건은 "AI가 정말 창작자인가?"라는 사회적 질문을 불러일으킨 대표적 사례입니다. Frontiers in Psychology (2025)에 실린 Human Creativity versus Artificial Intelligence 연구는 이러한 사회적 반응을 실험적으로 확인했습니다. 동일한 작.. 2025. 9. 24. 451. AI는 과연 '배운다'고 할 수 있을까? 패턴 인식과 인간 학습의 결정적 차이 AI는 과연 '배운다'고 할 수 있을까? 패턴 인식과 인간 학습의 결정적 차이 요약AI는 정말로 배우는 걸까, 아니면 단순히 데이터를 흉내 내는 것일까? 인간 학습과 AI 패턴 인식의 본질적 차이를 최신 연구와 실제 사례를 통해 깊이 있게 풀어봅니다. 서론Claim: 최근의 AI 모델, 특히 GPT-4 같은 대규모 언어 모델은 놀라운 성능을 보여주지만, 그것을 인간처럼 ‘학습’한다고 부를 수 있는지에 대해서는 논란이 있습니다. Evidence: AI 전문가 Gary Marcus는 “겉보기에는 지능적인 행동도 사실은 방대한 데이터에서 통계적 패턴을 반복하는 것에 불과하다”고 지적합니다. 다시 말해 AI의 성과는 진정한 이해가 아니라 패턴 맞추기(pattern matching, 데이터에서 반복되는 통계적 규.. 2025. 9. 19. 450. 알고리즘이 전부라고? AI 성공 좌우하는 건 결국 데이터 알고리즘이 전부라고? AI 성공 좌우하는 건 결국 데이터 요약고도화된 알고리즘보다 데이터 품질과 데이터 중심(Data-Centric) AI가 성능과 비즈니스 성과를 좌우합니다. 왜 그런지, 무엇을 바꿔야 하는지, 최신 연구와 실제 기업 사례, 실무 체크리스트로 확장 설명합니다. 서론Claim: “좋은 알고리즘이면 성능은 따라온다”는 믿음은 반쪽 진실입니다. 실제 현장에서는 정확성·완전성·일관성 같은 데이터 품질이 알고리즘 선택 못지않게, 때로는 그보다 더 크게 모델 성능을 좌우합니다. Evidence: 최신 연구에 따르면, 전체 ML 파이프라인 노력의 45%~90%가 데이터 준비(수집·정제·검증·통합)에 투입된다고 보고되었습니다. 데이터가 편향되거나 누락·오염되어 있으면, 고급 모델도 그대로 그 한계를 .. 2025. 9. 17. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 117 다음 반응형
