반응형 AI윤리2 431. AI 바이어스(편향)이란? 알고리즘의 숨은 함정 이해하기 AI 바이어스(편향)이란? 알고리즘의 숨은 함정 이해하기 서론인공지능(AI)은 이미 일상 곳곳에 깊숙이 침투해 있습니다. 스마트폰의 음성 인식부터 금융 신용평가, 채용 시스템, 범죄 예측, 병원 진단까지 AI가 사용하는 알고리즘은 우리가 인식하지 못하는 사이 수많은 결정을 내리고 있습니다. 하지만 이러한 기술의 확산은 한 가지 중요한 문제를 함께 드러냈습니다. 바로 "AI 바이어스(Bias)", 즉 알고리즘의 편향입니다. AI 바이어스는 기술 자체의 오류가 아니라, 인간 사회의 불균형과 편견이 알고리즘에 반영된 결과로 나타납니다. 이는 인공지능이 단순히 '공정한 기계'가 아님을 시사합니다. 우리가 믿고 사용하는 기술이 사실은 과거의 불균형을 무비판적으로 복제하고 있을 가능성이 있다는 점은 상당히 위험한 .. 2025. 4. 22. 95. AI 할루시네이션(AI Hallucination) : 현상 이해, 해결 방법 00. 서론 1) AI 할루시네이션 정의와 발생 원인 AI 할루시네이션은 인공지능 모델이 실제 데이터나 사실과 무관하게 잘못된 정보나 가공된 내용을 생성하는 현상을 말합니다. 이는 주로 대규모 언어 모델에서 관찰되며, 모델이 훈련 데이터의 부정확성, 데이터의 편향, 또는 데이터 세트 간의 불일치로 인해 발생합니다. 예를 들어, 특정 단어나 문맥에 대한 잘못된 학습이 할루시네이션을 유발할 수 있으며, 이는 AI가 허구의 사실을 생성하게 만듭니다. 할루시네이션은 텍스트 생성 AI에서 특히 흔하며, 사용자 질문에 대한 부정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 2) 현대 AI 기술에서 할루시네이션 해결의 중요성 할루시네이션 문제를 해결하는 것은 AI 기술의 신뢰성과 효율성을 보장하기 위해 매우 중요합니다. AI가 .. 2024. 4. 28. 이전 1 다음 반응형
