[카드뉴스] 인공지능(AI) 개발···데이터 품질 개선 중요해

최근 인공지능(AI)은 제품 모델보다 데이터 품질 개선에 집중하는 전략을 내세우고 있는데요. 이는 금융, 의료, 안전 등의 고위험군 분야에서 데이터 오류로 인한 이용자의 피해를 줄여야하기 때문이죠.

하나금융연구소가 발표한 보고서에 따르면, 과거에는 인공지능 성능 향상을 위해 제품 모델이나, 알고리즘 업그레이드에 집중했으나, 데이터 작업을 담당하는 인공지능의 개발 비중은 과소 평가돼 왔습니다.

특히, 빅테크 기업들을 제외한 기술 및 경험이 부족한 기업들은 방대한 양의 데이터 확보에 어려움을 겪고 있어, 인공지능 성능 향상에 한계가 있었습니다.

이에 보고서는 인공지능의 주요 단계인 데이터 수집, 모델 학습, 모델 배포 사이의 반복적인 피드백 과정에서 지속적으로 고품질 데이터를 활용할 경우 모델 성능 향상이 가능하다고 분석했습니다.

데이터 품질 확보를 위한 객관적 기준 수립 및 대내외적 환경 고려 또한 필요합니다. 데이터 속성을 정의하는 레이블의 일관성 유지를 위해 시스템 상에서 도메인 전문가 집단의 합의로 수립된 객관적 판단 기준을 제공할 필요가 있다는 게 보고서의 설명입니다.

하나금융연구소 박상현 연구위원은 ‘기업의 인공지능 데이터 관리를 위해 정보 공유와 협업 체계 구축이 요구된다’면서 ‘특히 시스템 확장 가능성과 지속성 확보를 위해 클라우드 생태계와 연계해 데이터를 관리하고 인공지능 수행 단계별 정보 추적과 모니터링에 활용해야 한다’고 했습니다.

김아라 기자

ara-kim@industryjournal.co.kr

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