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인공지능, 데이터 밸런스 놓치면 '헛똑똑이'

기사등록 : 2020-11-13 14:36

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[여수=뉴스핌] 오영균 기자 = 4개 권역 11개 기관이 모인 '지역SW품질협의체'가 주최한 '성과 공유 및 전략 마련 워크숍'이 12~13일 양일간 여수 소노캄 호텔에서 열린 가운데, '데이터 밸런스'에 기반해 인공지능(AI) 신뢰성을 높여야 한다는 의견이 나와 참석자들의 공감을 샀다.

박지환 씽크포비엘 대표는 지난 12일 전체강연을 통해 AI 신뢰성 확보 필요성과 방법 등에 대해 설명했다.

[여수=뉴스핌] 오영균 기자 = 지역SW품질협의체 주최로 12~13일 여수 소노캄 호텔에서 열린 '성과 공유 및 전략 마련 워크숍'에서 박지환 씽크포비엘 대표가 인공지능 신뢰확보를 위한 균형잡힌 데이터 필요성에 대한 강연을 하고 있다. [사진=지역SW품질협의체] 2020.11.13 gyun507@newspim.com

AI가 신뢰성 결여로 발생한 실사례를 들며 눈길을 끌었다.

박 대표는 "일본 전역에 지점이 많은 라면 프랜차이즈 '천하일품' 로고 이미지가 도로 진입금지 표지판과 흡사하다"라며 "2018년 혼다 자율주행 자동차가 음식점 간판을 진입금지 표시로 오인해 사고를 냈는데 이는 AI 신뢰성이 결여된 대표적인 사례로 꼽힌다'고 설명했다.

실제로 유럽 축구 경기 현장에서 경기를 중계하던 AI 카메리가 대머리 심판을 축구공으로 오인해 계속 쫓아다녀 해외 토픽이 되기도 했다.

이는 예외적인 상황까지 고려하지 않고 데이터를 다양하게 포함하지 못했기 때문에 발생한 문제다. 때문에 전문가들은 설계 및 검증 단계에서 균형잡힌 데이터를 확보해야 어떠한 상황에서도 AI가 의도대로 구동할 수 있을 것이라고 입을 모은다.

박 대표는 이러한 점을 지적하며 "데이터 밸런스는 AI가 학습하는 빅데이터가 편향돼 있으면 AI 신뢰성을 담보할 수 없는 문제가 생긴다"라며 "데이터 밸런스는 대표되는 데이터의 샘플링 편향이나 오류를 줄일 수 있는 AI 검증 모델"이라고 소개했다.

이어 데이터와 AI를 각각 바둑돌과 알파고에 비유하며 "바둑돌만 아무리 많이 모아 봤자 알파고가 완성될 수는 없다"고 강조했다.

이날 강연에 참석한 지역SW품질협의체 관계자들도 데이터 밸런스 필요성과 이를 통한 AI 신뢰성 검증 중요성을 인지할 수 있었다는 반응이었다.

아울러 관련 기술업체를 대상으로 데이터 밸런스에 기반한 지원 모색에 대한 논의도 오갔다.

김영찬 전주정보문화산업진흥원 ICT융합사업단 SW융합팀 과장은 "기존 방식이 사실 AI 테스트와 SW 테스트를 구별하지 못하다 보니 AI 특징에 맞게 접근하는 데 한계가 있었다"며 "데이터 밸런스는 AI 신뢰성 검증에 대한 올바른 기준과 접근법을 제시한 것으로, 지역 AI 개발업체에 매우 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.

gyun507@newspim.com

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