AI Bridge Weekly No.61

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Global AI Topic : '사춘기' AI의 성장통: 편향과 규제를 넘어 신뢰 가능한 인공지능으로 가는 길

인공지능은 현재 급격한 성장통을 겪는 일종의 '사춘기' 단계로, 모델 붕괴나 편향성 같은 기술적 한계를 극복하고 신뢰받는 '성인' 모델로 진화하기 위해서는 윤리적 가이드라인 내재화가 필수적입니다. 사투리 차별이나 편향된 정보 인용 문제 해결을 위해 데이터의 양보다 질과 다양성을 확보하여 알고리즘의 공정성을 높여야 하며, 데이터 부족과 개인정보 보호 규제를 동시에 해결하기 위한 '합성 데이터' 활용 등 혁신적인 데이터 고도화 전략이 중요합니다.

 

AI Hot Issue : AI가 재정의하는 추천: 검색을 넘어 의사결정을 주도하는 기술의 부상

인공지능은 단순한 검색을 넘어 사용자의 의도를 선제적으로 파악하고 최적의 대안을 제안하는 에이전틱 커머스를 통해 구매 결정의 주도권을 인간에서 AI로 전이시키고 있습니다. SKT의 사례처럼 추천 결과에 대한 논리적 근거를 설명하는 설명 가능한 추론 모델은 단순 매칭을 넘어 사용자에게 기술적 신뢰와 설득력을 동시에 제공하는 핵심 경쟁력이 되었습니다. 또한, 라이너 스콜라와 같은 도구는 리서치 과정에서 가설 생성과 인용 추천을 자동화함으로써, AI가 개인의 탐색 비용을 획기적으로 낮추고 의사결정의 질을 높이는 지능형 조력자로 진화했음을 보여줍니다.

 

AI Column/Report/Research

AI가 코드를 작성하는 시대는 소프트웨어 개발 효율을 높이지만, 기술적 딜레마와 책임 소재에 대한 성찰을 요구합니다. AI 모델 평가는 평균 성능 외에 최악의 시나리오나 이상치에 대한 견고성을 고려하는 다각적 접근이 중요합니다. 새로운 모델 재학습 없이 기존 지식을 활용하는 '지식 이식' 기술은 AI 개발 비효율성을 개선하는 통찰을 제공합니다.