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[IT뉴스]앤드루 응 “AI 모델 성능 저하 우려 과장…단기적 위험 없어”

온카뱅크관리자

2024-11-03 09:32:54

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="KsuAzI9Hzv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="앤드류 응 미국 스탠퍼드대 교수가 지난 5월 22일 서울 성북구 한국과학기술연구원(KIST)에서 열린 2024 인공지능(AI) 글로벌 포럼 개회식에서 기조연설하고 있다./뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/03/chosunbiz/20241103093258755dith.jpg" data-org-width="4405" dmcf-mid="B2Fo0wzTpy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/03/chosunbiz/20241103093258755dith.jpg" width="658"></p>
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            앤드류 응 미국 스탠퍼드대 교수가 지난 5월 22일 서울 성북구 한국과학기술연구원(KIST)에서 열린 2024 인공지능(AI) 글로벌 포럼 개회식에서 기조연설하고 있다./뉴스1
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          <p dmcf-pid="9lbw9v8tpS" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 생성한 데이터를 다시 학습에 활용하면서 성능이 급격히 저하될 것이라는 ‘모델 붕괴’ 우려에 대해 과장됐다는 주장이 나왔다.</p>
          <p dmcf-pid="2RhfSdYc3l" dmcf-ptype="general">AI 산업은 막대한 양의 데이터가 필요하지만, 인간이 만든 자료만으로는 수요를 충족하기 어려워 AI 생성 데이터를 활용하고 있다. 생성 AI 기술 확산으로 AI 생성 콘텐츠가 폭증하면서, 웹 데이터를 학습하는 주요 AI 모델들이 성능 저하를 겪을 가능성이 제기돼 왔다.</p>
          <p dmcf-pid="V0JHnUNfph" dmcf-ptype="general">3일 스탠퍼드대 AI 석학 앤드루 응 교수는 뉴스레터 ‘더배치’에서 “모델 붕괴는 단기적 위험이 아니며, 적절한 데이터 혼합으로 충분히 예방할 수 있다”고 강조했다. 연구에 따르면 훈련 데이터에 인간 생성 데이터를 10%만 포함해도 성능 저하가 크게 감소하는 것으로 나타났다.</p>
          <p dmcf-pid="fLWxGg1muC" dmcf-ptype="general">응 교수는 “AI 생성 데이터 비율을 세심히 관리하고, 워터마크나 분류 알고리즘 등을 통해 효율적으로 관리할 수 있다”고 설명했다. 이어 “AI 기술의 발전도 문제 해결에 긍정적 요인으로 작용하고 있다”고 덧붙였다.</p>
          <p dmcf-pid="4PsKIxva3I" dmcf-ptype="general">모델 붕괴 우려는 영국 옥스퍼드대 연구진이 발표한 논문에서 AI가 반복적으로 기계 생성 데이터를 학습하면 결과 품질이 저하된다고 주장한 이후 확산된 바 있다.</p>
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