3월 뉴스레터로 인사드립니다. 아직은 조금 춥지만, 곧 만개한 꽃들을 볼 수 있겠죠? 이렇게 봄이 다가오니 여러분을 오프라인으로 만날 기회도 점점 많아지는데요~! 저희 슈퍼브에이아이는 3월 27일, Smart Factory + Automation World 2024 전시회를 시작으로 다양한 이벤트로 여러분을 찾아뵐 수 있도록 준비중입니다😀 혹시 전시회에 참가하신다면 언제든 슈퍼브에이아이를 찾아주세요!
생성형 AI의 등장 이후에 '최근 들어'라는 말이 무색할 만큼 AI로 만들어지는 데이터가 계속 쏟아지고 있는데요. 이렇게 생성형 AI 기술의 발전은 우리 삶에 혁신을 가져왔지만, 이와 동시에 학습 데이터의 편향으로 인한 문제들이 대두되고 있습니다. 데이터 편향성 문제란 편향된 데이터에 의한 생성형 AI 결과물이라고 할 수 있는데요. 최근 구글의 Gemini로 생성한 이미지 데이터가 다양성이 강조된 나머지 역사적 사실을 왜곡하는 결과를 보여준 사례와 Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 AI가 특정 인종이나 성별에 편향된 결과를 내놓는 사례는 이러한 편향성 문제를 여실히 보여주게 됩니다. 더욱이, 정치적 중립을 지향해야 할 AI가 특정 정치적 성향을 드러내는 경향성이 발견되며, 이는 AI가 생각만큼 중립적이지 않을 수 있음을 시사해 주죠.
이러한 문제의 원인은 AI가 학습하는 데이터에 내재된 편향에 있습니다. 생성형 AI는 주어진 데이터셋을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하기 때문에, 학습 데이터의 편향이 그대로 결과물에 반영되기 마련인데요. 따라서, 생성형 AI의 편향 문제를 해결하기 위해서는 학습 데이터의 편향을 줄이는 것이 필수적입니다.
그렇다면 데이터 편향성 문제를 어떻게 방지할 수 있을까요? 편향 문제를 해결하기 위한 방안은 아래와 같이 살펴볼 수 있습니다.
데이터 전처리 및 균형 유지
다양성 있는 학습 데이터의 수집
생성된 결과물의 지속적인 평가 및 감독
AI 모델의 투명성과 책임을 강화하는 프레임워크와 규제의 도입
이미지 생성형 AI의 편견 (출처: Business Insider)
위와 같은 노력들은 생성형 AI 기술이 더욱 발전하고 우리 삶에 깊숙이 자리 잡게 될 미래에, 공정하고 다양성 있는 결과물을 제공하는 데 꼭 필요한 액션 아이템일 것입니다. 편향성 문제는 단기간에 해결될 수 있는 이슈가 아니기 때문에, 지속적인 관심과 다방면에서의 협력을 통해 점진적으로 개선해야 할 중요한 과제입니다.
이렇게 데이터 편향 문제에 대해 알아보고, 해결 방법까지 짧게 살펴보았는데요. 더 자세한 내용은 본문에서 꼭 확인해 보세요!
Midjourney에서 v6는 이미지 생성 속도를 이미지 당, 1초 미만으로 단축하는 새로운 "터보 모드"와 더 자세한 프롬프트를 제안하는 향상된 이미지 설명(image description) 기능을 소개했습니다. 하지만 생성된 이미지의 저작권과 관련한 우려도 함께 제기되었는데요. 링크에서 확인하세요!
AI로 시장 조사를 할 수 있는 도구가 있다는 것, 알고 계셨나요? 먼저 조사 하고 싶은 분야의 시장을 입력하면 됩니다! 예를 들어 '커피숍'이라고 쓰거나 '커피숍의 소음 수준'을 더 구체적으로 입력해서 여러분이 관심 있는 시장에 대한 조사를 바로 시작할 수 있다고 하네요!
Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context
Gemini 1.5: 수백만 개의 컨텍스트 토큰에 대한 다중 모드 이해 잠금 해제
Gemini 1.5 Pro는 텍스트, 비디오, 오디오를 아우르는 장문의 맥락 처리에서 거의 완벽한 인식률을 달성하는 멀티모달 AI 기술의 혁신을 제공하고, 최대 10M 토큰을 처리할 수 있는 이 모델은 방대한 데이터를 효율적으로 처리하며, 고급 작업을 가능하게 하는 강력한 장문 맥락 이해 능력을 갖추고 있다고 하는데요! 논문과 함께 살펴보세요!
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