글로벌 크라우드소싱을 통한 책임감 있는 AI 구현

생성형 AI에서 가장 흥미로우면서도 까다로운 영역 중 하나는 대규모 언어 모델(LLM)의 개발입니다. LLM은 사람처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있어 산업 전반에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 그러나 AI 기반 솔루션과 도구를 이용한 서비스가 사회 각층에 공평하고 적절하게 제공될 수 있으려면 학습 데이터와 데이터 주석 처리에 신중하고 책임감 있게 접근해야 합니다.

책임감 있는 AI 개발에서 포괄적인 학습 데이터의 역할

강력하고 신뢰할 수 있으며 윤리적인 AI 모델을 개발하기 위해서는 AI 학습 데이터의 폭넓은 범위와 다양성이 특히 중요합니다. AI 시스템은 학습을 위해 수집된 데이터의 수준만큼만 성능을 발휘할 수 있습니다. 데이터가 포괄적이지 않으면 모델이 편향되어 불공정하고 부적절한 결과물을 산출하기도 합니다. 라이온브리지(Lionbridge)의 AI 서비스 도구인 Aurora AI Studio는 이러한 문제 해결에 결정적 영향을 줄 수 있습니다.

전 세계의 테스터 그룹과 참여 인력을 활용하는 Aurora AI Studio는 문화, 언어, 인구통계학적 배경이 상이한 사람들로부터 광범위한 입력 데이터를 제공받습니다. AI 모델을 공정하고 전 세계 인구집단을 대표할 수 있도록 학습시키기 위해서는 포괄적인 데이터를 입력해야 합니다. 라이온브리지는 광범위한 관점을 활용함으로써 자칫 못 보고 지나칠지 모를 편견을 찾아내 완화할 수 있습니다.

사람이 생성한 데이터와 책임감 있는 AI

효과적인 AI 모델을 개발하기 위해서는 AI 학습에 사용된 데이터를 사람이 생성한 것인지도 반드시 살펴봐야 합니다. AI가 생성한 데이터에 의존할 경우, 편견과 부정확성이 복합적으로 작용하여 AI가 최적의 성능을 발휘하지 못할 뿐 아니라 윤리적 문제도 발생할 수 있습니다. 사람이 생성한 데이터에는 실제 세계의 가변성과 복잡성이 모두 반영되어 있습니다. 이러한 특성으로 인해, AI 모델이 진정한 의미에서 지능적으로 사고하고 섬세한 의미 차이를 이해하도록 학습시키기 위해서는 사람이 생성한 데이터가 반드시 필요합니다.

책임감 있는 AI를 위한 크라우드소싱

크라우드소싱은 AI 학습과 테스트에서 발생하는 어려움에 대처할 수 있는 강력한 해법을 제공합니다. Aurora AI Studio의 플랫폼에서는 기업이 세계 각지에서 모인 방대한 참여자 풀에 접근할 수 있습니다. 이러한 접근을 통해 광범위한 입력 데이터와 시나리오로 AI 모델을 학습시킬 수 있으므로 이를 통해 모델의 성능 강화는 물론 공정성과 포용성의 윤리적 기준도 충족할 수 있습니다.

예를 들어, LLM을 개발할 때는 다양한 언어와 방언에 대한 언어 데이터를 포함하는 것이 매우 중요합니다. Aurora AI Studio는 기업이 이러한 데이터를 용이하게 확보할 수 있도록, 문화적 배경이 다양하고 저마다 다른 언어를 사용하는 참여자와 기업을 연결해 줍니다. 이를 통해 AI 모델은 다양한 언어적 맥락에서 텍스트를 정확히 이해하고 생성하여 언어적 편향이 발생할 위험을 완화할 수 있습니다.

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