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오늘날 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 AI가 필수적이라는 점에 대부분의 기업이 동의합니다. Deloitte의 '기업 내 AI 사용 현황' 조사에 따르면 AI를 도입한 기업의 83%가 상당한 이득을 거둔 것으로 나타났습니다. Forbes의 기사에 따르면 AI 도입은 고객서비스를 중시하는 기업과 함께하고 싶어 하는 소비자에게 깊은 인상을 남기는 한 방법이기도 합니다. 기업이 일반적으로 AI를 적용하는 분야는 다음과 같습니다.
AI 도입을 꺼리는 기업의 수도 적지 않으며 이렇게 우려하는 것도 당연합니다. AI가 엄청나게 유용하기는 하지만 초기 비용이 상당하며 워크플로에 AI 도구를 잘못 구현할 경우 중대한 위험이 따를 수도 있기 때문입니다. 다음은 AI 학습을 무시하고 전문 AI 서비스나 적절한 데이터 수집 및 주석 처리 없이 자체적으로 LLM을 학습시킬 때 발생할 수 있는 세 가지 주요 위험입니다.
어떤 비즈니스든 자금 낭비가 발생하면 즉각적인 고통을 겪을 수밖에 없습니다. 현재 AI 솔루션 구현은 비용이 많이 들기로 악명이 높습니다. 하지만 AI가 생성한 콘텐츠, AI 번역, 고객 서비스 개선 등을 통해 상당한 ROI를 거두거나 운영 비용이 절감된다면 그 위험은 감수할 가치가 있습니다. 기업이 AI를 다룰 능력이 없는 사람에게 AI 개발을 맡기면 LLM 성능이 저하되거나 기업이 원하는 목표를 달성하는 데 제 역할을 하지 못하게 됩니다. 이 경우, AI 구현에 투입한 초기 자금은 금전적 손실로 이어질 수 있습니다. 게다가 최적의 상태에 못 미치는 LLM을 구현하느라 투입한 시간과 인력도 자금 낭비인 것은 마찬가지입니다.
라이온브리지(Lionbridge)와 같은 AI 학습 전문가와 협력하세요. 라이온브리지는 대기업을 비롯한 많은 고객사를 도와 LLM이 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 LLM 학습을 지원했습니다. 당사의 고객은 현재 LLM을 사용하여 다음과 같은 작업을 처리하고 있습니다.
LLM을 학습시킬 때는 학습 데이터에 다양성과 관용적 시각을 반영시키는 단계를 거치는 것이 매우 중요합니다. 데이터 수집이 불충분하면 AI 시스템이 편견, 인종 차별, 여성 혐오, 차별 등이 포함된 결과물을 생성할 가능성이 높아집니다. 불충분한 데이터로 학습된 LLM이 AI의 콘텐츠 생성을 도왔든 고객 서비스, 번역 등을 제공했든 회사에 끔찍한 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터 주석 처리나 데이터 검증이 제대로 이루어지지 않으면 LLM은 다음과 같은 문제를 일으킬 수 있습니다.
AI 학습 전문가의 도움을 받아 LLM이 편견, 차별, 혐오 발언 없는 결과물을 생성할 수 있도록 데이터를 수집하세요. 전 세계의 다양한 테스터 그룹을 통해 커뮤니티 테스트를 제공하는 라이온브리지의 Aurora AI Studio™를 도입하는 것도 고려해 보세요.
AI 시스템이 '환각'을 일으키거나 부정확한 결과물을 생성하는 데에는 여러 이유가 있으며 다음은 그 예입니다.
이러한 요인은 모두 AI 학습과 관련이 있습니다. 최적의 AI 학습 없이는 AI 신뢰를 구축하기 어렵습니다. LLM 학습이 적절히 이루어지지 않으면 고객에게 잘못된 조언을 하거나, 서비스 또는 제품에 대해 잘못된 정보를 제공하거나, 그릇된 마케팅 문구를 생성할 수 있습니다. 대개 이러한 상황은 최악의 결과로 이어집니다.
LLM이 신뢰할 수 있는 방식으로 작동할 수 있도록 AI 학습 전문가의 도움을 받아 광범위한 학습 데이터를 수집하세요. AI 시스템이 자주 받게 될 프롬프트를 작성하고 테스트하는 작업 또한 도움을 받아 진행하세요. 필요에 따라 LLM을 업데이트하고 수정할 수 있도록 AI 전문가의 지속적인 지원을 받는 것도 고려해 보세요.
라이온브리지의 전문가와 함께 AI 학습을 시작할 준비가 되셨나요? 당사는 많은 고객이 LLM 투자를 통해 ROI를 높일 수 있도록 지원해 왔습니다. 라이온브리지에게 맡기시면 LLM을 활용해 보다 빨리 귀사의 목표를 달성할 수 있습니다. 지금 바로 문의해 보세요.