인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방하는 기술로, 최근 들어 급격한 발전을 이루고 있다. AI는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상된다. AI가 제대로 작동하기 위해서는 적절한 조련이 필요하다.
AI 조련(또는 AI 훈련: AI training, AI handling)은 AI가 학습할 데이터를 제공하고, 그 데이터를 통해 AI가 원하는 결과를 도출하도록 하는 과정이다. AI 조련은 AI의 성능을 결정하는 중요한 요소이며, AI 활용의 성공 여부를 좌우할 수 있다.
AI 조련은 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 데이터 수집 및 전처리 단계이다. 이 단계에서는 AI가 학습할 데이터를 수집하고, 그 데이터를 AI가 학습하기 쉽도록 전처리한다.
두 번째 단계는 학습 단계이다. 이 단계에서는 AI가 데이터를 통해 학습하고, 그 결과를 바탕으로 원하는 결과를 도출하도록 한다.
AI 조련은 다음과 같은 요소들을 고려해야 한다. 데이터의 품질: AI의 성능은 데이터의 품질에 따라 크게 달라진다. 따라서 AI 조련을 위해서는 정확하고 유효한 데이터를 확보해야 한다.
▲데이터의 양: AI는 많은 양의 데이터를 학습해야 성능이 향상된다. 따라서 AI 조련을 위해서는 충분한 양의 데이터를 확보해야 한다.
▲학습 알고리즘: 학습 알고리즘은 AI가 데이터를 학습하는 방법을 결정한다. 따라서 AI 조련을 위해서는 적절한 학습 알고리즘을 선택해야 한다.
▲학습 파라미터: 학습 파라미터는 AI가 학습하는 과정에서 조절하는 변수이다. 따라서 AI 조련을 위해서는 최적의 학습 파라미터를 찾는 것이 중요하다.
AI 조련은 많은 시간과 비용이 소요되는 작업이다. 따라서 AI 조련을 위해서는 효율적인 방법을 개발하는 것이 중요하다. 또한, AI 조련의 결과가 편향되지 않도록 주의해야 한다.
AI 조련의 중요성은 다음과 같이 요약할 수 있다. AI 조련은 AI의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. AI 조련은 AI의 성공 여부를 좌우할 수 있다. AI 조련은 많은 시간과 비용이 소요되는 작업이다.
AI 조련의 결과가 편향되지 않도록 주의해야 한다. AI 조련은 AI의 발전에 있어 필수적인 요소이다. AI 조련의 중요성을 인식하고, 효율적인 AI 조련 방법을 개발하기 위한 노력이 필요하다.
다음은 AI 조련의 과제로 제시할 수 있는 내용들이다.
▲데이터의 다양성 확보: AI는 다양한 데이터를 학습해야 성능이 향상된다. 따라서 AI 조련을 위해서는 다양한 데이터를 확보해야 한다.
▲데이터의 균형성 확보: AI는 균형 잡힌 데이터를 학습해야 편향되지 않은 결과를 도출할 수 있다. 따라서 AI 조련을 위해서는 데이터의 균형성을 확보해야 한다.
▲데이터의 기밀성 보호: AI 조련에 사용되는 데이터는 민감한 정보일 수 있다. 따라서 AI 조련을 위해서는 데이터의 기밀성을 보호해야 한다.
▲AI 조련의 자동화: AI 조련은 많은 시간과 비용이 소요되는 작업이다. 따라서 AI 조련의 자동화를 통해 효율성을 높일 수 있다.
AI 조련의 과제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 노력이 필요하다.
▲데이터 수집 및 관리 기술의 발전: 다양한 데이터를 효율적으로 수집하고 관리할 수 있는 기술이 발전해야 한다.
▲데이터 전처리 기술의 발전: 다양한 데이터의 품질을 향상시키고, 데이터의 균형성을 확보할 수 있는 기술이 발전해야 한다.
▲데이터 보안 기술의 발전: 데이터의 기밀성을 보호할 수 있는 기술이 발전해야 한다.
▲AI 조련 자동화 기술의 발전: AI 조련을 자동화할 수 있는 기술이 발전해야 한다. AI 조련의 과제를 해결하기 위한 노력이 이루어진다면, AI 조련의 효율성이 높아지고, AI의 성능이 향상될 수 있을 것이다.
이상은 AI 조련 또는 AI 훈련의 기본적이고 핵심적인 내용들을 정리한 것이다. 위와 같은 AI 조련은 AI를 오랜 기간 연구한 전문가나 개발자만이 할 수 있을 것이다. 그러나 AI를 39년간 연구해온 필자는 일반인 누구나 쉽게 AI를 조련하는 방법을 개발해서 교육중이다. 방법은 어렵지 않다.
생성형 AI에게 질문만 하는 것이 아니라 AI가 모르는 것을 가르쳐 주면 된다. 가르쳐 줄 때 충분한 근거를 제시해주면 더 잘 알아듣는다.
필자는 AI가 모르는 것 수십 가지를 가르쳐 주고 그 결과를 브랜딩과 홍보 전략으로 활용한다. 이 방법을 전 국민이 잘 활용하면 ‘AI 일상화’와 ‘AI 대중화’가 더 빠르게 진행되고, 우리나라가 AI강국이 되는 것을 앞당길 수 있을 것으로 확신한다.
문형남(숙명여대 경영전문대학원 교수, 한국AI교육협회 회장)
출처 : SDG뉴스(http://www.sdgnews.net)