AI 모델의 개발 및 구현에서 인간의 입력이 차지하는 역할이 최근 몇 년 동안 기하급수적으로 증가했다는 사실은 부인할 수 없습니다.머신 러닝 알고리즘 교육부터 온라인 콘텐츠 큐레이팅 및 조정에 이르기까지 AI 시스템의 효과를 보장하려면 인간의 참여가 필수적입니다.그러나 이러한 수요 급증으로 인해 쉽게 극복할 수 없는 많은 문제가 발생했습니다.대규모 기술 기업이 이러한 노동 집약적 프로세스에 필요한 리소스를 독점함에 따라 사람이 주석을 추가한 데이터 시장은 불균형해질 수 있습니다.한편, 노동 집약적인 데이터 레이블링 작업을 수행하는 사람들은 종종 열악한 작업 환경에 직면합니다.그렇다면 현재 AI용 데이터 라벨링이 직면하고 있는 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?
품질, 속도, 비용: 문제의 삼박자
인간의 의견을 AI에 통합하는 것과 관련된 문제는 일반적으로 품질, 속도, 비용이라는 세 가지 범주로 분류할 수 있습니다.품질 측면에서는 결과가 입력에 따라 양호하지 않습니다. 즉, 데이터 레이블이 잘못 지정되면 AI 모델의 효율성이 떨어집니다.하지만 레이블이 지정된 고품질 데이터를 얻는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. 특히 사내에서 수행할 경우 더욱 그렇습니다.이것이 바로 많은 기업이 어려운 일을 처리하기 위해 타사 서비스를 선택하는 이유입니다.하지만 여기에는 나름의 문제가 있습니다.오늘날 급변하는 기술 환경에서는 속도와 민첩성이 매우 중요하며, 사내 팀을 교육하는 데 필요한 시간과 노력으로 인해 많은 조직에서 이 과정에서 비용이 많이 들 수 있습니다.아웃소싱을 하더라도 빠른 처리 시간이 항상 보장되는 것은 아닙니다.
데이터 라벨링의 다양성 부족
그리고 데이터 레이블링의 다양성, 즉 다양성의 부족 문제가 있습니다.데이터 레이블링에 관여하는 사람들의 인구 통계는 종종 왜곡되어 관점의 다양성이 결여됩니다.이로 인해 데이터의 대표성이 떨어지고 결과적으로 AI 모델의 신뢰성이 떨어지거나 최악의 경우 편향성이 떨어집니다.데이터에 레이블을 지정하는 사람들이 동질적인 집단에 속한다면 데이터는 그 동질성을 반영할 가능성이 높습니다.이로 인해 AI 모델, 특히 전 세계 청중을 대상으로 하거나 복잡한 사회적 문제를 해결하기 위한 모델의 효율성이 제한됩니다.
인간의 의견을 AI에 대규모로 통합하는 것은 간단한 작업이 아닙니다.품질, 속도, 비용 및 다양성과 관련된 문제가 산적해 있습니다.복잡성을 감안할 때 공평한 경쟁의 장을 마련할 수 있는 보다 분산된 솔루션을 고려하는 것이 중요해졌습니다.데이터 라벨링을 위한 보다 공평하고 효과적인 시스템을 보장하기 위해 규제 및 정책 개입이 필요할 수도 있습니다.
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