인공 지능 (AI) 의 경우 머신 러닝 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터가 알고리즘 자체보다 더 중요할 수 있습니다.양질의 교육 데이터가 없으면 가장 발전된 AI 기술도 정확한 통찰력을 얻지 못할 것입니다. 신뢰할 수 있는 AI 구축.AI의 발전이 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어주면서 더 많은 (그리고 더 나은) 교육 데이터에 대한 갈망이 계속 심화되고 있습니다.
교육 데이터를 구성하는 요소는 정확히 무엇일까요?공정하고 책임감 있고 유용한 AI 시스템을 개발하기 위해 고품질 데이터 세트를 소싱하고 레이블링하는 것이 왜 그렇게 중요할까요?AI에서 학습 데이터의 역할을 알아보고 AI를 활용하는 모든 사람이 학습 데이터를 최우선 과제로 삼아야 하는 이유를 살펴보겠습니다.
교육 데이터란 무엇일까요?
머신러닝 모델을 위한 기반
교육 데이터는 학습에 사용되는 데이터를 말합니다. 머신 러닝 새 데이터를 올바르게 해석하고 처리하기 위한 모델이는 예측, 언어 번역, 패턴 식별 등을 수행할 수 있는 AI 시스템을 만들기 위한 기반입니다.데이터 과학자는 학습 데이터를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 개발하고 테스트합니다.
학습 데이터는 입력 데이터를 분석할 때 AI 모델의 이상적인 출력 또는 예측을 나타내기 위해 레이블이 지정되거나 주석이 달린 예제로 구성됩니다.이러한 레이블은 알고리즘이 패턴 인식을 통해 시간이 지남에 따라 학습할 수 있도록 도와줍니다. 이전에는 볼 수 없었던 데이터가 표시되면 정확한 예측을 시작할 수 있습니다.
예를 들어, 다양한 유형의 동물을 자동으로 식별하는 이미지 인식 모델을 구축한다고 상상해 보십시오.훈련 데이터는 “cat”, “dog”, “bird” 등을 나타내는 레이블이 정확하게 붙은 다양한 동물을 묘사한 다양한 이미지로 구성될 것입니다. 레이블링된 이 데이터에서 패턴을 학습하면 모델이 새 이미지를 제시했을 때 이러한 동물을 인식할 수 있습니다.
학습 데이터가 더 우수하고 대표성이 높을수록 개발된 AI 시스템이 실제 세계에서 더 나은 성능을 발휘합니다.그렇기 때문에 신중한 레이블 지정 및 샘플링 기술을 통해 AI에 대한 고품질 교육 데이터를 큐레이팅하는 것이 AI 성공에 매우 중요합니다.
AI 모델을 위한 데이터 라벨링
AI 교육에서 인간 피드백의 중요성
품질 교육 데이터 생성의 핵심은 사람이 원하는 출력 또는 예측을 나타내기 위해 원시 데이터에 수동으로 레이블을 지정하고 주석을 달아야 한다는 것입니다.머신 러닝은 데이터로부터 보다 자동화된 인사이트를 얻을 수 있도록 보장하지만, 현재는 인간이 AI가 실제 요구와 제약에 부합하는지 감독하고 안내하는 데 있어 그 무엇과도 바꿀 수 없는 역할을 하고 있습니다.
다음과 같은 복잡한 AI 모델에서는 특히 그렇습니다. 확산 모델이미지 생성 또는 자연어 처리와 같은 작업을 수행하려면 정밀하게 레이블링된 고품질 데이터 세트가 필요합니다.데이터에 레이블을 지정하는 작업은 지루하고 시간도 많이 걸리며 비용이 많이 드는 작업입니다. Appen 및 Scale AI와 같은 서비스의 인간 주석자로 구성된 대규모 팀이 필요합니다.그러나 이들의 상황에 대한 이해와 판단은 성능이 뛰어나고 책임감 있는 AI 시스템을 교육하는 데 필수적입니다.
라벨링 확장 기법
AI 교육 데이터 라벨링의 병목 현상을 완화하는 데 도움이 되는 몇 가지 기술이 있습니다.
- Sapien과 같은 플랫폼은 라벨링 작업을 수천 명의 작업자가 수행하는 미세한 작업으로 나눕니다.
- 보조 라벨링은 수동 작업과 기계 학습을 결합하여 프로세스의 일부를 반자동화합니다.
- 추론 레이블링은 모델을 사용하여 레이블이 지정된 작은 데이터 집합에서 레이블이 지정되지 않은 데이터로 레이블을 전파합니다.
유망하긴 하지만 변칙성을 찾아내고 높은 정확도를 보장하기 위해서는 여전히 사람의 감독과 품질 검사가 필요합니다.ISO 20252와 같은 표준은 품질 유지를 위한 데이터 라벨링의 모범 사례를 안내합니다.모델은 전적으로 학습 데이터에 의존하기 때문에 라벨이 오도되거나 편향될 경우 정확도 문제가 빠르게 악화됩니다.
AI의 학습 데이터에 대한 수요 증가
날로 커지는 AI 시스템의 데이터 갈망
컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 로봇 제어와 같은 분야에서 AI 기능이 더욱 발전함에 따라 데이터에 대한 요구도 그에 따라 확장됩니다.최첨단 모델에는 몇 년 전의 이전 모델보다 수백 배 더 많은 매개변수와 데이터가 필요할 수 있습니다.
예를 들어, AI 리서치 회사인 OpenAI가 방대한 양의 텍스트 데이터를 대상으로 학습한 GPT-4 모델은 이전 시도와 비교할 수 없는 인간과 유사한 언어 능력을 보여줍니다.하지만 이를 통해 현재의 규모를 확장할 수 있을지에 대한 의문도 제기됩니다. 데이터 레이블링 파이프라인 이러한 데이터 집약적 모델을 유지하기 위해서입니다.
다양하고 편향되지 않은 데이터세트 생성
양뿐만 아니라 다양성과 균형은 책임감 있는 교육 데이터를 큐레이팅하기 위한 중요한 특성입니다.좁은 인구통계학적 데이터를 기반으로 학습한 모델은 간과된 집단에 대한 이러한 편견을 지속시키고 증폭시킬 위험이 있습니다.불공정성을 완화하려면 다양한 지역, 인구 통계, 민족, 장르 등에 걸친 데이터 세트가 필요합니다.
세심한 데이터 세트 설계는 학습 단계와 테스트 단계 모두에서 모든 그룹을 적절하게 표현하기 위해 노력합니다.진정으로 공정하고 유용한 AI를 만드는 방법을 이해하는 데는 아직 이르다.하지만 책임감 있는 데이터 관행을 강조하는 것은 올바른 방향으로 나아가는 한 걸음입니다.
RLHF를 통한 책임감 있고 합법적이며 유용하고 공정한 AI
AI 시스템을 윤리적 가치에 맞추기
의료, 금융, 형사 사법 등의 분야에서 의사 결정을 자동화하는 데 AI가 점점 더 많이 활용되고 있기 때문에 실제 출시하기 전에 이러한 시스템이 도덕적 및 법적 원칙에 부합하는지 확인해야 합니다.머신러닝과 같은 분야에서는 정확도와 같은 성과 지표에 압도적으로 초점을 맞추는 경우가 많습니다.그러나 성능에 대한 기술적 정의가 좁은 경우에만 최적화하면 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다.
품질이 좋지 않거나 편향된 데이터로 인한 문제
학습 데이터의 결함으로 거슬러 올라가는 의심스러운 실제 시스템 동작이 있는 몇 가지 세간의 이목을 끄는 사례가 이미 있습니다.
- 재범 가능성을 예측하는 위험 평가 도구의 인종 편견
- 여성의 경우 오류율이 훨씬 높고 피부색이 어두운 얼굴 분석 도구
- 마이크로소프트의 Tay와 같은 유해하고 극단주의적인 언어 모델
각 사례에서 모델은 모델을 개발하는 데 사용된 데이터의 편향과 결함을 반영하고 증폭했습니다.윤리적 AI는 단순히 직접적인 차별을 피하는 데 그치지 않습니다.시스템을 부주의하게 대규모로 배포할 경우 불우한 집단의 부정적인 결과에 간접적으로 기여할 수 있는 방법에 대한 총체적인 평가가 필요합니다.
보다 윤리적인 AI를 구축하는 기법
고맙게도 데이터 세트와 모델을 더 엄격하게 감사하는 기술이 있습니다.
- 교육 데이터와 실제 배포 데이터 간의 인구통계학적 차이 정량화
- 부분군 전반의 모델 성능을 테스트하여 불균등한 효과를 찾아냅니다.
- 사각지대 및 숨겨진 장애 모드를 파악하기 위한 적대적 공격
- 시뮬레이션된 모집단 표본에 대한 모델 결정 시뮬레이션
고품질 훈련 데이터 세트 만들기
다양하고 대표적인 데이터 수집
고품질 교육 데이터는 테스트 시 예상되는 모든 실제 상황을 충분히 나타내야 합니다.그러나 공개된 대부분의 훈련 데이터 세트는 현실의 극히 일부만 다루고 있습니다.주간 주행 데이터로만 학습한 자율 주행 자동차 모델을 생각해 보십시오.훈련 중에 야간, 비 및 기타 조건을 경험하지 못하면 모델이 이러한 시나리오를 안정적으로 처리할 수 없습니다.
풍부한 교육 데이터를 취합하기 위해 웹 스크래핑, 크라우드소싱 및 여러 데이터 세트 집계와 같은 기술을 사용하면 단일 소스 데이터에서 흔히 부족한 다양성을 포착할 수 있습니다.하지만 이로 인해 특성이 매우 다른 데이터세트를 병합해야 하는 문제가 발생합니다.일관성을 보장하려면 충돌 해결, 레이블 정규화, 누락된 데이터 처리, 분포를 통계적으로 정렬하기 위한 단계가 필요합니다.
시간 경과에 따른 데이터세트 유지 관리
정적 자산과 달리 데이터세트의 가치는 변화하는 외부 세계에 발 맞추는 데 달려 있습니다.정기적으로 업데이트하면 인구조사 설문조사에서 추적한 실제 인구 통계를 데이터세트에 계속 반영할 수 있습니다.또한 버전 관리는 출판물에 사용된 오래된 데이터세트 스냅샷을 보존하여 AI 연구의 재현성을 높여줍니다.
AI용 교육 데이터의 미래는 데이터 라벨링 서비스에 있습니다
파이프라인 부품 자동화
오늘날에는 필수적이지만 방대한 양의 AI 교육 데이터를 수동으로 레이블링하는 것은 장기적으로 경제적으로 확장할 수 없습니다.이 분야에서는 준지도 학습, 생성적 적대 네트워크, 강화 학습, 신경망과 추론 알고리즘을 결합한 신경 기호 접근법과 같은 ML 기술을 통해 인간의 주석에 대한 의존도를 줄이는 것이 시급합니다.
합성 데이터 생성
사실적인 인공 훈련 데이터를 종합적으로 생성하면 라벨링 비용을 지불하지 않고도 데이터 세트의 다양성을 저렴하게 확장할 수 있습니다.스마트 증강 기술은 실제 시드 데이터를 자연 발생 데이터와 정확히 일치하지 않더라도 학습 목적으로 사용할 수 있는 그럴듯한 새로운 변형으로 변환합니다.
인적 감시에 대한 지속적인 필요성
그러나 이러한 혁신으로 향후 데이터 레이블링 요구가 줄어들 수 있지만, 교육 데이터 관행에 대한 인간의 감독 필요성은 아직 사라지지 않았습니다.학습 데이터 위에 구축된 AI 시스템을 배포함으로써 발생할 수 있는 잠재적인 사회적 영향을 비판할 수 있는 유일한 역량은 인간뿐입니다.파이프라인의 일부가 자동화로 전환되더라도 사람이 최신 정보를 파악할 수 있도록 하는 것은 여전히 필수적입니다.
AI를 위한 품질 교육 데이터의 경쟁 우위
AI 기능이 산업 전반에 걸쳐 빠르게 발전함에 따라 양질의 교육 데이터에 대한 액세스가 점점 더 핵심 경쟁력이 되고 있습니다.유용한 데이터를 활용하거나 이러한 데이터를 조달하고 레이블을 지정할 수 있는 리소스를 보유한 기업은 차세대 AI 성장의 선두 주자로서 수익을 창출할 수 있는 유리한 위치에 설 수 있습니다.
그러나 데이터의 양만 강조해도 다양성, 균형, 윤리적 일치와 같은 측면을 실수로 무시할 경우 의도하지 않은 피해를 입을 수 있습니다.AI를 책임감 있고 효과적으로 배포하려면 원시 데이터 큐레이션부터 모델 개발, 평가, 모니터링 및 유지 관리에 이르기까지 전체 파이프라인에 걸친 총체적인 감독이 필요합니다.
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- 일부 텍스트의 언어 모델
- 텍스트 분류
- 요약
- 감정 분석
- 다이얼로그
- 그 외 다수
- 컴퓨터 비전 일부 텍스트
- 세그멘테이션
- 물체 감지
- 이미지 인식
- 그 외 다수
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