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🤖 AI는 왜 헛소리를 할까? – 언어모델의 환각현상(Hallucination) 탐구 GPT, Claude, Gemini… 정말 똑똑한 것 같은 AI가 사실은 말도 안 되는 소리를 하는 걸 경험해보셨나요?그럴듯하지만 완전히 틀린 정보를 말하는 현상, 이를 우리는‘환각(Hallucination)이라고 부릅니다.이번 글에서는 이 환각 현상이 왜 생기는지, 실제 어떤 문제가 있는지, 그리고 AI 업계가 어떤 해결책을 시도하고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.📌 목차환각이란 무엇인가? – ‘진짜처럼 보이는 거짓’의 원리AI의 헛소리는 어떻게 현실에서 문제를 일으키는가환각을 줄이기 위한 기술적 대응과 한계🧠 1. 환각이란 무엇인가? – ‘진짜처럼 보이는 거짓’의 원리AI 환각(Hallucination)은 언어모델이 사실이 아닌 정보를, 그럴듯한 문장으로 만들어내는 현상을 의미합니다.GPT, Cla.. 2025. 7. 8.
합성데이터 5편: 합성 데이터는 공정한가? – 알고리즘 윤리와 규제 이슈 “진짜 사람이 아닌, AI가 만든 데이터를 써도 괜찮을까?”기술이 빠르게 발전하면서, 데이터의 ‘출처’와 ‘정당성'이 중요한 시대가 왔습니다.오늘은 합성 데이터를 둘러싼 윤리적 질문과 규제 이슈, 그리고 우리가 준비해야 할 방향에 대해 이야기해봅니다.1. ‘가짜 데이터’가 만드는 윤리적 고민합성 데이터는 겉보기에 실제와 다를 바 없지만, 다음과 같은 중요한 질문들을 남깁니다: ❓ 이 데이터는 ‘누구’의 것인가?GAN이나 LLM 기반 합성 데이터는 대부분 기존의 실제 데이터를 학습하여 생성합니다.하지만 그 데이터에 개인의 정보, 고유한 표현, 민감한 기록이 포함되어 있었다면?→ 생성된 데이터도 간접적으로 개인 정보 노출 위험을 안고 있을 수 있습니다.🧠 예시: 실제 환자의 진료기록을 학습한 AI가 만든 .. 2025. 7. 8.
합성데이터 4편: 🏢 Synthetic Data 도입기: 기업은 어떻게 시작할까? “우리 회사도 합성 데이터를 써보고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할까?”많은 기업들이 이제 ‘합성 데이터’를 단순한 기술이 아닌 생산성 도구로 받아들이고 있습니다.오늘은 실제 기업들이 합성 데이터를 어떻게 도입했고,어떤 전략과 도구, 조직적 접근을 활용했는지 살펴보겠습니다.1. 왜 기업들은 합성 데이터를 쓰기 시작했을까?🔍 1) 데이터 부족과 규제의 이중고기업의 AI 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유는 데이터 부족입니다. 특히 다음과 같은 상황에서 어려움이 극심합니다.민감한 데이터: 고객정보, 의료, 금융 기록 등은 법적 제약데이터 수집 비용: 라벨링 비용, 인프라 부족, 시간 문제희소한 케이스: 자율주행 사고, 보안 침입, 희귀 고객 행동 등이때 합성 데이터는 다음의 두 가지 역할을 합니다:기존 데이.. 2025. 7. 8.
합성데이터 3편: 🚗 의료·보안·자율주행 분야에서 합성 데이터가 바꾼 것들 AI는 이제 상상으로만 데이터를 만들 수 있습니다.그리고 그 ‘상상력’이 의료, 보안, 자율주행 산업의 판을 바꾸고 있습니다.이 글에서는 합성 데이터가 실제 산업 현장에서 어떻게 활용되고 있고,기존 한계를 어떻게 극복했는지 대표 사례 중심으로 정리해봅니다.1. 의료: 민감한 정보 없이도 AI를 훈련시키는 법🔍 문제: 환자 데이터는 많지만, 쉽게 쓸 수 없다의료 데이터는 AI 학습에 매우 유용하지만, 다음과 같은 실제적 제약이 존재합니다:환자의 개인정보 보호(법적 규제)데이터 접근 불균형(병원별 편차, 특정 질병 데이터 부족)라벨링 비용 과다(의료 전문가 필요)이러한 문제로 인해 의료 AI 개발은 항상 데이터의 장벽을 마주하게 됩니다. 💡 해결: GAN 기반 합성 의료 이미지GAN을 활용해 실제 환자의.. 2025. 7. 7.
합성데이터 2편:🧠 GAN, VAE, Diffusion… 합성 데이터를 만드는 AI 기술 총정리 “AI가 데이터를 만든다고?”그 중심에는 바로 생성 모델(Generative Models)이 있습니다.오늘은 대표적인 합성 데이터 생성 기술인 GAN, VAE, Diffusion을 개념부터 차이점, 활용 분야까지 전반적으로 살펴보겠습니다.1. 생성형 모델의 기본 구조 – 데이터 생성의 뇌합성 데이터를 만드는 AI 기술은 모두 생성형 모델(Generative Model)의 범주에 들어갑니다.기존 데이터를 학습해 새로운 데이터를 만들어내는 모델로, 이미지, 텍스트, 오디오, 3D 모델 등 거의 모든 형태의 데이터 생성이 가능합니다. 가장 널리 알려진 세 가지 기술은 다음과 같습니다: ✅ GAN (Generative Adversarial Network)2014년 Ian Goodfellow가 제안한 이 구조는,.. 2025. 7. 7.
합성데이터 1편:🧠 AI 모델이 만들어낸 ‘가짜 데이터’는 실제로 얼마나 쓸모 있을까? 데이터가 부족해서 모델을 못 만든다? 이제는 AI가 데이터를 만들어서 해결하는 시대!하지만 이 ‘합성 데이터’, 과연 진짜 데이터만큼 믿을 수 있을까요?📌 목차합성 데이터란 무엇이며, 어떻게 만들어지는가?합성 데이터는 어디에, 어떻게 활용되고 있을까?기술이 아닌 윤리의 문제: 신뢰성과 악용 가능성맺음말: 진짜보다 더 ‘쓸모 있는’ 가짜? 🔍 1. 합성 데이터란 무엇이며, 어떻게 만들어지는가?합성 데이터(Synthetic Data)는 실제 세계에서 수집된 데이터가 아니라, AI가 기존 데이터를 학습해서 생성한 데이터입니다.이미지, 텍스트, 음성, 센서 등 다양한 형태로 만들어질 수 있으며, 대표적인 생성 기술은 다음과 같습니다:생성 모델 설명 활용 분야GAN (Generative Adversarial .. 2025. 7. 7.
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