데이터는 생성적 AI의 핵심 구성 요소입니다. - AI에서 데이터의 중요성에 대해

🌐📊 생성 AI를 위한 데이터의 중요성

데이터는 현대 기술의 중추이며 생성 AI의 개발 및 운영에 중요한 역할을 합니다. 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 음악, 심지어 비디오)를 생성할 수 있는 인공 지능이라고도 알려진 생성 AI는 현재 가장 혁신적이고 역동적인 기술 개발 분야 중 하나입니다. 그런데 무엇이 이러한 발전을 가능하게 만드는가? 대답은 간단합니다. 바로 데이터입니다.

📈💡 데이터: 생성 AI의 핵심

여러 면에서 데이터는 생성 AI의 핵심입니다. 광범위한 양의 고품질 데이터가 없으면 이러한 시스템을 구동하는 알고리즘은 학습하거나 발전할 수 없습니다. 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 유형과 품질은 창의적이고 유용한 결과를 생성하는 능력을 크게 결정합니다.

데이터가 왜 그렇게 중요한지 이해하려면 생성 AI 시스템이 작동하는 과정을 살펴봐야 합니다. 이러한 시스템은 기계 학습, 특히 딥 러닝을 사용하여 훈련됩니다. 딥 러닝은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하는 인공 신경망을 기반으로 하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 이러한 네트워크에는 패턴과 연결을 인식하고 학습할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 공급됩니다.

📝📚 생성 AI를 통한 텍스트 생성: 간단한 예

간단한 예는 생성 AI를 사용한 텍스트 생성입니다. AI가 설득력 있는 텍스트를 작성하려면 먼저 엄청난 양의 언어 데이터를 분석해야 합니다. 이러한 데이터 분석을 통해 AI는 인간 언어의 구조, 문법, 의미 및 문체 장치를 이해하고 복제할 수 있습니다. 데이터가 다양하고 광범위할수록 AI는 다양한 언어 스타일과 뉘앙스를 더 잘 이해하고 재현할 수 있습니다.

🧹🏗️ 데이터 품질 및 준비

하지만 데이터의 양뿐만 아니라 품질도 중요합니다. 고품질 데이터는 깨끗하고 잘 선별되어 있으며 AI가 학습해야 하는 내용을 대표합니다. 예를 들어, 결함이 있거나 잘못된 정보가 주로 포함된 데이터로 텍스트 AI를 교육하는 것은 도움이 되지 않습니다. 데이터에 편향이 없는지 확인하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 훈련 데이터의 편향으로 인해 AI가 편향되거나 부정확한 결과를 생성할 수 있으며, 이는 특히 의료나 사법과 같은 민감한 영역에서 많은 사용 사례에서 문제가 될 수 있습니다.

또 다른 중요한 측면은 데이터의 다양성입니다. 생성적 AI는 광범위한 데이터 소스의 이점을 활용합니다. 이를 통해 모델이 보다 범용화되고 다양한 상황과 사용 사례에 대응할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 생성을 위한 생성 모델을 훈련할 때 데이터는 다양한 장르, 스타일, 시대에서 가져와야 합니다. 이를 통해 AI는 다양한 철자와 형식을 이해하고 생성할 수 있습니다.

데이터 자체의 중요성 외에도 데이터를 준비하는 과정도 중요합니다. 유용성을 극대화하려면 AI를 훈련하기 전에 데이터를 처리해야 하는 경우가 많습니다. 여기에는 데이터 정리, 중복 제거, 오류 수정, 데이터 정규화 등의 작업이 포함됩니다. 신중하게 수행된 데이터 준비 프로세스는 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.

🖼️🖥️ 생성 AI를 통한 이미지 생성

생성적 AI와 데이터의 중요성이 특히 두드러지는 중요한 영역은 이미지 생성입니다. GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 기술은 전통적인 이미지 생성 방법에 혁명을 일으켰습니다. GAN은 서로 경쟁하는 두 개의 신경망, 즉 생성자와 판별자로 구성됩니다. 생성기는 이미지를 생성하고, 판별기는 이러한 이미지가 실제(훈련 데이터 세트에서)인지 아니면 생성기에 의해 생성되었는지 평가합니다. 이 대회를 통해 생성기는 믿을 수 없을 정도로 실제 이미지를 생성할 수 있을 때까지 지속적으로 개선됩니다. 여기에서도 생성기가 사실적이고 상세한 이미지를 생성할 수 있으려면 광범위하고 다양한 이미지 데이터가 필요합니다.

🎶🎼 음악 작곡 및 생성 AI

데이터의 중요성은 음악의 영역으로도 확장됩니다. 생성 음악 AI는 대규모 음악 작품 데이터베이스를 사용하여 특정 음악 스타일의 특징적인 구조와 패턴을 학습합니다. 이 데이터를 사용하여 AI는 인간 작곡가의 작품과 스타일이 유사한 새로운 음악을 작곡할 수 있습니다. 이는 예를 들어 새로운 작곡 개발이나 맞춤형 음악 제작 등 음악 산업에 흥미로운 기회를 열어줍니다.

📽️🎬 비디오 제작 및 생성 AI

데이터는 비디오 제작에서도 매우 중요한 가치를 갖습니다. 생성 모델은 현실적이고 혁신적인 비디오를 만들 수 있습니다. 이러한 AI는 영화의 특수 효과를 만들거나 비디오 게임의 새로운 장면을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 기본 데이터는 다양한 장면, 관점 및 움직임 패턴을 포함하는 수백만 개의 비디오 클립으로 구성될 수 있습니다.

🎨🖌️ 예술과 생성 AI

생성 AI의 이점과 데이터의 중요성을 활용하는 또 다른 영역은 예술입니다. 예술적 AI 모델은 과거의 거장들로부터 영감을 받은 놀라운 예술 작품을 만들거나 완전히 새로운 예술적 스타일을 선보입니다. 이러한 시스템은 다양한 예술적 스타일과 기술을 포착하기 위해 다양한 예술가와 시대의 작품이 포함된 데이터세트를 통해 훈련되었습니다.

🔒🌍 윤리 및 데이터 보호

윤리는 데이터 및 생성 AI와 관련하여 중요한 역할을 합니다. 모델은 대량의 개인 데이터나 민감한 데이터를 사용하는 경우가 많기 때문에 개인 정보 보호 문제를 고려해야 합니다. 데이터를 공정하고 투명하게 사용하고 개인의 개인정보를 보호하는 것이 중요합니다. 기업과 연구 기관은 데이터를 책임감 있게 처리하고, 자신이 개발하는 AI 시스템이 윤리적 기준을 충족하는지 확인해야 합니다.

결론적으로, 데이터는 생성 AI의 개발과 성공을 위한 중요한 구성 요소입니다. 이는 이러한 시스템이 지식을 끌어내는 원재료일 뿐만 아니라 다양한 응용 분야에서 잠재력을 최대한 발휘하는 열쇠이기도 합니다. 세심한 데이터 수집, 처리 및 사용을 통해 생성 AI 시스템이 더욱 강력하고 유연할 뿐만 아니라 윤리적이고 안전하다는 것을 보장할 수 있습니다. 생성적 AI의 여정은 아직 초기 단계에 있으며, 데이터의 역할은 계속해서 중심이 될 것입니다.

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Reinhard Heckel, 기계 학습 교수 – 이미지: Astrid Eckert / TUM

📊💻 데이터는 AI의 기반을 형성합니다. 훈련에는 인터넷에서 자유롭게 접근할 수 있는 데이터가 사용되며, 이는 엄격하게 필터링됩니다.

• 훈련할 때 왜곡을 피하는 것은 어렵습니다. 따라서 모델은 균형 잡힌 답변을 제공하고 문제가 있는 용어를 피하려고 시도합니다.
• AI 모델의 정확도는 애플리케이션에 따라 달라지며, 무엇보다도 질병 진단 시 모든 세부 사항이 관련됩니다.
• 데이터 보호 및 데이터 이동성은 의료 환경에서 어려운 문제입니다.

우리의 데이터는 이제 인터넷 어디에서나 수집되며 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 훈련하는 데에도 사용됩니다. 그러나 인공 지능(AI)은 어떻게 훈련되고, 모델에서 왜곡, 즉 편향이 발생하지 않도록 어떻게 보장하며, 데이터 보호는 어떻게 유지됩니까? 뮌헨 공과대학교(TUM)의 기계 학습 교수인 Reinhard Heckel이 이러한 질문에 대한 답변을 제공합니다. 그는 의학 분야에서 대규모 언어 모델과 이미징 방법을 연구합니다.

🔍🤖 AI 시스템 훈련에서 데이터는 어떤 역할을 합니까?

AI 시스템은 데이터를 훈련 예시로 사용합니다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 교육을 받은 주제에 대한 질문에만 답변할 수 있습니다.

일반 언어 모델이 훈련에 사용하는 정보의 대부분은 인터넷에서 무료로 사용할 수 있는 데이터입니다. 질문에 대한 학습 데이터가 많을수록 결과가 더 좋습니다. 예를 들어, 수학 작업에 도움이 될 것으로 예상되는 AI에 대한 수학의 연결을 설명하는 좋은 텍스트가 많으면 훈련 데이터도 그에 따라 좋을 것입니다. 동시에 현재 데이터를 선택할 때 많은 필터링이 있습니다. 방대한 양의 데이터 중에서 좋은 데이터만 수집하여 학습에 사용합니다.

📉🧠 데이터를 선택할 때 AI가 인종차별적, 성차별적 고정관념, 소위 편견을 생성하는 것을 어떻게 방지하나요?

고전적인 고정관념에 빠지지 않고 편견이 없고 공정한 방법을 개발하는 것은 매우 어렵습니다. 예를 들어 피부색에 따라 결과가 왜곡되는 것을 방지하려는 경우 비교적 쉽습니다. 그러나 피부색에 성별도 추가되면 모델이 피부색과 성별에 대해 동시에 완전히 편견 없이 행동하는 것이 더 이상 불가능한 상황이 발생할 수 있습니다.

따라서 대부분의 언어 모델은 예를 들어 정치적 질문에 균형 잡힌 답변을 제공하고 다양한 관점을 밝히려고 노력합니다. 미디어 콘텐츠를 기반으로 교육할 경우 저널리즘 품질 기준을 충족하는 미디어가 선호됩니다. 또한 데이터를 필터링할 때 인종차별, 성차별과 같은 특정 단어가 사용되지 않도록 주의를 기울입니다.

🌐📚 일부 언어에는 인터넷에 많은 콘텐츠가 있지만 다른 언어에는 훨씬 적은 콘텐츠가 있습니다. 이것이 결과의 품질에 어떤 영향을 미치나요?

대부분의 인터넷은 영어로 되어 있습니다. 따라서 대규모 언어 모델은 영어에서 가장 잘 작동합니다. 하지만 독일어에 대한 내용도 많이 있습니다. 그러나 잘 알려져 있지 않고 텍스트가 많지 않은 언어의 경우 훈련 데이터가 적기 때문에 모델의 성능이 저하됩니다.

특정 언어에서 언어 모델이 얼마나 잘 사용될 수 있는지는 소위 확장 법칙을 따르기 때문에 쉽게 관찰할 수 있습니다. 이는 언어 모델이 다음 단어를 예측할 수 있는지 여부를 테스트합니다. 학습 데이터가 많을수록 모델이 더 좋아집니다. 그러나 상황이 좋아질 뿐만 아니라 예측할 수 있을 정도로 좋아집니다. 이는 수학 방정식으로 쉽게 표현될 수 있다.

💉👨‍⚕️ 실제로 AI는 얼마나 정확해야 하나요?

이는 해당 적용 분야에 따라 크게 달라집니다. 예를 들어, AI를 사용하여 후처리된 사진의 경우 모든 머리카락이 끝 부분에 올바른 위치에 있는지는 중요하지 않습니다. 결국 사진이 좋아 보이면 충분합니다. 대규모 언어 모델의 경우에도 질문에 대한 답변을 잘 받는 것이 중요합니다. 세부 사항이 누락되었거나 부정확한지 여부가 항상 중요한 것은 아닙니다. 언어모델 외에도 의료영상처리 분야에 대한 연구도 하고 있습니다. 여기서는 생성된 이미지의 모든 세부 사항이 정확하다는 것이 매우 중요합니다. 진단에 AI를 사용한다면 절대적으로 정확해야 합니다.

🛡️📋 데이터 보호 부족은 AI와 관련하여 자주 논의됩니다. 특히 의료 분야에서 개인 데이터가 어떻게 보호되는지 확인합니까?

대부분의 의료 애플리케이션은 익명화된 환자 데이터를 사용합니다. 이제 진짜 위험은 여전히 ​​데이터에서 결론을 도출할 수 있는 상황이 있다는 것입니다. 예를 들어 MRI나 CT 스캔을 사용하여 연령이나 성별을 추적할 수 있습니다. 따라서 데이터에는 실제로 익명화된 정보가 있습니다. 이때 환자에게 충분한 정보를 제공하는 것이 중요합니다.

⚠️📊 의료 상황에서 AI를 훈련할 때 또 어떤 어려움이 있나요?

가장 큰 어려움은 다양한 상황과 시나리오를 반영하는 데이터를 수집하는 것입니다. AI는 적용되는 데이터가 훈련 데이터와 유사할 때 가장 잘 작동합니다. 그러나 데이터는 환자 구성이나 데이터를 생성하는 장비 측면에서 병원마다 다릅니다. 문제를 해결하는 데는 두 가지 옵션이 있습니다. 알고리즘을 개선하거나 다른 상황에 더 잘 적용할 수 있도록 데이터를 최적화해야 하는 것입니다.

👨‍🏫🔬 사람 소개:

Reinhard Heckel 교수는 기계 학습 분야의 연구를 수행하고 있습니다. 그는 딥러닝을 위한 알고리즘과 이론적 기초 개발에 참여하고 있습니다. 그 중 하나는 의료 영상 처리에 중점을 두고 있습니다. 또한 DNA 데이터 저장장치를 개발하고 DNA를 디지털 정보기술로 활용하는 연구도 진행 중이다.

그는 또한 뮌헨 데이터 과학 연구소와 뮌헨 기계 학습 센터의 회원이기도 합니다.

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