(워킹맘이야기) AI 겉핥기 중의 깨달음의 단상

AI에 대해 제대로 된 공부를 한 적이 없다.

그럴 시간도 없었지만 능력도 없었을 것 같다.

 

막막함 속에서 1~2년이 흐르고 있으며 

나는 그나마 나이가 무기인지라 그 옛날의 꼴랑 조금있는 개발경험과 나름의 연륜? 으로 견디고 있는 중이다.

 

직접적인 개발은 관여하지 않으므로

기본적인 흐름과 본질만 파악하려고 하는데, 오늘 문득 그동안 느껴왔던 바를 적어보고자 한다. 

 

AI는 학습이란 것을 과정을 거친다.

머신러닝, 딥러닝 등.. 모두 사람처럼 배우는 과정이 있어야  점점 더 똑똑해지고 쓸만한 녀석으로 변신을 한다.

이를 위해서는 소위 '학습용데이터'가 필요하다.

 

학습용 데이터를 구축하는데 돈이 꽤 든다.

흔히 말하는 데이터라벨러(인공지능 눈알붙이기) 등의 업무를 하는 사람도 필요하고, 쉽게 작업을 하기 위한 툴도 필요하고... 게다가 작업방법에 대한 교육도 해야하는 사업체가 있을 정도다.

 

보통은 개발 초기 단계에서는 오픈데이터셋이라는 공개용데이터를 사용한다.

글로벌한 시대니, 국외에도 있고 몇년 전부터는 우리나라에서도 과기부 차원에서 데이터셋 구축 사업을 하고 있다.

가입만 하면 공짜로 다운로드가 가능하니 궁금하면... 방문해보도록 한다.

https://aihub.or.kr/ 

AI-Hub

한국어, 영상데이터, 헬스케어, 교통분야, 농축수산 등등등.... 

여러 도메인의 자료가 있으니 AI를 접하시는 분들이 확인해보면 좋을 것 같다.

 

 

암튼, 오늘 지인들과 대화를 했는데, 그 중 하나가 Source 였다. 

어떠한 소문에 대해 정보 제공자는 누구인지, 그 정보는 믿을만한지....???

 

전혀 AI와는 전~~~~~혀 상관없는 대화를 하고 있었는데....... 

집에 돌아오는 길에 이런저런 생각을 하다보니 교집합을 발견했다.

AI도 인간사와 다름없이 원천데이터의 한계가 있거나 데이터의 품질이 보장되지 않는다면 학습 결과가 좋지 않을 것이라는  점이다.

 

설명가능한 AI가 최근의 트렌드라고 한다면, 학습데이터의 품질 뿐 아니라 결과값에 대한 근거가 있어야 한다.

오늘 인생의 깨달음을 얻은 것 같았다.

나도 누군가에게 양질의 정보를 제공하고... (예를 들어 아이에게 정확한 정보를 주는 것)

결과에 대해 설명할 줄 알아야 하며... (예를 들어 업무 시 항상 근거 데이터를 마련한다)

그 결과에 대해 수긍하고 발전적이 되도록 해야한다는 점. (AI도 무한 학습하듯이....)

 

물론 AI처럼 학습량이 너무 넘쳐서도, 부족해서도 안될 것이다.

오히려 학습을 과하게 해도 최적점에 비해 성능이 떨어질 수 있다고 한다. (나도 이제 무리한 야근 지양!!!!)

부족하면 더더욱 안되고...ㅎㅎ

 

 

머리가 더 썩기 전에... 윤활유 살짝 뿌리고 공부나 더 해야겠다. 우훗

 

AI허브에서 주간 인기검색어를 보니... '사과'가 1위... 왜일까....???