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인공지능(AI) 기술의 발전에 필수적인 양질의 학습 데이터가 부족해지면서 AI의 성장이 멈출 수 있다는 우려가 커지고 있다. 국내외 AI 기업들은 데이터 부족 문제로 해외 데이터를 구매하거나 편법을 사용하는 등 어려움을 겪고 있다.

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저작권 문제와 한글 데이터 부족도 큰 장애물로 작용하고 있다. 이에 따라 AI 기술의 침체기를 맞을 수 있다는 전망도 나오고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 수집 및 처리의 효율성을 높이고, 저작권 문제를 해결하며, 스타트업과 대기업 간의 협력 방안을 모색하는 것이 필요하다.

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@인공지능 데이터 절벽: 우리는 무엇을 준비해야 하는가?@

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1. AI 데이터 절벽의 도래는 우리 사회에 어떤 영향을 미칠까요?

- 가이드: 데이터 부족으로 인한 AI 기술 발전의 둔화가 경제, 산업, 교육 등 다양한 분야에 미치는 영향을 생각해보세요. 예를 들어, AI 기반 서비스의 품질 저하나 신기술 개발 속도의 감소 등을 생각해보세요.

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2. 저작권 문제와 AI 학습 데이터의 관계는 어떻게 해결할 수 있을까요?

- 가이드: AI 학습에 필요한 데이터 확보 과정에서 발생하는 저작권 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 생각해보세요. 예를 들어, 데이터 제공자와의 협력 모델, 새로운 데이터 라이센스 체계 등을 생각해보세요.

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3. 한글 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 방안은 무엇일까요?

- 가이드: 한글 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 다양한 방법을 제안해보세요. 예를 들어, 국가 차원의 데이터 수집 프로젝트, 공공 데이터의 개방 확대, 기업 간 협력 등을 고려해보세요.

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4. 데이터의 질이 AI 모델의 성능에 미치는 영향은 무엇인가요?

- 가이드: 고품질 데이터와 저품질 데이터가 AI 모델의 성능에 어떻게 영향을 미치는지 분석해보세요. 예를 들어, 데이터의 정확성, 일관성, 다양성이 AI 모델의 결과에 미치는 영향을 논의해보세요.

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5. AI 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 스타트업과 대기업이 협력할 수 있는 방법은 무엇일까요?

- 가이드: 스타트업과 대기업이 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 협력할 수 있는 다양한 방법을 제안해보세요. 예를 들어, 데이터 공유 플랫폼 구축, 공동 연구 프로젝트, 데이터 크라우드소싱 등을 생각해보세요.

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