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구글 자회사 딥마인드의 인공지능 알파고와 같이 AI의 작동 원리를 알 수 없는 '블랙박스' 현상이 지속되어 왔습니다.

이로 인해 AI의 결과물에 대한 신뢰성 문제는 AI의 문제점 중 하나입니다. 이러한 블랙박스 성격은 생성형 AI에서도 꾸준히 나타나고 있습니다.

많은 AI 연구자들은 이 문제를 해결할 수 있는 도구를 개발하여 AI의 학습과정을 시각화하고, 투명성을 확보하고자 노력하고 있습니다.

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이번 퍼듀 대학교 연구팀의 방식은 ‘위상 데이터 분석(Topology Data Analysis·TDA)’ 기법입니다.

이 기술은 다양한 데이터 세트에 적용 가능하며, 특히 유전자 돌연변이 예측과 같은 의학 분야에 적용되어 성능을 발휘하고 있다.

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이 기술을 통해 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하고 인공지능 개발의 난점을 해결할 수 있을지 기대 됩니다.

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@생각해볼만한 것@

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1. AI의 블랙박스 문제: AI의 작동 원리를 알 수 없는 블랙박스 현상은 결과의 신뢰성에 대한 의문을 불러일으키고 있습니다.

블랙박스 현상이 왜 AI의 신뢰성에 중요한 문제일까요?

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2. 투명성과 신뢰성: AI의 학습과정을 시각화하고 투명하게 만드는 기술은 AI 기술의 윤리적 측면에서도 중요합니다.

특히 의료 분야에서 AI의 응용이 더욱 신중한 접근을 필요로 하고 있습니다. 또 어떤 분야에 투명성이 중요할까요?

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3. 윤리적 AI 개발: AI의 편향성과 블랙박스 문제를 해결하는 것은 윤리적인 AI 개발에 대한 논의와 연관되어 있습니다.

AI 개발자에게 중요한 윤리적 관점은 무엇이 있을지 생각해보면 좋을 듯합니다.

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