[박지환의 인공지능 선긋기] 상황이 바뀌었다, AI 데이터 품질은 ‘정확도’가 아니다

AI 요약

정형데이터 시대의 정확성·완전성·일관성 같은 전통적 품질 기준으로는 생성형 AI가 학습하는 비정형 데이터의 품질을 관리할 수 없으며, 각 AI 목적에 맞게 현실 상황을 충분히·다양하게·균형 있게 담은 '데이터 충실도'가 필요하다고 주장했습니다. 생성형 AI에는 사회적 편견을 바로잡는 가치적 충실도가, 산업 AI에는 정상뿐 아니라 예외·위험 조건을 포함하는 물리적 충실도가 필요하다고 지적했습니다. 현장에서는 여전히 오타·형식 점검에 머물러 있어 한계가 있고, 데이터 충실도에 대한 표준화된 기준을 발 빠르게 정립해 산업에 적용해야 미래 경쟁력을 확보할 수 있다고 강조했습니다.