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AI, 왜 설명 가능성이 중요한가?인공지능(AI) 기술은 우리 삶의 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있습니다. 하지만 AI 모델의 '블랙박스' 특성은 그 활용에 있어 중요한 문제점을 야기합니다. AI 모델이 내린 결정의 이유를 이해하기 어렵다는 점은 신뢰성 저하, 편향 문제 발생, 규제 준수 어려움 등의 문제로 이어질 수 있습니다. 특히 의료, 금융, 법률 등 고도의 의사 결정이 요구되는 분야에서는 AI의 설명 가능성이 더욱 중요합니다. AI 모델이 어떤 근거로 결정을 내렸는지 이해할 수 있어야, 오류 발생 시 책임 소재를 명확히 하고, 시스템의 투명성을 확보할 수 있기 때문입니다. 설명 가능한 AI(XAI)는 이러한 문제점을 해결하고, AI 기술의 신뢰도를 높이는 핵심적인 방법으로 부상하고 있습니다. ..

AI 환각, 왜 문제일까요?인공지능(AI) 기술은 놀라운 속도로 발전하며 우리 삶에 깊숙이 스며들고 있습니다. 하지만 AI가 생성하는 정보가 항상 정확한 것은 아닙니다. 때로는 사실과 다른, 즉 '환각(Hallucination)' 현상을 일으키기도 합니다. AI 환각은 마치 사람이 헛소리를 하거나, 존재하지 않는 정보를 사실인 양 말하는 것과 같습니다. 이는 AI 모델이 학습한 데이터의 편향성, 부족한 정보, 또는 모델 자체의 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 질병에 대한 정보를 검색했을 때, AI가 잘못된 정보를 제공하거나, 존재하지 않는 치료법을 제시하는 경우가 있습니다. 이러한 AI 환각은 정보의 신뢰성을 떨어뜨리고, 오해를 불러일으키며, 심각한 경우 잘못된 판단으로 이어질 수 있..

AI 환각, 미지의 영역을 탐험하다인공지능(AI)은 우리 삶의 다양한 측면을 혁신하고 있지만, 때로는 예상치 못한 결과를 초래하기도 합니다. 그중 하나가 바로 'AI 환각' 현상입니다. AI 환각은 AI 모델이 훈련 데이터에 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하거나, 잘못된 정보를 그럴듯하게 제시하는 현상을 의미합니다. 이는 마치 거울이 현실을 비추는 대신 왜곡된 이미지를 만들어내는 것과 같습니다. AI 기술이 발전하면서, 이러한 환각 현상은 더욱 정교해지고 있으며, 그 영향력 또한 커지고 있습니다. AI 환각은 단순한 기술적 오류를 넘어, 정보의 신뢰성을 저해하고 사회적 혼란을 야기할 수 있는 심각한 문제입니다. AI 환각의 근본 원인: 데이터와 모델의 한계AI 환각은 여러 요인에 의해..

GS 인증, 소프트웨어 품질의 '골든 스탠다드'GS 인증은 소프트웨어의 품질을 객관적으로 평가하고, 그 우수성을 공인하는 제도입니다. 이 인증은 소프트웨어의 신뢰성을 높이고, 사용자에게 안전하고 안정적인 사용 환경을 제공하는 데 기여합니다. GS 인증은 'Good Software'의 약자로, 소프트웨어 품질을 보증하는 국가 인증 마크입니다. 이는 한국정보통신기술협회(TTA)가 운영하며, 국제 표준(ISO/IEC 9126, ISO/IEC 25000)을 기반으로 소프트웨어의 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지 보수성, 이식성 등 다양한 품질 특성을 평가합니다. GS 인증을 획득한 소프트웨어는 공공기관 및 기업에서 우선적으로 구매하거나 사용될 수 있으며, 이는 해당 소프트웨어의 시장 경쟁력을 높이는 중요..