인공지능(특히 딥러닝)에서 미래 데이터 진화의 문제점

 

주요 항목	세부 내용	비고
AI 생성 데이터의 신뢰성 및 통제 문제	ü편향되거나 사실과 다르거나 의도치 않은 오류가 포함될 가능성 ü너무 완벽하거나 특정 목적에만 특화될 가능성 à 일반화 능력 저하	•
데이터의 소유권 및 책임 소재 불분명	ü데이터 원천의 소유권, 결과 데이터의 소유권 그리고 데이터로 인해 발생하는 문제의 책임 소재 등이 모호해짐.	•
데이터 공해 및 정보 과부하	ü질 낮은 또는 불필요한 데이터가 인터넷에 넘쳐나게 됨. ü인간조차 데이터의 진실여부를 구별하기 힘든 과부하 상태가 될 위험	•
고도의 개인화된 데이터로 인한 사회적 고립 및 필터 버블 심화	ü개인의 행동, 취향, 심리까지 정교하게 학습하여 초고도의 개인화된 데이터 스트림 생성 ü개인이 접하는 정보의 폭이 극도로 제한돼 ‘필터버블‘ 또는 ‘메아리방‘ 심화 문제 ü사회적 다양성을 저해, 비판적 사고 능력 약화, 사회적 고립 초래	•
데이터 불균형 심화와  디지털 격차 확대	ü고품질의 방대한 데이터가 특정 기업이나 국가에 집중될 가능성 ü이로 인한 AI기술 발전의 경차가 심화되고, 데이터를 생산하지만 그 가치로부터 소외되는 ‘데이터 노동자‘ 문제 우려	•
인간의 데이터 생산 의존성 감소와 AI의 자율성 증대	üAI가 스스로 데이터를 생성하고, 자율적으로 학습하며, 인간의 개입없이 의사결정을 내리는 단계가 되면, AI의 작동 방식을 인간이 이해하거나 통제할 수 없게 되는 문제	•