인공지능(특히 딥러닝)에서 미래 데이터 진화의 문제점

주요 항목세부 내용비고AI 생성 데이터의 신뢰성 및 통제 문제ü편향되거나 사실과 다르거나 의도치 않은 오류가 포함될 가능성ü너무 완벽하거나 특정 목적에만 특화될 가능성 à 일반화 능력 저하•데이터의 소유권 및 책임 소재 불분명ü데이터 원천의 소유권, 결과 데이터의 소유권그리고 데이터로 인해 발생하는 문제의 책임 소재 등이 모호해짐.•데이터 공해 및 정보 과부하ü질 낮은 또는 불필요한 데이터가 인터넷에 넘쳐나게 됨.ü인간조차 데이터의 진실여부를 구별하기 힘든 과부하 상태가 될 위험•고도의 개인화된 데이터로 인한사회적 고립 및 필터 버블 심화ü개인의 행동, 취향, 심리까지 정교하게 학습하여 초고도의 개인화된 데이터 스트림 생성ü개인이 접하는 정보의 폭이 극도로 제한돼 ‘필터버블‘ 또는 ‘메아리방‘ 심화 문제..
Innovation&Hurdles/BiliChild(빌리칠드) 2026. 5. 22. 05:30
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