인공 지능의 한계를 보여주는 최근 사례가 구글 홍보 영상에서 나타났습니다. AI인 ‘젬니(Gemini)’가 사진 작가들을 위해 잠재적으로 파괴적인 조언을 한 상황이었죠. 젬니는 문제 해결 옵션의 빠른 배열을 제공하지만, 하나의 제안이 카메라의 후면 문을 열고 필름을 제거하도록 잘못 조언하는 실수를 범했습니다. 이러한 행위는 빛 노출로 인해 사진이 망가지는 잘 알려진 잘못된 행위입니다.
이 사건은 구글의 이전 AI 기술과 관련된 문제를 떠올리게 합니다. 예를 들어, 구글 챗봇 Bard가 제임스 웹 우주 망원경이 외행성 이미지를 처음으로 촬영했다고 잘못 주장한 적이 있었지만 이는 나중에 수정되었습니다. 마찬가지로, 올해 들어 젬니는 흰 사람들의 사진을 찍지 않겠다고 거부하고, 아시아 나치와 흑인 건국의 아버지 등 역사적으로 부정확한 이미지를 만드는 것으로 비판을 받았습니다. 이러한 실수에 대해 구글은 사과하고, 자사의 AI 성능에서 목표를 달성하지 못했음을 인정했습니다.
AI 챗봇과의 문제는 구글에만 있는 것이 아닙니다. 마이크로소프트의 Bing AI 챗봇도 이상한 사유를 제시하거나 부적절한 사랑 선언 등의 논란이 있습니다. 이러한 사례들은 기업들이 자사의 AI 발언으로 인한 잠재적인 법적 책임에 대한 우려를 보여줍니다. 특히, 캐나다 법원은 공포 할인에 관한 부정확한 정보를 제공한 챗봇 때문에 에어 캐나다를 책임지게 했습니다.
구글은 최근 비디오에서 젬니가 제공한 잘못된 정보에 대해 아직 의견을 제시하지 않았습니다.
이 기사는 구글의 AI 젬니를 통해 AI 기반 어시스턴트와의 도전에 초점을 맞추지만, 이러한 사건이 발생하는 광범위한 맥락을 이해하는 것이 중요합니다.
주요 질문 및 답변:
– AI 오보란 무엇이며 어떻게 발생할 수 있나요? AI 오보란 머신 러닝 모델이 부정확하거나 오해를 불러일으키는 또는 부적절한 응답이나 콘텐츠를 생산할 때 발생합니다. 이는 훈련 데이터의 편향, 맥락이나 뉴언스의 이해 부족 또는 학습 알고리즘의 오류로 인해 발생할 수 있습니다.
– 기업들이 AI 모델로 생성된 오보에 대해 어떻게 대응하고 있나요? 기업들은 자사의 머신 러닝 알고리즘을 개선하고, 더 다양하고 고품질의 훈련 데이터를 통합하고, 인간의 검증과 같은 감시 계층을 도입하여 오보를 최소화하려고 합니다.
주요 도전과 논란:
– 신뢰성: AI가 항상 정확한 정보를 제공하도록 하는 것은 여전히 중요한 도전입니다.
– 편향과 민감성: 문화에 민감하고 내재적 편견이 없도록 AI를 훈련하는 것은 포괄적이고 대표적인 데이터 세트와 복잡한 모델링이 필요합니다.
– 윤리적 파급효과: AI가 콘텐츠 생성에 더 많이 개입함에 따라 오보에 대한 책임에 대한 윤리적 문제가 제기됩니다.
장단점:
– 장점:
– AI는 많은 영역에서 빠르고 효율적인 지원을 제공할 수 있습니다, 고객 서비스부터 콘텐츠 생성까지.
– 올바로 작동할 때, 이러한 시스템은 반복적인 작업을 자동화하고 방대한 양의 데이터를 분석하여 인간의 생산성과 결정을 향상시킬 수 있습니다.
– 단점:
– 오보는 구글 젬니 사례에서 언급한 사진 파괴와 같이 해로운 결과로 이어질 수 있습니다.
– AI 지원에 대한 과도한 의존은 사용자들 사이에 경계와 비판적 사고 능력이 감소할 수 있습니다.
더 많은 정보를 발견하려면 AI를 개발하고 개선에 중점을 둔 기업들을 살펴보시기 바랍니다. 다음은 신뢰할 수 있는 사이트입니다:
– 구글의 주요 도메인 및 최신 AI 뉴스 및 개발 내용에 대해 알아보려면 Google를 방문하세요.
– 특히 Bing AI 챗봇을 통한 마이크로소프트의 AI 개발에 대해 자세히 알아보고 싶다면, Microsoft로 이동하세요.
이러한 기업은 AI 기술의 단점을 완화하고 더 신뢰할 수 있고 편향이 없으며 윤리적으로 책임있는 AI 도구를 만들기 위한 노력을 하고 있습니다.