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동향

COVID-19 사태가 인공지능 모델에 끼치는 영향

2020-06-18 org.kosen.entty.User@2f7ff8a8 이은진(kosen10)

분야

과학기술과 인문사회

발행기관

한국과학기술정보연구원(KISTI)

발행일

2020.06.16

URL

o MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)는 COVID-19 사태가 인공지능 모델에 끼치는 영향을 분석한 기사(Our weird behavior during the pandemic is mseeing with AI models)를 보도

o COVID-19 사태가 전세계로 확산되고 장기화되면서, 소비자들의 소비행태도 과거와는 달리 큰 변화를 보임

- 아마존의 검색어 상위 10개(폰 케이스, 휴대폰 충전기, 레고 등)의 주류가 갑자기 며칠 만에 차트에서 하락하고, 이제는 화장지, 마스크, 손세정제 등으로 소비가 크게 변화되면서 글로벌 소매 공급망에서도 파급효과를 나타냄

o 머신러닝 모델은 소비자들의 일반적인 행태를 기반으로 학습 훈련되어 왔으나, 이들의 행태가 예상치 못하게 크게 변화함에 따라 인공지능에도 영향을 미쳐 재고 관리, 사기(죄) 탐지, 마케팅 등에서 뒤쳐지는 알고리즘 등 여러 문제점을 드러내고 있음

- 인도에서 양념과 조미료를 공급하는 소매업체의 자동 시스템은 예측 알고리즘의 범위를 넘어선 주문이 들어오자 오류를 범하였음

- 인공지능을 사용하여 뉴스 기사의 어조를 평가하고 결과에 따라 일일 투자 권장 서비스를 제공하는 기업의 경우는 경제 환경의 변화에 따라 매우 편향된 결과를 내놓기도 함

- 대규모 스트리밍 기업의 경우에도 가입자 데이터가 갑자기 변경되면서 시스템 권장 사항의 정확도가 떨어져 추천 알고리즘 등에 문제가 발생함

o 이와 같은 문제점은 머신러닝을 훈련시키는 데이터와 인력의 한계에 기반하는 것으로, 앞으로의 인공지능 기술이 더욱 발전해 나가는데 있어서 개선/보완이 필요한 사항을 보여줌

- 훈련에 사용되는 데이터를 1930년 대의 대공황, 1987년의 블랙먼데이, 2007~2008년의 금융 위기 등을 포함하도록 확대할 필요가 있음

- 대부분의 기업의 경우 머신러닝 시스템을 도입하는 반면 이를 자체적으로 재훈련시키거나 오류를 수정할 인력을 보유하지는 못하다는 점에서, 갑작스러운 소비자 행태 변화에 따른 대응 한계 등 어려움 발생

※ 참조 : https://www.technologyreview.com/2020/05/11/1001563/covid-pandemic-broken-ai-machine-learning-amazon-retail-fraud-humans-in-the-loop/

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