동향

COVID-19 사태가 인공지능 모델에 끼치는 영향

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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