과연 모든 사실들을 데이터화 한다면, 인공지능이 무엇이든 예측할 수 있을까?

중국의 인공지능 기술의 발전은 많은 사람들을 두렵게 합니다. 그 능력이 두려운 것이 아니라, 그 능력을 사용하는 체제가 많은 사람들을 억압하고 통제할 수 있기 때문입니다. 왜냐하면 중국이 체제 특성상 활용할 수 있는 데이터가 너무 많아서 인공지능 기술을 압도적으로 발전시켜 더 많은 사람들을 통제하지 않을까 두렵게하기 때문입니다. 그러나 다행히도 인공지능 기술은 테이타 양 외에 작용되는 여러 요소들이 있습니다. 그래서 이렇게 그 요소들을 적어 봤습니다.

 

데이터 품질 및 수량

인공지능 시스템은 신뢰할 수 있는 예측 모델을 훈련하기 위해 많은 양의 고품질 데이터가 필요합니다.

데이터는 예측하려는 모집단이나 현상을 대표해야 합니다. 편향되거나 불완전한 데이터는 예측을 부정확하게 할 수 있습니다.

의료와 같은 일부 영역에서는 데이터가 엄청나게 복잡하고 다차원적일 수 있으므로 정교한 모델링 기술이 필요합니다.

 

알고리즘 적합성

예측 작업마다 다른 알고리즘이 필요한데, 예를 들어, 신경망은 이미지 인식에 탁월할 수 있고, 시계열 예측은 ARIMA 모델 또는 LSTM 네트워크의 이점을 얻을 수 있습니다.

최적화 및 검색에서 "무료 점심 식사 금지" 정리는 모든 예측 작업에 대해 단일 알고리즘이 최선이 아님을 나타냅니다.

 

현상 예측가능성

어떤 현상들은 본질적으로 예측할 수 없습니다. 예를 들어, 양자역학과 날씨와 같은 혼돈의 계들은 근본적으로 예측 가능성에 한계가 있습니다.

수많은 요인의 영향을 받는 인간의 행동은 특히 정확하게 예측하기 어려울 수 있습니다.

 

과적합 및 일반화

교육 데이터에서 매우 우수한 성능을 보이는 모델은 보이지 않는 데이터로 일반화되지 않을 수 있습니다. 이를 과적합이라고 합니다.

모델이 잘 일반화될 수 있도록 보장하는 것은 AI의 핵심 과제이며 교차 검증, 정규화 및 앙상블 방법과 같은 기술을 포함합니다.

 

윤리 및 개인 정보 보호 고려 사항

예측 AI 시스템은 특히 형사 사법, 신용 점수 및 고용과 같은 민감한 분야에서 사용될 때 상당한 윤리적 문제를 제기합니다.

EU의 GDPR과 같은 개인정보 보호법은 데이터 수집 범위를 제한하여 AI 예측의 가능성에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

해석성 및 설명성

많은 강력한 AI 모델, 특히 심층 신경망은 복잡하고 불투명한 의사결정 과정 때문에 종종 "블랙박스"로 여겨집니다.

특히 고수익 예측에서 신뢰와 책임에 중요한 모델을 보다 해석하기 쉽게 만드는 데 초점을 맞춘 AI 분야가 증가하고 있습니다.

 

실시간 데이터 및 동적 모델

일부 예측 모델에서는 실시간 데이터 스트리밍 및 처리가 필요하므로 기술적으로 어려울 수 있습니다.

모델은 동적이어야 하고, 지속적으로 학습해야 하며, 새로운 데이터(온라인 학습)에 적응해야 하며, 이는 자원 집약적일 수 있습니다.

 

 Domain Experties와의 통합

AI 예측과 영역 전문성을 결합하면 예측의 효용성을 크게 높일 수 있습니다. 예를 들어, AI는 잠재적인 약물 목표를 예측할 수 있지만, 이러한 목표의 실현 가능성을 평가하는 데에는 인간 생물학자의 전문성이 필수적입니다.

 

불확실성의 역할

예측 모형은 종종 예측에 불확실성 측도를 포함합니다. 베이지안 네트워크와 같은 방법은 본질적으로 불확실성을 모형화합니다.

불확실성과 위험을 전달하는 것은 AI 예측을 실행 가능하게 하는 데 중요한 부분입니다.

 

규제 및 법적 프레임워크

 규제 준수는 특히 금융, 의료 및 자동차와 같은 분야에서 AI 예측 모델의 배치에 영향을 미칠 수 있습니다.

 법적 프레임워크는 특히 잘못된 예측에 대한 책임을 중심으로 AI의 급속한 발전을 여전히 따라잡고 있습니다.

 

이러한 고려 사항을 고려할 때, 인공지능은 확실히 우리의 예측 능력을 향상시킬 수 있지만, 그것의 예측 능력에는 자연적이고 현실적인 한계가 있습니다. 인공지능이 아무리 발전해도 모든 것이 확실하게 예측될 수 있는 것은 아닙니다. 게다가, 인공지능 모델이 더 복잡하고 더 많은 계산 능력을 요구함에 따라, 환경 영향과 지속 가능성에 대한 고려도 작용하게 됩니다.

 

요약하자면, AI는 광범위한 영역에서 우리의 예측 능력을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 만병통치약은 아닙니다. AI에 의해 만들어진 예측은 인간의 감독과 함께 신중하게 사용되어야 합니다. AI 예측의 미래는 인간의 의사 결정의 확대와 책임 있고 윤리적인 기술의 사용 사이의 균형을 맞출 것으로 보입니다