실험실에서는 안전하지만, 현실에서는 위험할 수 있다?
#AI 평가, 다시 생각해볼 때입니다
🚨 실험실에서 ‘안전’해 보인다고 해서 현실에서도 그렇다는 보장은 없습니다.
이제 벤치마크 중심의 사고에서 벗어나야 합니다.
미시간대학교 AI 연구소는 이렇게 제안합니다:
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🔎 왜 AI를 ‘현실’에서 평가해야 할까요?
• 실험실 결과 ≠ 실제 사용 환경
• 버그, 편향, 안전 취약점 드러남
• 신뢰와 책임 확보
• 더 안전하고 스마트한 확장 가능
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✅ AI 평가의 세 가지 방식
1️⃣ 실험실 평가
• 통제된 환경
• 정확도 위주
• 현실의 복잡함은 놓침
2️⃣ 인간 중심 평가
• 사람이 어떻게 AI를 활용하는지 측정
• 사용자의 역할과 신뢰, 사용성에 초점
3️⃣ 현실 환경 평가 (In-the-wild)
• 실제 사용 환경에서 테스트
• 실제 효과와 피드백 반영
• 상황 변화에 따라 조정
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⭐ 스마트한 AI 평가를 위한 5대 원칙
• 총체적: 성능만이 전부는 아님
• 지속적: 단발성으로 끝나지 않음
• 맥락 중심: 상황에 맞춘 맞춤형 평가
• 투명성: 방법과 한계를 명확히
• 실행 가능성: 실제 개선으로 이어져야
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⚖️ 평가의 핵심 기준
• 성능: 얼마나 정확하고 공정한가?
• 영향력: 사회적 비용은?
• 사용성: 사람들이 쉽게 쓸 수 있는가?
• 거버넌스: 누가 책임지고 있는가?
• 적응성: 환경 변화에 잘 대응하는가?
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👥 누가, 어떻게 평가할까?
• 벤치마크 기반: 빠르지만 맥락 부족
• 인간 중심: 깊이 있지만 자원 소모 큼
• 이해관계자별 역할:
개발자: 시스템 튜닝
사용자: 실제 사용 인사이트
감사자: 신뢰와 투명성 확보
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⚙️ 현실에서의 평가 적용 방법
• 목표와 맥락부터 정하기
• 데이터와 경험을 함께 고려
• 다양한 목소리를 포함
• 투명하고 추적 가능하게 진행
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🔬 실제 적용 사례들
• 헬스케어: 결과와 안전 추적
• 채용: 론칭 후 편향 검토
• 공공안전: 커뮤니티에 미치는 영향 평가
• 교육: 학습 효과 및 피드백 측정
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결론?
현실에서 통하는 AI는 현실 기반의 책임이 필요합니다.
지속적이고, 협력적이며, 윤리적인 평가가 지금 꼭 필요합니다.
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