개인정보 논란 중인 챗 GPT (1부) - 삼프로TV, 김승주

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개인정보 논란 중인 챗 GPT (1부)

유튜브 : 삼프로TV, 김승주

 

1. 인공지능에서의 과적합 문제

- 인공지능 모델은 학습 데이터를 기반으로 작동하기 때문에, 학습 데이터가 일정 수준 이상으로 많아지거나, 과도하게 적합하게 되면 과적합 문제가 발생할 수 있습니다.

- 이런 문제는 모델의 성능을 저하시키고, 심각한 경우에는 모델의 신뢰성을 크게 떨어뜨리는 결과를 초래합니다.

- 라쥬 랭귀지 모델은 인공지능 학습에서 가장 대표적인 모델 중 하나로, 이러한 과적합 문제 등의 원인을 파악하고 대응 방안을 찾는 데 도움을 줍니다. 이외에 학습 데이터에 대한 분석과 전처리, 모델의 성능 평가 등 다양한 방법들이 제시되고 있습니다.

 

2. 챗 GPT 개인정보 유출 이슈

- 인공지능 모델에서는 보안성이 강화되지 않은 경우, 학습 데이터나 입력 데이터 내에 개인정보가 포함될 수 있습니다. 이러한 경우, 사용자의 개인정보가 유출될 가능성이 높아집니다. 따라서 보안성 강화와 개인정보 보호가 필수적입니다.

 

3. 한국, 대응방향

- 한국의 개인정보보호위원회는 관련 가이드라인을 검토하고 있으며, 개인정보보호법 개정으로 인해 기업은 AI 처리 결과에 대한 설명 의무가 생길 것으로 예상됩니다.

- 이에 대해 기업들은 AI 처리 과정에서 개인정보를 보호하기 위한 다양한 방법을 모색하고 있습니다.

- 예를 들어, 비식별화 기술을 활용해 개인정보를 보호하는 방법이 있습니다. 이 방법은 개인정보를 수집할 때, 노이즈를 추가하여 개인정보를 완전히 가리는 것이 아니라, 불충분한 정보를 추가함으로써 개인정보를 일부 뒤틀 수 있는 방법입니다. 이를 통해 AI 학습에 필요한 데이터를 확보하면서도 개인정보를 보호할 수 있습니다.

- 하지만, 이러한 방법들도 완벽한 보호를 보장하지는 않습니다. 따라서 기업들은 개인정보보호와 AI의 활용 가능성을 고려하며, 적절한 안전장치를 마련해야 합니다. 이를 위해서는 AI와 개인정보보호 전문가들의 협력과 연구가 필요합니다.

- 또한, AI 기술이 보유한 잠재적 위험에 대해 인식하고 대비하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 개인정보보호법 등과 같은 법적 규제와 함께, 기술적 대책을 마련해야 합니다. 이를 통해 AI 기술의 발전과 개인정보 보호를 동시에 보장할 수 있습니다.

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-> 의견: 챗 GPT의 근간에서 다양한 데이터를 다루고 있다 보니 개인정보 이슈에 유의해야 할 것 같습니다.