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[연예뉴스]싱가포르국립대 AI연구소 "데이터 덜어야 AI 더 정확해져" [서울포럼 2025]

온카뱅크관리자

2025-05-28 15:05:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">브라이언 키안 시앙 로 싱가포르국립대 AI연구소 부소장 발표<br>"AI학습에 데이터 선별이 더 중요해져"<br>"머신러닝 아닌 머신언러닝 각광"···뺄 것은 빼야</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="HvTcJG2XOe">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="aa52701523a2aafc9767abc900fc4724a3d4452f83eed4fb99477fd49b3f6482" dmcf-pid="XTykiHVZOR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="브라이언 키안 시앙 로 싱가포르국립대학교 AI 연구소 부소장이 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 서울포럼 2025 메인세션 세션2에서 강연을 하고 있다. 성형주 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/seouleconomy/20250528150536737zmfg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="YfBHC2NfrJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/seouleconomy/20250528150536737zmfg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            브라이언 키안 시앙 로 싱가포르국립대학교 AI 연구소 부소장이 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 서울포럼 2025 메인세션 세션2에서 강연을 하고 있다. 성형주 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="434236eb86e3f010bc1335d116bac4b003fbfd2b083aa580a387ee08be1473e6" dmcf-pid="ZyWEnXf5IM" dmcf-ptype="general">
            [서울경제] 
           <p>"인공지능(AI) 학습을 위해 전체 데이터의 5%만 쓰면 퍼포먼스(성과)가 더 좋아진다는 연구를 내놨습니다."</p>
          </div>
          <p contents-hash="e98dea684c366779d5255e6c0d1a3ccea1838836f1d52341cfa86ff93f145463" dmcf-pid="5WYDLZ41rx" dmcf-ptype="general">브라이언 키안 시앙 로 싱가포르국립대 AI연구소 부소장은 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2025’ '세션 2 두뇌혁명: GPT가 연 생성형 AI 시대'의 특별강연에서 "효율적인 AI를 위해 데이터가 많을 필요가 없다"며 이 같이 설명했다. 이날 로 교수는 △더 적은 데이터로 학습하는 방법 △AI를 확인하는 AI를 주제로 그동안 연구 내용을 요약해 발표했다.</p>
          <p contents-hash="f4b04d79e44e3eb4160c4fb6297fa71d71826874f4bb99186240a0dd43f0e391" dmcf-pid="1YGwo58tIQ" dmcf-ptype="general">세계 최고 AI연구소 중 하나로 평가받는 싱가포르국립대 AI연구소의 연구 책임자인 로 교수는 상식과 달리 앞으로는 데이터를 얼마나 잘 선별하고 줄이느냐에 따라 AI의 정확도가 더 높아질 수 있다고 했다.</p>
          <p contents-hash="1b07cb7cd229da3b87549b294da6688d19f7644446af7e90fac0de736ea86c10" dmcf-pid="tGHrg16FOP" dmcf-ptype="general">로 교수는 "AI 학습에 모든 데이터가 들어가면 노이즈가 발생할 수밖에 없다"며 "또 주어진 과제와 상관 없는 데이터나 중복 데이터 등으로 비효율이 발생할 수밖에 없다"고 설명했다. 이어 "결국 더 적은 데이터로 학습해 더 빠르고 비용을 줄이기 위해 데이터를 더 적게 쓰는 효율적인 학습을 해야 한다"고 강조했다. 이를 위해 중복되거나 목적과 무관한 데이터를 빼는 방법을 고민해야 한다고 덧붙였다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="df3689b5f624dc2c488e7ba8978b694fb5fec25e37dff66a29276ce4fcac5790" dmcf-pid="FHXmatP3O6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="브라이언 키안 시앙 로 싱가포르국립대학교 AI 연구소 부소장이 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 서울포럼 2025 메인세션 세션2에서 강연을 하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/seouleconomy/20250528150538095vevw.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="GVKZlfA8Od" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/seouleconomy/20250528150538095vevw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            브라이언 키안 시앙 로 싱가포르국립대학교 AI 연구소 부소장이 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 서울포럼 2025 메인세션 세션2에서 강연을 하고 있다.
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="36b157a63f568b6f247a8257ae2370e3bd06f65db744fe5abec69125ab4eba00" dmcf-pid="3EDeVs3IO8" dmcf-ptype="general">
           <p>로 교수는 머신러닝(기계학습)이 아닌 머신언러닝(기계탈학습)도 강조했다. 그는 "2018년 사이버보안 문제가 발생해 학습이 아닌 '탈학습'을 한 적이 있었다"며 "당시에는 큰 주목을 못받았지만 최근 빅테크 AI의 저작권 문제 때문에 이 같은 언러닝 수요가 높아지고 있다"고 현실을 밝혔다. 머신언러닝은 AI 모델의 학습에 사용된 데이터 중 일부에 대해 사후 삭제 요청이 있으면 AI 모델의 학습에 해당 데이터가 사용되지 않았던 것처럼 해당 데이터 영향을 배제하는 기술이다. 여기서 중요한 것은 AI모델의 성능 저하 없이 머신언러닝 고도화를 해야한다는 점이다. 로 교수는 "현재까지는 일부 제한적인 이용자들에 대해서 이 기술을 적용할 수 있는 상황"이라며 "앞으로 과제는 수백만명 이상의 이용자들에게 AI 품질을 유지하면서 AI가 AI를 확인할 수 있는 기술을 유지할 수 있는지가 관건이 될 것"이라고 했다.</p> 박호현 기자 greenlight@sedaily.com
          </div>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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