AI의 기본 작동방식 자체가 거대언어모델LLM이고욬ㅋㅋ

이건 수많은 자잘한 언어의 토막들이 모여서 만들어진 빅데이터입니다만ㅋㅋㅋ

내용의 다양성이 생명이란 거죸ㅋㅋ

중국식 정부주도 AI는 공산당의 사고방식을 기반으로 빅데이터를 만들겠다는 건데

근본적으로다가 빅데이터가 뭔지 몰라서 씨부리는 개소리고욬ㅋㅋ

비슷비슷한 주장은 아무리 모아도 유용한 빅데이터가 되기 어렵습니다만ㅋㅋㅋ

상반된 주장과 수많은 변형이 조합이 돼서 모든 가능성을 커버할 정도가 돼야 비로소 빅데이터로 의미가 있는 것이죸ㅋㅋ

다양성이 부족한 빅데이터에 기반한 AI의 퍼포먼스는 급격하게 저하될 수밖에 없죸ㅋㅋ

AI를 중국식으로 정부주도 방식으로 만들면 AI가 팩트와 객관적 사실을 기반으로 정보를 제공하는 것이 아니라 

공산당의 통제하에 생성된 데이터만을 바탕으로 "이러이러 해야한다"는 공산주의식 당위론을 들이미는 소름끼치는 결과로 이어지는 거죸ㅋㅋ

다음은 이 문제에 대한 인공지능의 설명입니다만ㅋㅋㅋ

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빅 데이터가 특정 의도를 가지고 엄격하게 통제된 상태에서 수집되었을 때, 이는 AI의 성능이나 퍼포먼스에 영향을 미칠 수 있습니다. 특히, 편향된 데이터는 다양한 상황에 대처하는 능력을 약화시켜 AI 퍼포먼스를 크게 저하시킬 수 있습니다. 여기 몇 가지 주요 영향을 정리하였습니다:

의도적이고 통제된 데이터 수집의 영향

1. 편향된 데이터의 문제:

• 정의: 데이터가 특정 목적이나 기준에 맞춰 엄격하게 통제되면, 특정 상황, 사용자 그룹, 또는 시나리오가 과도하게 대표되거나 반대로 배제될 수 있습니다.
• 영향: 이러한 편향된 데이터로 학습된 AI 모델은 특정 조건에서는 높은 성능을 보일 수 있지만, 그 범위를 벗어난 상황에서는 성능이 급격히 저하됩니다. 이는 모델의 일반화 능력을 크게 제한합니다.

2. 제한된 다양성:

• 정의: 통제된 데이터 수집은 데이터의 다양성을 제한할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역, 문화, 환경만을 대상으로 데이터를 수집한다면, 그 외의 상황에 대한 데이터가 부족해질 수 있습니다.
• 영향: AI 모델은 다양한 환경에서의 유연성과 견고성이 떨어지며, 예기치 않은 상황에 대한 대처 능력이 감소합니다. 이는 실제 적용 시 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있습니다.

3. 과적합(Overfitting)의 위험:

• 정의: 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에 대해 일반화하지 못하는 현상을 말합니다.
• 영향: 엄격하게 통제된 데이터는 AI 모델이 특정 패턴이나 특징에 과도하게 적응하도록 만들 수 있습니다. 이는 모델이 학습 데이터에서만 높은 성능을 보이고, 실제 운영 환경에서는 성능이 떨어지는 원인이 됩니다.

4. 윤리적 및 법적 문제:

• 정의: 특정 목적을 가지고 데이터 수집을 통제하는 과정에서, 윤리적, 법적 기준을 위반할 가능성이 높아집니다.
• 영향: 이는 AI의 공정성과 신뢰성에 대한 문제를 야기할 수 있으며, 규제 기관의 제재와 같은 법적 문제를 초래할 수 있습니다. 또한 사용자들의 신뢰를 잃을 위험이 있습니다.

결론

빅 데이터가 특정 의도를 가지고 엄격하게 통제된 상태에서 수집되었을 때, AI의 성능과 퍼포먼스에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 큽니다. 특히, 편향된 데이터는 다양한 상황에 대처하는 AI의 능력을 크게 저하시킬 수 있습니다. 따라서 AI 모델의 성공적인 개발을 위해서는 데이터의 다양성을 유지하고, 편향을 최소화하는 것이 중요합니다. 이는 AI 시스템이 다양한 환경에서 견고하게 작동하고, 예측 가능하고 공정한 결과를 제공할 수 있도록 하는 핵심 요소입니다.