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AI 안전·정렬·평가

부동산 플랫폼, AI 평가 데이터의 편향 발견해 모델 교체

AWS ML Blog·2026-10-27영문 원문

요약

부동산 플랫폼 Property Finder는 비전 AI 모델을 더 저렴한 대안으로 교체하려다, 기존 평가 데이터셋 라벨의 96.8퍼센트가 기존 모델의 예측을 그대로 정답으로 쓴 것이었다는 사실을 발견했다. 이 때문에 어떤 대안 모델을 비교해도 기존 모델보다 항상 못한 것으로 평가되는 순환 오류가 있었다. 팀은 전문가의 독립적인 수작업 라벨링으로 새 정답 데이터를 구축하고, 다중 레이블 분류와 Micro F1 지표를 도입했다. 이후 Amazon Bedrock에서 반복적인 프롬프트 최적화를 거쳐 모델을 재선정한 결과, 더 높은 정확도와 더 낮은 비용을 동시에 달성했다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

모델 비교의 정답 데이터 자체가 교체 대상 모델의 출력으로 만들어져 있었다는 점이 핵심으로, 평가 체계를 점검하지 않으면 실제로 더 나은 대안이 있어도 열등하다고 잘못 판단할 수 있음을 보여준다.

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프롬프트
AI 모델에게 원하는 작업을 지시하기 위해 입력하는 텍스트를 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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