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AI 안전·정렬·평가

소니 AI거버넌스 책임자 "편향, 데이터 구성부터 점검해야"

바이라인네트워크·2026-09-29

요약

소니 글로벌 AI 거버넌스 책임자 겸 부사장인 앨리스 샹은 9월 29일 서울에서 열린 '글로벌 AI 프라이버시 포럼' 기조연설에서 AI의 판단 편향성이 모델 성능이 아니라 학습데이터 구성에서 비롯될 수 있다고 밝혔다. 그는 동의와 개인정보 보호, 공정한 보상, 다양성을 반영한 데이터로 모델의 편향을 평가해야 한다고 강조했다. 이를 위해 소니는 AI 공정성 평가를 위한 데이터셋 '피비'를 만들었다고 전해졌다.

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모델 출력 결과만 손보는 기존 편향 완화 방식 대신, 데이터 수집·구성 단계의 동의·보상·다양성 문제를 함께 점검해야 한다는 지적이다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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