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AI 안전·정렬·평가

씽크포비엘 "AI 데이터, 양보다 편향 제거가 중요"

ZDNet Korea·2026-10-07

요약

AI 신뢰성 기업 씽크포비엘이 서울 코엑스 'AI 페스타 2026'에서 학습데이터의 편향과 중복을 진단하는 기술을 소개했다. 5만장과 2천장의 이미지 데이터를 학습한 AI를 비교해 데이터 양이 성능과 반드시 비례하지 않음을 보였다. 회사는 자체 솔루션 '리인'으로 데이터의 '맥락적 편향'을 분석하며, 경찰청·국방기술품질원과 관련 사업을 진행했다. 공공·국방 분야의 AI 신뢰성 검증 수요 증가에 대응해 향후 국제표준과 연계한 사업을 확대할 계획이다.

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공공기관이 AI를 발주·도입할 때 모델 성능뿐 아니라 데이터 구성까지 검증 대상이 되고 있음을 보여주는 사례다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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