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AI 탐구노트

최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 우리의 일상에 깊숙이 스며들고 있습니다. 하지만 그만큼 AI 서비스의 신뢰성에 대한 우려도 커지고 있습니다. 특히, 잘못된 정보로 인해 AI가 부정확한 답변을 제공하는 사례가 늘어나고 있는데요. 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 함께 생각해보겠습니다. '가비지 인, 가비지 아웃'의 교훈컴퓨터 과학 분야에서 자주 언급되는 격언 중 하나가 바로 '가비지 인, 가비지 아웃(Garbage In, Garbage Out)'입니다. 이는 입력 데이터의 품질이 낮으면 출력 결과도 신뢰할 수 없다는 의미인데요. AI도 마찬가지입니다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 세상을 이해하고 판단합니다. 따라서 학습 단계에서부터 올바른 데이터를 제공하는 것이 무엇보다 중요합니다. AI 챗봇..
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2025. 3. 13. 15:36