기업용 생성형AI 프로그램에서 데이터 리니지의 중요한 역할

[ Intro ]

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 자율적으로 생성하는 능력으로 많은 산업에 활력을 불어넣을 것으로 기대됩니다. 그러나 AI로 생성된 결과물의 품질과 신뢰성을 보장하려면 데이터 계보에 중점을 둔 강력한 데이터 거버넌스가 필요합니다.

• 데이터 계보

  • 데이터 거버넌스의 핵심 구성 요소

  • 데이터의 수명 주기 동안 데이터의 출처, 이동, 변환을 추적하는 기능

< 생성 AI 데이터 계보 보장 >

• 데이터 계보는 생성 AI 프로그램에 사용되는 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할

  • 예) 상품 추천을 개인화하는 데 생성 AI 모델을 사용하는 리테일 시나리오에서 데이터 계보는 구매 내역 및 검색 행동과 같은 고객 데이터의 출처 추적 -> 이 데이터의 계보를 추적함으로써 조직은 데이터의 정확성과 완전성을 검증하여 AI 모델이 고품질 데이터로 학습되었는지 확인 가능 -> 이는 결과적으로 이해관계자가 추천을 유도하는 데이터의 무결성에 대한 확신을 가질 수 있으므로 AI 결과물의 신뢰도 향상

• 데이터 계보는 조직이 데이터 품질 문제를 식별하고 수정하는 데 도움

  • 예) AI 모델의 권장 사항이 불완전하거나 오래된 데이터를 기반으로 하는 경우, 데이터 계보는 문제의 원인을 강조하여 데이터 거버넌스 팀이 시정 조치를 취할 수 있도록 해 줌

• 조직은 AI 모델의 품질을 개선하고 생성 AI 프로그램의 전반적인 효율성 높일 수 있음

< 규제 준수 촉진 >

• 데이터 계보는 특히 엄격한 데이터 보호 규정이 적용되는 산업에서 규제 준수를 용이하게 하는 데 중요한 역할

  • 예) 질병 진단을 지원하기 위해 생성 AI를 사용할 수 있는 의료 분야에서는 데이터 계보를 통해 AI 모델이 사용한 환자 데이터의 출처를 추적가능 -> 이 계보를 통해 데이터는 의료정보 이동 및 책임에 관한 법률(HIPAA)과 같은 규정을 준수 및 처리

• 데이터 계보는 데이터가 어떻게 관리되고 처리되는지에 대한 투명한 추적을 제공함으로써 조직이 규정 준수를 입증하는 데 도움

  • 투명성은 조직이 데이터 사용량을 쉽게 추적하고 보고할 수 있게 해주므로 규제 감사에 필수

  • 규정 준수를 위해 데이터 계보를 활용함으로써 조직은 규정 미준수의 위험을 완화하고 생성 AI 프로그램이 법적 요건을 준수하도록 보장함

< 생성 AI 데이터 계보를 통한 편향성 식별 및 완화 >

• AI 모델의 편향성은 불공정하거나 차별적인 결과를 초래하여 조직에 윤리적, 법적 문제를 야기할 수 있습니다.

• 데이터 계보는 데이터 입력 및 변환의 계보를 추적하여 편향을 식별하고 완화하는 데 도움

  • 예) 금융 기관이 제너레이티브 AI를 사용하여 거래 결정을 자동화하는 시나리오에서 데이터 계보는 AI 모델이 사용하는 시장 데이터의 출처 추적 -> 이 계보를 분석함으로써 조직은 특정 시장 부문이나 지역의 데이터와 같은 잠재적인 편향의 원인 파악 -> 이러한 인사이트를 바탕으로 조직은 AI 모델 학습에 사용되는 데이터를 다양화하는 등 편향성을 완화하기 위한 시정 조치 진행

• 데이터 계보를 활용하여 편향성을 해결함으로써 조직은 생성 AI 프로그램이 공정하고 편향되지 않은 결과를 도출하여 신뢰와 공신력을 높일 수 있음

  
  

< 모델 성능 및 디버깅 개선 >

• 데이터 계보는 AI 모델의 성능을 개선하고 디버깅을 용이하게 하는 데 매우 유용

  • 예) 보험 회사에서 생성 AI를 사용하여 보험 청구를 평가하는 시나리오에서 데이터 계보는 AI 모델이 사용한 청구 데이터의 출처 추적 -> 이 계보를 추적함으로써 조직은 모델 성능에 영향을 미치는 병목 현상이나 문제 파악

  • 예) AI 모델의 결정이 불완전하거나 부정확한 청구 데이터를 기반으로 하는 경우, 데이터 계보는 문제의 원인강조 표시 -> 이러한 인사이트를 바탕으로 조직은 데이터의 품질을 개선하고 모델의 성능을 최적화하기 위한 수정 조치

• 이러한 방식으로 데이터 계보를 활용함으로써 조직은 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시켜 더 나은 의사 결정과 결과를 이끌어낼 수 있음

• 모델의 성능을 개선하고 시간이 지나도 계속 정확하게 작동하도록 보장하는 데 매우 중요

< 모델 책임성 및 투명성 강화 >

• 데이터 계보는 모델의 책임성과 투명성을 강화함으로써 생성 AI 프로그램의 전반적인 안정성과 신뢰성에 기여하여 조직이 안심하고 이러한 기술을 활용할 수 있도록 지원

• LLM모델은 자율적으로 결과를 생성하므로, 특히 규제를 받는 산업이나 중요한 의사 결정을 내릴 때 모델이 어떻게 결론에 도달하는지 이해하는 것이 필수

• 데이터 계보는 AI 모델 내에서 데이터가 어떻게 변환되고 사용되는지에 대한 명확한 추적을 제공하여 조직이 생성된 결과물을 설명하고 정당화 제공

  • 예) 의료 업계에서 질병 진단을 지원하기 위해 생성형 AI 모델을 사용하는 경우 의료 전문가들은 모델에 사용된 데이터의 계보를 추적함으로써 특정 진단이 내려진 이유, 영향력 있는 데이터 포인트, 의사 결정 과정에 편견이 있었는지 여부를 이해 및 파악.

  • 이러한 수준의 투명성은 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축할 뿐만 아니라 조직이 AI 설명 가능성에 대한 규제 요건을 준수하는 데도 도움

< 효과적인 제너레이티브 AI 데이터 계보 구현 >

• 데이터 계보는 데이터 흐름에 대한 가시성과 투명성을 제공하는 효과적인 데이터 거버넌스의 기반

  • 예) 통신 회사에서 고객 서비스 챗봇을 개선하기 위해 생성형 AI를 사용하는 경우 데이터 계보는 AI 모델이 사용하는 고객 데이터의 출처를 추적 -> 이 계보는 데이터가 데이터 거버넌스 정책 및 규정에 따라 관리되고 처리되도록 보장

• 데이터 계보는 조직이 데이터 품질 표준을 시행하고, 액세스 제어를 구현하며, 데이터 개인정보 보호 및 보안을 유지하는 데 도움

  • 예) 데이터 계보는 민감한 고객 데이터에 대한 무단 액세스를 강조 표시하여 조직이 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다. 효과적인 데이터 거버넌스를 위해 데이터 계보를 활용함으로써 조직은 생성 AI 프로그램이 규정을 준수하고 안전하며 윤리적인지 확인하여 이해관계자와의 신뢰와 신용을 강화할 수 있습니다.

[ Outro ]

• 데이터 계보는 엔터프라이즈 생성 AI 프로그램의 성공을 위한 핵심 요소

• 데이터 계보는 데이터 소스, 변환 및 사용에 대한 투명성을 제공하여 조직이 데이터 품질, 규정 준수 및 AI 결과물에 대한 신뢰를 보장할 수 있게 해 줌.

• 기업은 솔루션을 활용하여 데이터 거버넌스 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 제너레이티브 AI 이니셔티브의 정확성, 신뢰성, 효율성을 향상시킬 수 있음

• 제너레이티브 AI가 계속 진화하고 비즈니스 운영에서 더욱 중요한 역할을 담당함에 따라, AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 조직에는 강력한 데이터 계보 관행이 필수

• source: https://alexsolutions.com/data-lineage-generative-ai/