# 보조 기술로의 AI 기술 적용 당근마켓에서는 머신러닝 기반 탐지 기술로 규정에 어긋나는 게시물을 잡아낸다고 합니다. 하지만 최근에 신생아 사진을 잡아내지 못하는 이슈가 있었다고 합니다. 아마도 유해콘텐츠 필터링 모델을 학습하는데 있어, 학습데이터에는 존재하지 않은 case이기 때문에 이 경우를 제대로 판단하지 못한 것 같습니다. AI 모델이 고도화 되고 있지만, 여전히 학습 Data와 Label에 많은 영향을 받습니다. 다수의 기업들도 이런 시도들을 하고 있습니다. 뉴스에서 언급된 것 처럼 페이스북에서도 유해콘텐츠 필터링에 AI기술을 활용하고 있습니다. 하지만 여전히 페이스북에서 가장 중요시 여기는 것은 인력을 활용한 검토라고 합니다. AI 기술이 많이 고도화되고 하지만, 유해 콘텐츠 필터링과 같이 보수적으로 접근해야하는 문제에 대해서는 기술을 100% 믿기는 어렵다는 생각이 듭니다. 하지만 적어도 사람이 유해 콘텐츠를 판단하는데 있어, 보조 기술로 유해 콘텐츠를 찾아내는 Search Space를 줄이는데 도움이 되지 않을까 합니다. AI 기술을 보조 기술로 활용함으로써, Human Resource를 효율적으로서 활용할 수 있지 않을까 합니다. 또한 이렇게 고품질의 Labeling Data를 더 많이 만들어냄으로써, 점차 유해 콘텐츠 필터링 모델을 재학습하여 고도화 할 수 있을 것 입니다.