급변하는 AI 시대, 새로운 평가 기준이 필요하다: '실제 세계' AI 시스템 평가 프레임워크 등장

본 백서는 기존 AI 평가 방식의 한계를 극복하고 실제 세계에서의 GenAI 시스템 평가를 위한 새로운 프레임워크를 제시합니다. 실시간 성능, 공정성, 윤리성을 고려한 포괄적인 평가와 지속적인 모니터링을 통해 AI 시스템의 사회적 책임과 영향력을 강화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

최근 생성형 AI(GenAI) 모델들이 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 수행하고 있지만, 기존의 평가 방법론은 이러한 급격한 확산에 발맞추지 못하고 있습니다. Sarah Jabbour를 비롯한 16명의 연구진이 발표한 백서, "AI 시스템의 실제 세계 평가 프레임워크"는 이러한 문제점을 정확히 짚어 새로운 평가 기준을 제시합니다.

기존의 평가 방식은 주로 벤치마크와 고정된 데이터셋에 의존하여 실제 성능을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많았습니다. 이는 실험실 환경에서의 결과와 실제 적용 간의 큰 괴리를 야기합니다. 이 백서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 다양하고 지속적으로 변화하는 입력값과 포괄적이고 동적인, 지속적인 평가 방식을 강조하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.

연구진은 실시간 성능을 정확하게 반영하는 평가 방법 설계에 대한 실무자들을 위한 가이드라인을 제공할 뿐만 아니라, 고정된 성능 지표나 매개변수 크기가 아닌 사회적 영향에 중점을 둔 GenAI 정책 수립을 위한 정책 입안자를 위한 권고안도 제시합니다. 단순히 기술적 성능만이 아닌, 공정성과 윤리성을 통합한 포괄적인 프레임워크를 주장하며, 인간과 자동화된 평가를 결합한 지속적이고 결과 중심적인 방법론의 사용을 제안합니다. 이는 투명성을 확보하여 이해관계자 간의 신뢰를 구축하는 데에도 기여합니다.

이러한 전략을 통해 GenAI 모델이 기술적으로 능숙할 뿐만 아니라 윤리적으로 책임감 있고 사회에 영향력을 미치도록 하는 것이 연구진의 목표입니다. 단순히 성능만을 평가하는 시대는 지났습니다. 이제 AI는 사회적 책임과 윤리적 고려를 바탕으로 평가되어야 할 때입니다. 이 백서는 이러한 패러다임 전환을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 AI 기술의 발전과 함께 이러한 새로운 평가 프레임워크가 어떻게 적용될지, 그리고 어떤 영향을 미칠지 주목할 필요가 있습니다.