소니가 AI 공정성 평가 데이터셋 ‘피비’를 만든 이유
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소니가 AI 공정성 평가 데이터셋 ‘피비’를 만든 이유

인공지능(AI)의 편향성을 줄이려면 모델의 성능만 손볼 게 아니라 데이터를 어떻게 수집하고 구성했는지부터 점검해야 한다는 제언이 나왔다. 앨리스 샹(Alice Xiang) 소니 글로벌 AI 거버넌스 책임자 겸 부사장은 29일 서울 양재 엘타워에서 열린 ‘글로벌 AI 프라이버시 포럼(Global AI Privacy Forum)’ 기조연설에서 “AI의 판단 편향성이 학습데이터 구성에서 비롯될 수 있다”며 “동의와 개인정보 보호, 공정한 보상, 다양성을 반영한 데이터로 모델의 편향을 평가해야 한다”고 강조했다.

에버퓨어 “AI 시대, 앱보다 데이터가 중심”
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에버퓨어 “AI 시대, 앱보다 데이터가 중심”

에버퓨어가 AI 시대의 데이터 중심 인프라 전환 필요성을 강조했다. 데이터 파편화와 다크 데이터 문제를 지적하고, 4단계 데이터 분류 프레임워크와 엔터프라이즈 데이터 클라우드(EDC) 전략을 제시했다. 국내 올플래시 스토리지 시장 성장과 네오 클라우드 사업자들의 인프라 투자 확대 등 시장 동향도 공유했다.

사스포칼립스 공포, 실적으로 반전 맞나
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사스포칼립스 공포, 실적으로 반전 맞나

지난 2월 세일즈포스, 서비스나우, 워크데이 등 주요 소프트웨어 기업의 주가가 일제히 급락했다. 소프트웨어 기업의 시가총액이 약 3000억달러 증발했다. 주가는 10% 내외로 수일에 걸쳐 급락했다. 원인은 1월 30일 출시된 앤트로픽의 업무용 AI 에이전트 서비스 ‘클로드 코워크’와 ‘클로드 리걸’이었다. AI가 키보드와 마우스를 움직이며 결재 문서를 작성하고, 계약서를 작성해 검토하며, 문서 저장 관리 시스템에 저장까지 해주는 완성도 높은 AI 에이전트의 등장에 소프트웨어의 종말론이 퍼진 탓이다. 그리고 200일 뒤 반전의 기미가 보인다.

몽고DB는 AI에서 어떻게 존재하나
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몽고DB는 AI에서 어떻게 존재하나

“데이터 레이어 현대화는 기술 부채를 없애고, 혁신 속도를 높이며, 비용을 최적화하고, AI 정확도를 개선하는 데 있어 핵심적인 단계다. 실시간 운영 데이터, 검색, 벡터 검색, 임베딩, 리랭킹을 하나의 플랫폼에 통합함으로써, 몽고DB는 한국 기업들이 AI를 개념 단계에서 대규모의 실시간 실행 단계로 끌어올리는 데 필요한 바로 그 기반을 제공한다.” – 장정욱 몽고DB코리아 지사장

[금융권 스타트업 협업④] 왓섭이 바꾼 금융데이터 분류법
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[금융권 스타트업 협업④] 왓섭이 바꾼 금융데이터 분류법

인공지능(AI) 데이터 인프라 스타트업 왓섭은 결제 및 가맹점 데이터를 소비 항목과 행동 패턴 중심으로 구조화하는 ‘금융 소비 데이터 의미화 AI 솔루션’을 개발하고 있다. 이를 통해 금융사의 초개인화 마케팅과 AI 서비스 고도화를 지원한다. 최근에는 신한카드와 협력해 매일 60만건 이상 새롭게 생성되는 결제 품목 데이터를 실시간으로 분류·구조화하는 작업을 진행했다. 고객이 ‘어디서’ 소비했는지를 넘어 ‘무엇을’ 소비했는지까지 식별해 금융사가 활용할 수 있는 데이터로 만드는 것이다.

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