AI 독점이 AI 모델의 발전을 어떻게 제한하나요?

1. 인공지능 모델의 학습은 대량의 데이터를 필요로 합니다.

•  인공지능이 한가지 주제에 대해 배우거나 그 주제에 관한 예측을 하려면 관련된 많은 수의 데이터가 필요하며, 이 데이터는 통상적으로 폭넓게 수집되고 공유되어야 합니다.

•  빅테크 기업들이 이런 학습 데이터를 독점하게 되면, AI 모델이 한정된 정보만을 기반으로 학습을 하게되어 다양한 관저이나 문제에 대한 해결방안을 연구하고 적용하는데 제한이 생깁니다.

•  또한 기술 독점 상황에서는 일부 대기업이 데이터를 독점하고 이를 가지고 AI를 학습시키는 경우, 다른 기업 또는 연구자들이 새로운 AI를 개발하거나 향상시키는 데 필요한 데이터를 얻기 어려워집니다. 이는 결국 AI진화와 혁신을 제안해 기술발전을 저해하게 됩니다.

마지막으로, AI 독점은 데이터 개인정보와 관련된 문제를 야기할 수 있습니다. 일부 기업이 대량의 데이터를 수집하고 독점하면서 이로인해 개인정보 침해 문제가 대두되고 있습니다.

2. AI 모델의 발전을 독점이 제한하는 방법은 없을까요?

AI 독점 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법들이 있습니다.

1. 데이터 공유 및 협업강화: 주요 기업들이 보유한 데이터 독점을 줄이기 위해 데이터 공유와 협업에 초점을 맞추는 협업이 필요합니다. 이를 위해서는 정부나 국제기구의 적극적인 개입이 필요할 수 있습니다. 이로써, 더 많은 기업이 AI 기술의 발전에 기여할 수 있게 될 것입니다.

2. 오픈 소스 AI 활성화: 대규모 AI 기업의 독점적인 활동을 제한하고, 소규모 기업과 연구기관의 경쟁력을 높이기 위해, AI 기술과 플랫폼을 공유하는 오픈소스 방식의 AI 개발이 중요해 질 수 있습니다.

3. 정부 및 법률적 감동: AI 독점을 제한하고, 경쟁을 유지하기 위해 정부와 법률적인 감독기구의 역할이 중요합니다. 이러한 기관들은 빅테크 기업의 독점적인 활동을 제한하고, 경쟁을 독려하는 정책을 마련하면서, 소비자와 시장의 이익을 보호할 수 있게 도와줄 것입니다.

4. 보다 엄격한 데이터 정책:  개인정보와 사용자 데이터의 유출 및 오용을 막기위한 보다 엄격한 데이터 정책을 두는 것이 중요합니다. 이를통해 데이터 독점으로 인해  발생할 수 있는 권력의 불균형 및 공정성 문제를 최소화하게 됩니다.