제Predictive Maintenance)

• 내일의 교통 상황을 예측하는 네비게이션, 사용자의 시청/구매 패턴을 예측하여 콘텐츠를 추천하는 OTT/쇼핑 플랫폼도 모두 AI 예측 모델의 산물입니다.

1. "쓰레기 들어가면 쓰레기 나온다(Garbage In, Garbage Out)"는 원칙이 그대로 적용됩니다. 학습 데이터에 사회적 편향(인종, 성별 등)이 내재되어 있으면, 모델의 예측 결과도 그 편향을 재생산하고 악화시킬 수 있습니다.
2. 특히 복잡한 딥러닝 모델은 왜 그런 예측 결과를 도출했는지 그 이유를 설명하기 어려운 경우가 많습니다. 이는 의료나 법률처럼 설명 가능성과 책임 소재가 중요한 분야에서 큰 걸림돌이 됩니다.
3. AI 예측은 절대적인 '미래 예지'가 아닌 '확률적 추정'입니다. 예상치 못한 변수(블랙 스완 사건)에 취약하며, 과도한 의존은 위험을 초래할 수 있습니다.
4. 개인의 미래 행동이나 상태를 예측하기 위한 데이터 수집은 사생활 보호와 심각한 충돌을 일으킬 수 있습니다.

AI 예측 모델은 우리에게 미래를 조망할 수 있는 강력한 를 제공했습니다. 이 렌즈를 통해 우리는 더 효율적이고 선제적인 사회를 구축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이 렌즈가 왜곡되지 않도록 하는 것은 결국 인간의 몫입니다. 이 함께 진행되어야 합니다. AI 예측 모델의 궁극적 가치는 기술적 정확성뿐만 아니라, 그것이 인간의 이익과 공익을 위해 어떻게 사용되느냐에 달려 있을 것입니다. 우리는 예측의 주체가 아닌, 예측을 현명하게 활용하여 더 나은 결정을 내리는 로 남아야 합니다.