생성형 AI 기반 합성 데이터의 품질 실험과 활용

이 게시물은 생성형 AI가 만드는 합성 데이터의 특성과 관련 도구, 그리고 차후 활용 방안에 대해 다룹니다.

주요 내용

• 생성형 AI를 활용한 합성 데이터는 개인정보 보호, 저작권 문제를 해결하며 맞춤형 테스트 데이터 생성에 유용함
• 두 가지 주요 연구를 통해 LLM 기반 테스트 데이터 생성과 합성 데이터의 장단점, 품질 평가 기준을 분석
• Huggingface 등의 오픈소스 도구와 기업용 B2B 솔루션이 있지만, 현재 완성도와 활용도에는 한계 존재
• 합성 데이터는 비용 절감, 빠른 반복, 맞춤화가 가능하나 사실 오류, 편향, 검증 부족 등의 단점도 있음
• 패러다임 전환과 테스트 자동화 가능성에 주목하며, 현재는 실험과 관찰을 통한 품질 관리가 중요하다고 강조

결론

생성형 AI 데이터 활용은 이미 시작되었으며, 앞으로 품질 높은 활용법과 검증 전략 마련이 핵심 과제로 제시됩니다.