[기고] AI 시대, 데이터 품질표준의 중요성

이승윤 ETRI 표준연구본부장

지금 세계는 인공지능(AI)이 가져올 장미빛 미래와 함께 AI가 야기할지도 모르는 위험성을 경고하고 있다. AI 의존도가 높아지는 만큼 AI가 만들어 내는 결과에 대한 정확성과 신뢰성은 매우 중요하다. 이런 AI를 올바르게 활용하기 위해 가장 근간이 되는 것은 바로 데이터이다.

AI는 사람과 같이 데이터를 통해 지식을 학습하고 성장한다. AI는 양질의 데이터를 많이 학습할수록 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 만들 수 있게 된다. 데이터가 부정확하거나 잘못된 경우, AI가 만들어내는 결과도 신뢰할 수 없게 된다. 예를 들면, 의료 AI 시스템이 잘못된 데이터를 기반으로 진단을 내리면 환자의 생명에 심각한 영향을 미칠 수 있고, 자율주행차가 잘못된 데이터를 기반으로 판단을 내리면 사고를 일으킬 수도 있다.

따라서 AI 기술의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해서는 데이터 품질 관리가 필수적이다. 데이터 품질 문제는 단순히 AI 성능의 저하를 넘어, 우리 사회에 심각한 위협이 될 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 데이터 품질에 대한 철저한 관리가 필요하다.

데이터 품질이란 데이터의 질과 정확성, 최신성, 완전성, 일관성, 편향성, 보안성, 지속적 관리 등을 보장할 수 있도록 하는 것을 의미한다. 데이터 품질이 높을수록 AI 모델의 신뢰성이 높아지고, 예측 오류를 줄일 수 있게 된다.

최근 우리나라 주도로 '인공지능을 위한 데이터 품질-ISO/IEC 5259'가 국제표준으로 제정되었다. AI 기술이 생활 속으로 깊숙이 스며들면서 예상보다 큰 영향력을 끼치고 있다. AI 기술의 안정성과 신뢰성이 그 어느 때보다 중요해진 시점에서 데이터 품질 표준은 매우 중요한 역할을 하게 될 것이다.

실제로 이번 국제표준은 데이터 품질을 정확하게 측정할 수 있는 기준과 방법을 제시한다. 데이터 수집, 저장, 활용 과정에서의 품질 보장을 위한 구체적인 요구사항을 정의하고 있다. 이를 통해 AI 시스템의 오류와 편향을 최소화하고, 일정 수준의 성능을 유지할 수 있게 된다.

이 표준은 필자가 몸담고 있는 ETRI를 중심으로 미국, 일본, 독일, 중국, 영국 등 세계 주요국들과의 협력과 적극적인 지지를 받으며 개발되었다. 특히 이 표준은 데이터 품질 관점에서 AI 안전성과 신뢰성을 지원하는 세계 최초의 표준이라는 점에서 큰 의미가 있다.

파급 효과로는 앞으로 만들어질 AI 시스템의 개발 및 운영에서 표준에 기반한 데이터 품질 관리가 보다 명확하고 체계적으로 이뤄질 수 있다는 것을 꼽을 수 있다. 기업 간 상호운용성을 높이고, 고품질 데이터 기반의 혁신적 AI 응용 서비스 개발을 촉진하는 데 기여할 것이다.

아울러 데이터 제공자와 AI 시스템 제공자 간의 역할 분담이 명확하게 될 것이다. 유럽연합 인공지능법(EU AI Act) 등 국제적 규제 대응에도 큰 역할을 할 것이다. 법적 분쟁을 줄이고 규제기관의 감시를 완화하는 효과는 물론, 결과적으로 AI 기술의 신뢰성을 높이고, 사용자가 안심하고 AI를 활용할 수 있는 환경을 조성하는 데 도움을 줄 것이다.

AI를 위한 데이터 품질 표준의 제정은 AI 기술의 안전성과 신뢰성을 보장하는 데 중요한 이정표가 될 것이다. 이를 통해 우리는 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 세상을 만들어 나갈 수 있을 것으로 보인다. 데이터 품질 관리의 중요성을 인식하고, 이를 체계적으로 실천하는 것이 AI 시대의 성공을 좌우하는 핵심 요소임을 명심해야 할 것이다.

이제는 기 구축된 AI 시스템의 테스트와 검증만으로는 AI의 안전성을 보장할 수 없으며, 활용되는 데이터의 품질을 표준에 기반하여 체계적으로 관리하는 것이 중요하다.

이번 '인공지능을 위한 데이터 품질' 표준 제정은 그 출발점이 되었다. 표준의 중요성을 인식하고, 이를 적극적으로 도입하여 AI 기술의 신뢰성과 안전성을 확보하는 것이 미래를 준비하는 길이다. AI 시대의 성공을 위해 표준의 역할을 중시하고, 모든 관련자가 적극 참여해야 할 것이다. 이것이 바로 우리가 더욱 신뢰할 수 있는 'AI 세상'을 만드는 길이다.