- AI로 인한 정보량 폭증: 규제 준수 및 기업 커뮤니케이션 분야에서 AI가 생성하는 정보량이 폭증하여, 90년대 스팸 필터처럼 인간의 수동 검토가 불가능한 전환점에 도달했습니다. 📈
- 자동화의 필수성: AI가 생성하는 텍스트의 양과 검토해야 할 양이 기하급수적으로 늘어나면서, 자동화는 선택이 아닌 필수적인 요소가 되었습니다. 🤖
- 자동화 미적용의 위험: 자동화를 사용하지 않을 경우, 중요한 신호 누락, 검토 지연, 감당할 수 없는 업무량 등의 위험이 발생하며, 이는 AI 배포 비용에 필적하는 수준입니다. ⚠️
- AI 오류 대응 시스템: AI 실패를 견딜 수 있도록 '격리 아키텍처(containment architectures)'를 구축하여, 오류가 확산되기 전에 흡수하고 수정하는 시스템이 필요합니다. 🛡️
- 탄력성 구축: AI를 억제하는 것이 아니라, 구조를 통해 시스템의 탄력성을 구축하는 것이 목표이며, 이는 항공기의 이중 시스템과 유사합니다. 🏗️
- 관찰 가능한 불일치: 서로 다르게 훈련된 두 AI 시스템이 동일한 주장에 대해 다른 결론을 내릴 때, 이 '관찰 가능한 불일치'를 조기 경보 시스템으로 활용할 수 있습니다. 🚨
- AI의 AI 검증: 텍스트 생성을 확장하는 동일한 기술로 텍스트 검증도 확장할 수 있으며, AI가 AI를 검증하는 방식이 핵심입니다. 🔍
- 팩트체킹 예시: Brain Cube와 같은 기술은 긴 PDF 문서에서 주장을 분리하고, 공개 인터넷에서 증거 자료를 찾아 팩트체킹을 수행할 수 있습니다. ✅
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