AI 리더보드의 의미와 한계
AI 리더보드는 다양한 모델의 성능을 비교하는데 널리 사용됩니다. 표준화된 작업과 공개 데이터셋을 기반으로 하여, 모델들이 어떻게 서로 비교되는지를 한눈에 보여줍니다. 그러나 실제 환경에서 모델의 효과성을 판단하는 데 있어 리더보드가 항상 최선의 척도는 아닙니다. 오히려 리더보드 성과에 너무 집중하면 더 의미 있는 평가가 가려질 수 있습니다.
- AI 리더보드는 신속하게 최신 알고리즘과 모델 개선 사항을 파악할 수 있는 도구로, Google의 TensorFlow Dev Summit 등에서도 종종 사용됩니다.
- 리더보드에서 높은 순위를 차지했더라도, 실제 응용 분야에서는 고객 데이터의 다양성이나 변화 때문의 수많은 예외적 상황에 대처해야 할 수도 있습니다.
벤치마크에 최적화된 AI 모델의 한계
AI 개발자들은 종종 모델을 벤치마크 테스트에 최적화하는데, 이는 시험을 위한 교육과 유사합니다. 이런 과정은 인상적인 리더보드 점수를 제공할 수 있지만, 일반적인 적용 가능성을 희생할 수 있습니다. 특정 데이터셋에 잘 맞춰진 모델은 훈련받지 않은 환경에서는 효과적으로 작동하지 못할 수 있습니다.
- 이러한 최적화는 Kaggle 같은 플랫폼에서 종종 나타나며, 자신이 최고 성적을 얻기 위해 데이터를 지나치게 구체적인 방식으로 가공하는 경우가 많습니다.
- 실제 환경에서는 예기치 않은 데이터 입력과 다양한 사용자 요구가 있을 수 있으며, 이를 위해 모델은 더 많은 일반화와 탄력성이 필요합니다.
데이터 누출과 점수의 유효성 문제
최근 연구에 따르면 일부 선도적인 언어 모델들이 테스트 대상 데이터셋에 사전 노출된 경우가 발견되었습니다. 이를 데이터 누출이라고 하며, 점수의 유효성을 손상시킵니다. 이러한 오염 문제는 벤치마크 기반 평가의 객관성과 공정성을 의심하게 만듭니다.
- AI 모델의 데이터 누출 문제는 특정 성능의 20% 이상을 과대평가할 수 있다는 사실도 발견되었습니다.
- 유명한 사례로, OpenAI의 GPT-3가 몇몇 벤치마크에서 비정상적으로 뛰어난 점수를 기록하며 조사된 경험이 있습니다.
리더보드에 대한 과도한 집착의 문제
조직들은 리더보드에서 상위에 오르기 위해 동기부여를 받고 있으며, 이는 단순한 명성을 넘어서 자금과 검증을 위해서도 필요합니다. 이에 따라 모델들은 벤치마크 답변에 과도하게 맞춰져, 진정한 추론과 암기의 경계가 흐려집니다. 일부 리더보드 관리자가 이러한 행동을 단속하려 하지만, 조작을 완벽히 막을 방법은 없습니다.
- AI Comp 2021 보고서에 따르면, 팀의 75%가 처음 순위 향상을 위해 단순한 튜닝 작업을 반복했으며, 이는 과도한 리더보드 집착의 사례 중 하나입니다.
- 이러한 경향은 장기적으로는 혁신을 저해하고, 새로운 데이터를 다루는 능력을 약화시킬 수 있습니다.
리더보드 데이터셋의 정확성과 관련성
리더보드는 사용되는 데이터셋이 정확하고 관련성이 있다고 가정합니다. 그러나 벤치마크 데이터는 종종 시대에 뒤떨어진 정보나 편향성을 포함할 수 있습니다. 특히 의료 AI의 경우, 빠르게 진화하는 의학 지식 때문에 몇 년 전의 데이터셋은 현재의 표준에 맞지 않을 수 있습니다.
- 최근 Nature Medicine 논문에서는 의료 AI의 표준 벤치마크가 최신 치료 프로토콜과 일치하지 않는 경우가 많다는 점을 지적했습니다.
- 이런 가설을 지원하는 증거로, 2020년의 Coronet 모델은 다중 질병 진단에서 사용하는 데이터셋이 2015년 업데이트를 따르므로 신뢰도가 낮다는 비판을 받았습니다.
실제 환경에서의 모델 성능 평가
높은 리더보드 점수는 모델이 실제 환경에서 얼마나 잘 작동할지를 알려주지 않습니다. 시스템 지연, 자원 소비, 데이터 보안, 법적 기준 준수 및 라이센스 조건과 같은 중요한 요소들은 종종 간과됩니다. 실제로는 리더보드 순위보다 이러한 배포 현실이 모델의 실질적인 적합성을 결정하는 데 훨씬 더 큰 역할을 합니다.
- 실제로, AI 채택 기업의 68% 이상이 배포 문제로 생산성에서 중요한 장애물을 경험한 것으로 나타났습니다(Gartner).
- 예를 들어, 데이터 보안과 관련하여 GDPR 규정에 적합한 솔루션이 필요하며, 이는 종종 오버헤드와 더 많은 기술적 상호작용을 요구합니다.
포괄적이고 목적 지향적인 평가 전략의 필요성
리더보드는 AI 발전을 측정하는 유용한 도구지만 제한적입니다. 진정한 AI의 가치는 모델이 복잡하고 미묘한 실제 환경에서 어떻게 성능을 발휘하는지에 달려 있습니다. 기업 리더들은 리더보드 지위보다는 실제 환경에서 모델이 번성해야 하는 조건을 반영하는 포괄적이고 목적 지향적인 평가 전략에 집중해야 합니다.
- 미국의 NIST에서는 AI 시스템을 실제 상황에서 평가하는 새로운 프레임워크를 필요로 하고 있으며, 이를 위해 다양한 시나리오 기반 평가 방식을 제안하고 있습니다.
- 목적 지향적 평가 전략을 구축함으로써 장기적인 효율성을 보장하고, 다양한 사용 사례에 걸맞은 모델을 강화할 수 있습니다.
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