Public AI vs. Private AI vs. Personal AI: 차이점은 무엇인가요?

AI는 공개, 비공개, 개인 AI로 분류할 수 있습니다. 이러한 범주를 기반으로 AI 시스템을 교육하고 설계하면 규제 제한, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 분류는 또한 사람들이 AI의 목적, 이를 운영하는 사람, 데이터를 처리하는 방법, 공공, 개인 및 조직의 이익을 보호하기 위해 적용될 수 있는 제한 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.

공개 AI, 비공개 AI, 개인 AI의 차이점을 이해하기 위해 목적, 성능, 데이터 처리, 개인 정보 보호를 기준으로 비교해 보겠습니다.

공공 AI란 무엇인가요?

Public AI는 사용자 데이터와 Wikimedia, ResNet과 같은 다양한 오픈 소스 플랫폼에 대해 훈련된 AI를 말합니다. 이러한 유형의 AI는 사람들이 직장, 학교 및 개인 프로젝트에 매일 사용하는 가장 인기 있고 널리 접근 가능한 AI 형태 중 일부입니다.

목적

공용 AI는 인터넷상의 누구나 공개적으로 액세스할 수 있는 AI 서비스, 프로그램 또는 알고리즘입니다. 공용 AI는 일반적으로 전 세계 인구를 대상으로 하는 범용 애플리케이션으로, 일반적으로 달성하는 데 많은 인력이 필요한 문제와 작업에 대한 효과적인 AI 솔루션을 제공합니다. 여러분에게 친숙할 가장 인기 있는 공공 AI로는 검색 엔진, 소셜 미디어 알고리즘, 언어 번역기, 최신 텍스트 음성 변환 엔진 등이 있습니다.

접근성

앞서 언급했듯이 공용 AI는 인터넷의 모든 사람이 공개적으로 액세스할 수 있습니다. 대부분의 공용 AI는 이미 검색 엔진, 소셜 미디어 플랫폼 및 확장 프로그램에 통합되어 있어 사용하기 위해 특별한 가입이나 결제가 필요하지 않습니다. Llama, ResNet, BERT 등 많은 공개 AI 모델도 누구나 온라인에서 무료로 사용하고 미세 조정하여 자신만의 모델을 만들 수 있습니다.

성능

공공 AI 시스템은 많은 수의 사용자를 동시에 처리할 수 있도록 만들어졌습니다. 사용자 수(때로는 수백만 명에 달함)로 인해 공용 AI는 가능한 한 많은 사용자를 지원할 수 있을 만큼만 성능을 발휘하도록 설정되어 있습니다. 국가와 국민의 이익을 보호하기 위해 공공 AI에도 특정 규정이 부과됩니다. 일반적인 규제에는 사용자에게 특정 유형의 정보를 거부하고 AI의 행동과 능력을 제한하는 것이 포함됩니다.

데이터 처리 및 개인 정보 보호

공용 AI에 대한 가장 큰 우려 사항 중 하나는 데이터 및 개인 정보 보호 방식입니다. 이러한 시스템은 AI 알고리즘과 서비스를 개선하고 운영하기 위해 대량의 사용자 데이터를 수집합니다. 그러나 서비스를 소유하고 운영하는 조직에서 데이터가 오용될 수 있으므로 이는 매우 우려스러운 일입니다. 공공 AI가 작동하는 방식의 특성으로 인해 사용자 데이터 및 개인 정보 보호에 관한 법률 및 규정은 제한적입니다.

프라이빗 AI란 무엇인가요?

기업에 개인 AI가 필요한 이유는 ChatGPT와 같은 공용 AI가 조직에 개인 정보 보호 및 보안 문제를 야기하기 때문입니다. 프라이빗 AI는 영업 비밀 및 기타 지적 재산의 보안을 손상시키지 않으면서 조직의 요구 사항을 충족하도록 훈련되고 미세 조정된 AI 모델을 의미합니다. 많은 개인 AI는 개인 데이터를 사용하여 공개적으로 사용 가능한 LLM에서 미세 조정되어 AI 모델을 조직의 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다.

목적

개인 AI의 목적은 조직을 위해 특별히 구축된 AI 시스템을 보유하는 것입니다. 내부 비즈니스 문제를 해결하고 회사 내 효율성과 전반적인 생산성을 향상시키는 데 사용됩니다. 프라이빗 AI는 고객 관계 관리(CRM), 공급망 최적화, 사기 탐지 등 다양한 내부 시스템에 사용되는 경우가 많습니다.

접근성

공공 AI와 달리 민간 AI는 대중에게 공개적으로 제공되지 않습니다. 일반적으로 비공개 AI에 대한 액세스는 민감한 데이터와 프로세스를 보호하기 위해 승인된 직원으로만 제한됩니다. 기업은 내부 생산성을 위해 프라이빗 AI를 사용하지만, 고객이 서비스에 접근하기 위해 별도의 개인 AI도 활용한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

성능

프라이빗 AI는 조직의 특정 요구 사항에 맞게 훈련되고 간소화됩니다. 이를 통해 기업은 사전 훈련된 LLM 또는 해당 모델을 미세 조정하여 주어진 작업에 대한 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. 이는 결과적으로 AI를 좋은 성능으로 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 낮추면서 비용을 절감합니다. 민간 AI는 일반인이 접근할 수 없기 때문에 규제가 적고 제약이 없는 AI 모델이나 알고리즘을 사용해 AI 성능을 높일 수 있다.

데이터 처리 및 개인정보 보호

데이터 처리 및 개인정보 보호는 기업이 프라이빗 AI를 필요로 하는 가장 큰 이유입니다. 프라이빗 AI를 통해 조직은 데이터를 제어하고 보호하여 데이터 침해 및 무단 액세스의 위험을 최소화할 수 있습니다. 프라이빗 AI를 미세 조정하는 데 사용되는 데이터는 고용된 엔지니어, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자로 구성된 팀이 큐레이팅하여 모델을 설계하고 교육하므로 공개적으로 사용 가능한 데이터가 AI에 편향되도록 합니다.

개인 AI란 무엇인가요?

개인 AI는 사람들의 일상 생활을 돕기 위해 만들어진 AI 알고리즘을 말합니다. 일반적으로 스마트폰, 태블릿, 스마트 스피커, 웨어러블 등 개인용 장치를 통해 액세스할 수 있습니다. 개인 AI의 예로는 Alexa, Bixby, Google Assistant 및 Siri와 같은 가상 비서가 있습니다.

목적

개인 AI는 특정 서비스를 사용하기 위해 기술과 상호 작용할 때 개인의 사용자 경험을 향상시키도록 설계되었습니다. 개인 AI 알고리즘은 사용자의 선호도에 맞춰 맞춤형 경험을 제공함으로써 고객이 특정 서비스를 보다 쉽게 ​​이용할 수 있도록 해준다.

성능

개인화 AI는 공용 AI만큼 확장성이 떨어지더라도 개별 사용자 요청을 이해하고 대응하는 데 뛰어납니다. 개인화된 AI는 결과를 제공하기 전에 사용자에 대한 데이터의 관련성을 고려해야 하기 때문에 공공 AI보다 점진적으로 느릴 수도 있습니다. 즉, 개인용 AI는 사용자에게 더 좋고 관련성이 높은 결과를 제공하므로 개인용 AI보다 더 유능합니다. 물론, 어떤 개인 AI 서비스를 선호하는지, AI를 만든 회사가 이를 어떻게 운영하는지에 따라서도 성능이 달라질 것이다.

데이터 처리 및 개인 정보 보호

개인 정보 보호 및 데이터 처리는 개인 AI와 관련된 가장 큰 관심사 중 일부입니다. 개인 AI가 서비스에 활용되는 방식으로 인해 법률에 따라 회사는 사용자가 서비스 약관에 동의한 후 개인 사용자 데이터를 수집할 수 있습니다. 이로 인해 사용자 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보호할 책임이 있습니다. 그러나 데이터의 민감성으로 인해 데이터 침해는 잠재적으로 사용자의 개인 정보 보호 및 보안에 해를 끼칠 수 있습니다.

Public, Private, Personal AI 비교

AI를 Public AI, Private AI, Personal AI로 분류하면 최적의 성능, 접근성, 데이터 보안 및 사용자 개인 정보 보호를 유지하면서 특정 작업을 해결하는 데 AI를 적용할 수 있습니다. 다음은 쉽게 비교할 수 있는 표입니다.

AI 분류의 중요성

공공 AI, 민간 AI, 개인 AI의 차이점을 이해하는 것은 중요합니다. 이러한 범주는 우리가 일상 생활에서 AI를 사용하는 방식을 나타내기 때문입니다. 이는 또한 개인과 조직의 개인정보 보호와 보안을 보장하기 위한 특정 법률과 규정을 만드는 데도 도움이 됩니다. 이러한 구별이 없으면 그러한 규제를 시행하기가 더 어려워지고, 이로 인해 기업이 사용자 데이터를 오용하거나 비즈니스 영업 비밀을 유출하거나 심지어 AI 민주화의 죽음을 초래할 수도 있습니다.

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