매일 매초마다 1.7MB의 데이터가 생성됩니다 – 어떻게 제어할 수 있을까요?

오늘날, AI는 모든 곳에 있습니다.

디지털 보이스 어시스턴트가 우리를 업무에 집중하게 도와주고, 구글 맵이 우리에게 길을 안내해주고, 넷플릭스에서 어떤 영화를 볼지 결정하는 추천 엔진이 우리의 일상에 깊이 침투했습니다. AI는 우리의 삶의 일부가 되었습니다. 일부 사람들은 이 용어가 거의 의미 없는 클리셰가 되었다고 주장할 수 있지만, 실제로는 지금보다 더 중요합니다.

신기한 사용 예로, $220의 AI 기반 칫솔이 우리의 이들을 완벽하게 닦아줄 수 있습니다. 하지만 AI는 더 중요한 분야에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 은행에서 거래가 사기인지 아닌지 판단하는 데 사용되거나, 병원에서 환자 치료를 개선하는 데 사용되거나,甚至 자살 성향을 가진 사람들을 식별하고 그들에게 필요한 도움을 제공하는 데 사용됩니다.

AI가 इतन 많은 데이터를 생성하는 방법

AI가 더 일반화됨에 따라, 개인 데이터의 양은 기하급수적으로 증가합니다. 그리고 이것은 바로 AI가 스스로를 훈련시키는 방법입니다. AI에게 주어지는 데이터가 많을수록, 그것은 더 많이 배우고 더 잘 수행합니다. 결과는, 현재 매일 매초마다 1.7MB의 데이터가 생성됩니다. 이는 엄청난 숫자이며, AI 기반 기술이 주요 기여 요인입니다.

흥미롭게도, 최근 몇 년 동안, 소비자들은 자신의 데이터가 사용되는 방식과 때때로 남용되는 방식에 대해 더 많이 인식하고 우려하고 있습니다. AI와 다른 많은 도구 덕분에, 개인 데이터는 타겟 마케팅 노력의 생명선이 되었습니다. 데이터는 조직이 구매 패턴, 고객 행동, 클릭률 등을 이해하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 우리가 좋아하는 스트리밍 서비스의 추천 엔진이 어떻게 작동하는지 생각해 보십시오. 일요일 오후, 우리는 스트리밍 서비스를 켜고 다양한 시청 옵션을 보고 싶습니다.

스트리밍 서비스의 데이터 과학 팀은 사용자당 수천 개의 데이터 포인트를 수집하여, 사용자가 특정 프로그램을 시청하는 시간, 사용하는 장치 등에 대한 정보를 수집합니다. 사용자가 더 많이 시청할수록, AI는 사용자에 대한 더 많은 개인 데이터를 수집하여, 사용자가 관심을 가질 만한 내용을 더 잘 예측할 수 있습니다. 이러한 개인 데이터 수집과 생성의 цик스는 끝없이 반복되어, 매 순간 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다.

너무 많은 정보의 문제

하지만 이제 스트리밍 서비스가 모든 이러한 데이터를 수집하고 생성했다면, 데이터를 저장, 관리, 보호해야 합니다. 이는 비용이 많이 드는 일입니다. 더욱이, 데이터의 특성은 분산되는 것입니다. 중앙 데이터베이스는 데이터의 중심이라고 생각할 수 있지만, 실제로는 훨씬 더 복잡하고 더럽습니다. 데이터 과학 팀은 모듈을 훈련하고 테스트하는 과정에서 다양한 형식의 복사본을 생성합니다. 또한, 직원들은 이메일을 보내거나 보고서를 생성하는 과정에서 개인 정보를 복사하여 데이터를 생성합니다.

결과는, 조직이 거의 통제하지도 못하고 감독하지도 못하는 엄청난 양의 개인 데이터입니다. 대부분의 데이터는 조직에 아무런 쓸모가 없으며, 사용 후 삭제할 수 있지만,誰도 존재를 기억하지 못합니다. 이것은 조직이 규제 위반 및 보안 위험에 노출되도록 합니다. 어떻게 하면 이러한 데이터를 개인 정보 보호 규정과 같은 GDPR 및 CCPA를 준수하면서 제어할 수 있을까요?

문제는 또한 해결책입니다.

AI를 사용하여 모든 데이터를 제어하기

인간이 데이터를 정리하고 관리하려고 하는 시도는 결국 실패합니다. 왜냐하면 모든 것을 다루기 위해서는 무엇이 있는지 먼저 알아야 하기 때문입니다. 하지만 AI는 규모, 속도, 정확성, 자동화에 관한 것입니다. 따라서 개인 데이터를 관리하는 데 적합합니다.

まず, AI는 인간보다 훨씬 빠르게大量의 정보를 정리하고 분류할 수 있습니다. AI는 데이터를 더 빠르고 정확하게 읽을 수 있습니다. 또한, AI는 GDPR 또는 CCPA에 민감한 카테고리로 데이터를 자동으로 분류할 수 있고, 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터에서 개인 정보를 추출하여 중복된 개인 정보를 병합할 수 있으며, 이미지에서 민감한 문서를 식별할 수 있습니다. 또한, AI는 데이터가 존재하지 않아야 하는 곳에서 데이터를 식별하고 모든 데이터 이동을 추적하여 위험을 모니터링할 수 있습니다.

예를 들어, AI 엔진이 엔티티 추출, 엔티티 관계, 데이터 요소의 의미, 건강 관련 정보 또는 범죄 관련 정보와 같은 정보 카테고리를 이해할 수 있다면, AI는 다양한 데이터 형식의 끝없는 복사본을 분석하여 실제로 데이터를 더 잘 제어하고 관리할 수 있습니다. 마지막으로, AI를 사용하면 조직은 대규모 다국어 데이터 분석을 수행하여 고유한 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다.

질병은 치료법이다

내가 가장 좋아하는 영화 중 하나인 ‘인크레디블’에서, 미스터 인크레디블은 로봇을 파괴할 수 있는 유일한 것이 로봇 자신이라는 것을 깨닫습니다. AI는 매우 강력한 도구입니다. 그리고 우리는 이 거대한 괴물을 계속해서 먹이기를 계속할수록, 그것은 더 강력해질 것입니다. 이제는 그것을 제대로 사용하여 조직이 가장 소중한 자산을 더 잘 제어할 수 있도록 하는 때입니다.