인공지능 AI 데이터 중독이란? 발생원인은?

챗봇부터 디지털 비서까지, 인공지능(AI)이 세상을 폭풍으로 몰아가고 있습니다. AI는 기계를 통해 인간의 지능을 시뮬레이션하고, 일반적으로 인간이 수행하는 고객 서비스나 품질 관리 등의 작업을 자동화하여 우리가 생활하고 일하는 방식을 변화시켰습니다. 최근 ChatGPT는 몇 가지 사용자 기반 프롬프트를 기반으로 AI 기반 대화를 제공하여 사용자를 놀라게 했습니다. 모델 기반 챗봇은 상상할 수 있는 거의 모든 주제에 대한 정보를 제공할 뿐만 아니라 코드 작성 및 편집, 수학 문제 해결, 텍스트 생성도 할 수 있습니다. 사용자는 향상된 AI 경험을 위해 다양한 ChatGPT 플러그인을 설치할 수도 있습니다.

 

인간 작업자에 비해 AI가 갖는 큰 장점은 기계가 더 빠르게 작업할 수 있고 실수가 거의 없다는 것입니다. AI 시스템은 일반적으로 향후 요청에 대한 예측을 위해 방대한 양의 훈련 데이터를 소비하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 챗봇에 텍스트 예제를 제공하면 수많은 주제를 기반으로 실제와 같은 대화를 생성하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다. AI 프로그래밍은 알고리즘으로 알려진 데이터 수집 및 규칙 생성과 같은 인지 기술을 활용하여 특정 작업을 완료하고, 작업에 가장 적합한 알고리즘을 선택하고, 정확한 결과를 보장하기 위해 자체 수정합니다.

 

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AI 데이터 중독이란 무엇이며 어떻게 작동합니까? 

대부분의 기술과 마찬가지로 AI도 해킹과 사이버 범죄에 취약합니다. 사이버 범죄자는 알고리즘을 조작하여 소위 데이터 중독 공격 에서 AI 기능의 출력을 제어할 수 있습니다 . 기계에 저장된 데이터가 부정확하거나 신뢰할 수 없는 경우 AI 알고리즘은 정확한 결과를 생성하지 않습니다. 예를 들어, 챗봇이 사용자 요청을 오해하도록 프로그래밍된 경우 의도치 않게 오염된 응답을 생성하게 됩니다. 마찬가지로 AI 기반 번역 도구는 단어나 구문의 의미를 오해하여 잘못된 번역으로 이어질 수 있습니다. 데이터 중독 공격은 본질적으로 AI 데이터 저장소를 의도적이고 악의적으로 오도하는 속임수 행위입니다. 

데이터 중독은 왜 발생하는가? 

AI는 계속해서 예술가, 작가 및 기타 창작자의 생계를 위협하고 있으며, AI는 올해 5월 미국 기반 일자리 3,900개 또는 약 5%의 손실 에 직접적인 책임이 있습니다. AI가 직업이나 기술을 장악할 위협은 매우 현실적이며 많은 사람들이 당연히 불행해합니다. 최근 아티스트들은 Nightshade라는 새로운 도구를 사용하여 작품의 픽셀을 눈에 보이지 않게 변경한 후 온라인에 업로드하기 시작했습니다. 이를 통해 AI 시스템에서 발견하면 예측할 수 없는 결과가 생성됩니다. 예술가들은 자신의 작품을 무단으로 사용하는 AI 도구로부터 자신을 보호하기 위해 도구를 사용하고 있습니다 . 이 도구는 개를 고양이로, 자동차를 소로 바꾸어 의심하지 않는 사용자에게 결과를 쓸모없게 만들 수 있습니다. 

데이터가 오염되면 AI 시스템은 어떻게 되나요?  

악의적이거나 오해의 소지가 있는 정보가 AI 훈련 데이터 세트에 주입되면 오염된 데이터 시스템이 발생합니다. 이 방법은 학습 과정을 망치고 편견을 만들어 잘못된 의사 결정 과 잘못된 응답을 초래하며 이를 백도어 중독 이라고 합니다 . 소위 훈련 데이터 중독은 공격자가 학습 모델에 영향을 주어 가해자에게 이익이 되는 특정 결과나 편향을 가져올 때 발생합니다. 또한, 모델 반전 공격을 통해 사이버 범죄자는 AI 모델의 출력에서 ​​구체적이고 민감한 정보를 추출할 수 있으며, 이는 해커에게 유리하게 사용됩니다. 마지막으로, 스텔스 공격은 테스트 중에 실제로 감지할 수 없는 취약점을 생성합니다. 그러나 모델이 출시되면 이러한 취약점이 노출되어 악용될 수 있습니다. 

 

AI는 콘텐츠를 조작하고 개인의 명예를 훼손하는 데 사용되는 딥페이크를 만드는 데에도 사용될 수 있습니다. 이는 실제와 같은 이미지, 비디오 또는 오디오 파일을 생성하여 피해자를 가장하고 존재하지 않거나 발생하지 않은 시나리오를 재현하는 데 사용될 수 있습니다. 딥 페이크는 두 가지 AI 알고리즘을 사용하여 생성됩니다 . 하나는 원하는 미디어의 복제본을 생성하고 다른 하나는 실제 이미지와 가짜 이미지의 차이를 보고할 수 있습니다. 더 이상 가짜 이미지가 감지되지 않을 때까지 이 작업을 반복할 수 있습니다.   

데이터 중독에 어떻게 대처할 수 있나요? 

데이터 중독은 오염된 데이터를 탐지하기 어렵기 때문에 예방하기 어려운 불행한 현상입니다. 정확성과 잠재적 중독 여부를 확인하기 위해 AI 소프트웨어 데이터베이스에 있는 방대한 양의 정보를 조사하는 것은 불가능하지만 기업은 공격 위험을 최소화하는 방법을 구현할 수 있습니다. 첫째, 민감한 데이터를 공유할 때 주의하고 직원들에게 개인 회사 정보를 AI 도구에 입력하지 않도록 알려 데이터 유출이나 변조 위험을 줄여야 합니다. 또한 포괄적인 사이버 보안 전략의 일환으로 회사 시스템 및 네트워크에 대한 침투 테스트를 수행하면 기업이 약점과 잠재적인 취약성을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시스템이 손상되지 않았는지 확인하려면 이 작업을 정기적으로 반복해야 합니다.

또한 공격자에 대해 소위 움직이는 표적 전략을 구현하면 때때로 알고리즘을 변경하여 기계 학습 모델을 보호할 수 있습니다. AI 소프트웨어를 교육할 때 기업은 데이터 오염을 방지하기 위해 일관되고 유효하며 사전 검사된 데이터 소스에서 정보를 제공해야 하며, 신뢰할 수 없거나 통제되지 않는 소스에 의존하기 전에 다시 한 번 생각해야 합니다. AI 소프트웨어 교육을 위한 데이터베이스와 정보를 부지런히 선택하는 것은 데이터 오염을 방지하는 중요한 단계이며, 기업은 스스로를 보호하기 위해 적극적으로 대처해야 한다는 점을 기억해야 합니다.  

결론: AI의 미래와 AI 데이터 중독 

AI는 업무 프로세스 간소화, 인건비 절감 등 여러 면에서 도움이 되지만 불확실성이 없는 것은 아니다. 데이터 중독은 AI 도구에 대한 최신 위협이며 앞으로도 계속 그럴 것으로 보입니다. 기술이 발전할수록 위협은 점점 더 정교해지며, 이는 피해자에게 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 일부 데이터 중독은 아티스트와 창작자를 보호하기 위한 것이지만 다른 일부는 악의로 인해 발생합니다. 기술이 우리 일상생활에 통합됨에 따라 해커는 AI 시스템의 취약점을 악용하고 민감한 정보를 훔치는 방법을 찾을 것입니다. 기업은 정기적인 침투 테스트를 수행하고 AI 위협에 관한 최신 정보를 지속적으로 업데이트함으로써 스스로를 보호할 수 있습니다.