AI 평가 가이드

AI 평가 가이드

• 서로 다른 AI 시스템을 비교하려면 반드시 동일한 테스트셋을 사용해야 합니다.

  • A 시스템에는 어려운 질문을, B 시스템에는 쉬운 질문을 던진다면 결과는 왜곡될 수밖에 없습니다.

  • 같은 기준, 같은 조건에서 테스트하지 않으면 공정한 비교는 불가능합니다.

• AI 성능을 몇 가지 질문만으로 평가해서는 안 됩니다.

  • 특히 챗봇처럼 언어를 다루는 AI는 체계적인 벤치마크 데이터셋을 기반으로 평가해야 합니다.

  • 단편적인 테스트는 실제 사용성과 괴리가 클 수 있으며, AI의 장단점을 제대로 파악할 수 없습니다.

AI 평가 시 고려해야 할 점

1. 완벽을 기대하지 마세요

   • AI도 사람처럼 실수합니다. 100% 정확도를 기대하면 실망합니다.

2. 사용 목적을 고려하여 평가하세요

   • 고객서비스용 AI와 내부 의사결정용 AI는 평가 기준이 달라야 합니다.

   • 중요도에 따라 테스트 항목에 가중치 부여

3. 실제 사용환경에서 테스트하세요

   • 실험실 성능 ≠ 현장 성능

   • 실제 사용자에게 피드백을 받아야 합니다.

4. 시간에 따른 변화를 고려하세요

   • AI도 데이터가 변하면 성능이 떨어질 수 있습니다.

   • 정기적인 재평가와 업데이트 필요합니다.

핵심 메시지 AI는 도구입니다. 완벽한 도구는 없으며, 사용 목적과 상황에 맞게 평가하고 활용해야 합니다. 테스트셋을 활용한, 체계적이고 현실적인 평가가 성공적인 AI 도입의 열쇠입니다.