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○ AI를 활용한 초개인화 서비스가 날로 발전하고 있습니다. 하지만 그에 따라 과도한 개인정보 수집에 대한 우려의 목소리도 커지고 있는데요. AI 모델 개발에서 가장 중요한 데이터는 늘 수급 이슈를 안고 있는데, 개인정보보호를 고려하면 데이터 수집은 더욱 해결하기 어려운 문제가 됩니다. 이를 해결하기 위해 데이터 수집 방식 자체를 개선하는 방법도 있지만, 데이터 처리 방식 차원에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다.

○ 이와 관련하여 2015년 구글은 ‘연합학습’이라는 개념을 제안했는데요. 서버로 데이터를 모아 AI를 학습시키는 방식이 아니라, 사용자의 기기에서 데이터를 처리하고 모델을 강화하여 이 모델을 모아 더 정교하게 만든 후 재배포하는 방식입니다. 데이터를 서버로 보내지 않기 때문에 개인정보보호 문제를 해결할 수 있고, 더불어 사용자 개인 맞춤형으로 모델을 고도화할 수도 있죠.

○ 한 전문가는 2023년이 연합학습에 있어 중요한 해가 될 것이라고 전망했습니다. 분산형 데이터 수집에 있어 개인정보보호 이슈를 넘어설 수 있다면 초개인화 서비스 분야에 폭발적인 성장이 있을 것 같습니다. 광고, 마케팅을 비롯해 한층 더 심화된 개인 맞춤형 비즈니스 기회를 준비해야 될 때가 오고 있습니다.

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