◆AI 슬롭(AI Slope)은 인공지능(AI) 시스템의 성능이 시간이 지남에 따라 점차 저하되는 현상을 말한다. AI 모델이 초기 학습 단계에서는 높은 정확도를 보이지만, 실제 운영 환경에서는 점차 성능이 떨어지거나 예상보다 낮은 성능을 나타내는 문제가 나타나면서 붙여진 용어다.

AI 슬롭의 주요 원인으로는 데이터 품질의 저하, 훈련 데이터와 실제 데이터 간의 불일치, 모델의 과적합(Overfitting), 컴퓨팅 자원의 부족, 환경 변화에 따른 데이터 분포 변화 등이 있다. 예를 들어, 챗봇이 초기에는 정확한 응답을 제공하다가 시간이 지남에 따라 잘못된 응답을 자주 내놓거나, 이미지 인식 시스템이 새로운 유형의 이미지를 정확히 분류하지 못하는 경우가 AI 슬롭의 사례로 볼 수 있다. 이를 방지하기 위해서는 정기적인 모델 재훈련, 최신 데이터 반영, 성능 모니터링 및 최적화가 필요하다.

비슷한 용어로 드리프트(Drift) 현상이 있다. 그러나 드리프트는 AI가 학습한 데이터와 실제 데이터의 분포나 관계가 변하면서 성능이 떨어지는 문제를 뜻해 약간 개념이 다르다. 슬롭은 AI 시스템의 성능이 시간이 지나면서 점차 저하되는 것이라면 드리프트는 데이터의 변화로 인해 성능이 저하되는 문제를 말한다. (산업부 윤영숙 기자)

(서울=연합인포맥스)

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