AI 모델이 특정 데이터의 흔적을 지우는 '머신 언러닝' 연구에서 간섭 인식 프레임워크가 기존 대비 최대 52.9% 성능 향상을 기록했어요

AI 모델이 특정 데이터의 흔적을 지우는 '머신 언러닝' 연구에서 간섭 인식 프레임워크가 기존 대비 최대 52.9% 성능 향상을 기록했어요.

문제는 AI 모델이 여러 작업을 동시에 학습할 때 생겨요. 하나의 공유 백본(backbone)을 쓰다 보니, 특정 작업 데이터를 삭제하면 엉뚱한 다른 작업까지 영향을 받는 '간섭 현상'이 발생하거든요.

연구팀은 태스크별 경사 투영과 인스턴스 수준 경사 직교화 기법을 결합해 이 문제를 풀었어요. 5개 태스크 벤치마크 실험에서 전체 삭제는 30.3%, 부분 삭제는 52.9% 개선을 확인했어요.

AI 저작권·개인정보 규제가 강화되는 지금, '정확하게 잊는 능력'이 AI 인프라의 핵심 요소가 되고 있어요.