데이터 없이도 배운다: 제로샷 러닝(Zero-Shot Learning)

인간은 사자를 한 번도 본 적 없어도 "얼룩말처럼 생겼는데 털이 누렇고 갈기가 있는 동물"이라는 설명을 들으면 사자를 알아볼 수 있습니다. 이 능력이 AI에게도 이식되었습니다.

1. 특징(Attribute) 기반 추론

제로샷 러닝은 정답 라벨이 달린 사진 대신, 사물의 의미적 특징을 학습합니다.

• 의미 공간(Semantic Space) 활용: 텍스트를 통해 배운 사물의 특징을 이미지 데이터와 매칭하여, 처음 보는 대상의 정체를 파악합니다.
• 일반화의 극대화: 특정 카테고리에 매몰되지 않고, 사물 간의 관계와 속성을 거시적으로 이해합니다.

2. 희귀 질환 및 신종 사기 탐지

데이터가 부족하여 기존 AI가 학습하기 어려웠던 분야에서 제로샷 러닝은 진가를 발휘합니다.

• 희귀 질환 진단: 전 세계에 몇 건 없는 희귀 질환 증상을 일반적인 의학적 원리에 기반하여 추론해냅니다.
• 신종 위협 대응: 과거에 본 적 없는 새로운 형태의 금융 사기나 보안 공격을 논리적 이상 탐지를 통해 걸러냅니다.

3. 언어 장벽의 붕괴

다국어 데이터가 부족한 소수 언어에 대해서도, 공통된 의미 구조를 통해 즉각적인 번역과 이해를 수행합니다.

제로샷 러닝은 '학습의 한계'를 '추론의 힘'으로 돌파하고 있습니다. 인공지능이 진정한 범용 지능(AGI)으로 나아가는 과정에서 이 기술은 핵심적인 징검다리가 될 것입니다.