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AI 솔루션 개발시, 고민하게 되는 것 중 하나는 "얼마나 많은 데이터가 필요할까?"입니다. 대부분의 AI 전문가는 “데이터는 많을수록 좋습니다.”라는 답변을 합니다. 그 이유는 데이터의 양이 많으면 다음과 같은 장점을 얻을 수 있기 때문입니다.
다양한 데이터는 AI가 더 넓은 범위의 케이스를 학습하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 여러 나라 음식을 먹어 보면 맛의 폭이 넓어지는 것처럼, 다양한 데이터를 통해 AI도 더 많은 상황에 대처할 수 있게 됩니다.
데이터가 많을수록 불필요한 오류나 잡음의 영향이 줄어듭니다. 설문 조사에서 표본이 클수록 결과가 더 정확한 것과 비슷한 원리입니다.
충분한 데이터는 모델이 특정 패턴에 지나치게 의존하는 것을 막습니다. 이는 여러 유형의 문제를 풀어본 학생이 시험에서 다양한 문제에 잘 대처하는 것과 비슷합니다.
더 많은 데이터는 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 가능성이 커집니다. 요리에 재료가 다양할수록 더 정교한 요리를 만들 수 있는 것처럼, AI도 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
데이터가 많을수록 드문 경우까지 포함된 데이터를 얻을 확률이 높아집니다. 오랜 시간 낚시를 하면 희귀한 물고기를 잡을 가능성이 높아지는 것처럼 말입니다.
일반적으로 분류 태스크의 경우에는 각 클래스당 최소 1천 개의 샘플이 필요하다고 합니다. 하지만 문제의 복잡성에 따라 더 많은 데이터가 필요할 수 있고, 중요한 것은 데이터의 양뿐만 아니라 품질이 좋은 데이터를 많이 확보하는 것입니다.
데이터의 양이 많아도 질이 좋지 않으면 AI의 성능은 저하 됩니다. 높은 품질의 데이터를 많이 확보하는 것이 핵심이죠. 그렇다면, 질 좋은 데이터란 어떤 것을 말하는 걸까요?
잘못된 정보나 오류가 포함된 데이터는 AI를 잘못된 방향으로 학습시킬 수 있습니다.
우리가 해결하려는 문제와 직접적으로 관련된 데이터여야 합니다.
편향되지 않고 다양한 경우를 포함하는 데이터가 필요합니다.
예를 들어, 스팸 메일 분류 AI를 만든다고 가정해 봅시다. 100만 개의 이메일 데이터가 있다고 해서 반드시 좋은 AI가 만들어지는 것은 아닙니다. 만약 이 데이터가 모두 5년 전의 이메일이라면 어떨까요? 현재의 스팸 메일 트렌드를 반영하지 못할 것입니다. 또는 이메일 데이터가 모두 영어로 쓰여진 것이라면, AI는 한국어로 쓰인 스팸 메일을 제대로 식별하지 못할 수 있습니다.
따라서 AI 데이터 구축을 준비할 때는 단순히 "얼마나 많은 데이터를 모을 수 있는가"뿐만 아니라 "얼마나 품질이 좋은 데이터를 많이 모을 수 있는가"를 고민해야 합니다. 때로는 적은 양이라도 고품질 데이터가 더 가치 있을 수 있습니다.
데이터 클렌징 과정을 통해 오류와 중복을 제거하고, 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 편향성을 줄이며, 데이터 전문가의 검토를 통해 레이블의 정확성을 높이는 등의 방법이 있습니다.
결론적으로, 성공적인 AI 데이터 구축을 위해서는 데이터의 양과 질 모두를 고려해야 합니다. 충분한 양의 고품질 데이터를 확보하는 것, 그것이 바로 AI 솔루션 개발의 성공을 위한 첫걸음입니다.
AI는 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고 결정을 내리므로 데이터의 품질이 AI의 성능과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 여기서 중요한 점은, 데이터의 품질을 보장하는 책임이 AI 엔지니어나 데이터 사이언티스트에게만 있는 것은 아니라는 사실입니다.
AI 엔지니어는 데이터를 처리하고 모델을 만드는 데 있어 기술적인 전문성을 지니고 있지만, 모든 도메인의 전문가일 수는 없습니다. 예를 들어, 의료 AI를 개발할 때 AI 엔지니어는 알고리즘과 데이터 처리에는 능숙할지라도 의료 데이터의 세부적인 의미나 중요성을 깊이 이해하기는 어렵습니다.
바로 이 지점에서 도메인 전문가, 즉 현업 전문가들의 참여가 필수적입니다.
예를 들어, 금융 AI 솔루션에서는 금융 전문가들이 데이터의 의미와 중요성을 설명하고, 법적·윤리적 문제가 없는지 확인할 수 있습니다. 고객 서비스 AI 솔루션이라면 실제 고객 응대 시나리오를 제공하고 데이터의 현실성을 검토할 수 있겠죠.
따라서 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 AI 엔지니어와 현업 전문가 간의 긴밀한 협력이 필수적입니다. 현업 전문가들은 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어 AI 솔루션 개발의 모든 과정에 적극적으로 참여해야 합니다.
이 과정은 시간이 많이 들고 복잡할 수 있지만, 결과적으로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 데 큰 도움이 됩니다. 또한, 현업 전문가들도 AI에 대한 이해를 높일 수 있어, 향후 AI 솔루션을 더 효과적으로 활용할 수 있게 될 것입니다.
알체라는 AI 학습용 데이터 구축 시장에서 높은 전문성을 갖추고 AI 산업 활성화에 이바지하고 있습니다. 2024년, TTA ‘초거대 AI 학습용 데이터 의미적 정확성 검사’ 사업 단독 주관사 선정되어 수행률 100% 달성 경험을 바탕으로, 총 63종의 데이터 유형 및 10개 산업 분야의 데이터를 검사를 진행합니다.
AI 데이터 구축에 앞서 궁금한 점이 있으시다면, 알체라에 문의해 주세요.
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