AI의 성장하는 데이터 갈망 드러나다
AI 기업들은 세련된 언어 모델을 훈련하기 위한 고품질 인터넷 콘텐츠가 부족해지고 있는 위기에 직면하고 있습니다. 취미로 엔터테인먼트, 소셜 연결 및 지식을 찾는 일반 인터넷 사용자와는 달리 AI 기업들은 그들의 언어 모델의 능력을 향상시키기 위해 방대한 양의 데이터를 활용합니다. ChatGPT와 같은 이러한 모델들은 웹에서 유래된 엄청난 데이터베이스 덕분에 자신의 지식과 응답 형성 기술을 갖추고 있습니다.
그러나 인터넷의 한정된 성질로 인해 이러한 AI 모델들을 훈련시키기 위한 데이터 저장고가 곧 고갈될 수 있다는 것을 의미합니다. OpenAI와 Google과 같은 기업들은 이 임박한 부족 문제를 인식하고, 소비 가능한 고품질 콘텐츠가 이후 몇 년 안에 고갈될 것으로 추정하고 있습니다. 해당 데이터에 대한 수요가 너무 크기 때문에 심지어 역사적인 인터넷 콘텐츠도 부족하다고 합니다.
데이터 가뭄이 AI 발전에 미치는 영향
GPT 및 Gemini와 같은 대규모 언어 모델을 훈련하는 것은 굉장한 양의 데이터가 필요합니다. AI 기업들은 인터넷을 오염시키는 대량의 저품질 데이터를 걸러내어 잘못된 정보와 제대로 쓰여지지 않은 콘텐츠가 시스템으로 들어오는 것을 피하기 위해 신중해야 합니다. 사용자 상호작용의 정확성 확보는 최우선 과제입니다.
또한, 데이터 수확의 윤리적 문제는 상당한 우려를 제기합니다. 많은 사용자들은 자신의 온라인 데이터가 이미 AI 기업들에 의해 훈련 목적으로 활용되고 있을 수 있다는 것을 깨닫지 못할 수 있습니다. AI 기업들이 Reddit와 같은 곳에서 콘텐츠를 회사에 판매하고 있다는 상업적인 사용으로 인해 이러한 윤리적 문제들은 사용자 개인정보 보호권과 법적 보호권을 두고 싸움 가운데 계속됩니다.
AI를 위한 인터넷 데이터 넘어서
이에 대한 대응으로, OpenAI와 기타 기업들은 대안적 데이터 원본을 조사하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI는 YouTube와 같은 플랫폼의 공개 비디오 전사를 사용하여 GPT-5 모델을 훈련할 것을 고려하고 있습니다. 해당 기업은 또한 작은 영역별 모델에 대해 작업하고 고품질 데이터 제공자들을 위한 지불 모델을 고려하고 있습니다.
합성 데이터: 양날의 검?
AI 산업에서 논란이 되고 있는 다가오는 단계 중 하나는 합성 데이터의 잠재적 사용입니다. 이 방법은 기업들이 원본과 유사한 새로운 데이터 세트를 생성할 수 있게 하지만 기밀성을 지켜가며 데이터가 모델 붕괴로 이어질 위험이 있습니다. 혁신적이긴 하지만 합성 데이터에만 의존하면 모델이 단조롭게 유사한 패턴과 응답을 반복하면서 그 독창성을 잃어버릴 수 있습니다.
불확실성에도 불구하고, AI 기업들은 합성 데이터의 잠재적 가능성을 낙관적으로 바라보고 있으며, 해당 위험을 완화할 수 있다면 훈련 요구를 충족시킬 수 있는 가능성을 제공합니다. 시스템 무결성을 해치지 않고 합성 데이터를 활용할 수 있는 가능성은 AI 기술의 발전을 유지하기 위한 미래를 밝히는 희망의 조각으로 보입니다.
고품질 데이터에 대한 AI의 섭취량을 지탱하기 위한 주요 도전
고품질 데이터 수요와 관련된 주요 도전 중 하나는 데이터 수확의 윤리적, 법적 영향입니다. 고품질 데이터란 상세하고 정확하며 다양한 시나리오와 언어를 반영하는 데이터를 의미하지만, 충분한 양의 이러한 데이터를 확보하는 것은 종종 개인 또는 사적 데이터의 사용을 포함하여 승인 해당 데이터에 대한 동제화 문제과 관련되므로, 개인의 개인 정보를 사용할 수도 있습니다. 개인 정보 보호 문제 및 데이터 남용의 가능성은 제안, 데이터 사용에 대한 승인을 요구하면 데이터 수집 프로세스를 중대하게 늦출 수 있습니다.
다른 도전 요인은 편향 및 잘못된 정보의 가능성입니다. 고품질 데이터를 선택하는 것은 오도하는, 부정확하거나 저품질의 콘텐츠를 걸러내는 것을 의미합니다. 그러나 필터링 과정 중에 편향성이 무심코 도입되어, 이로 인해 편향을 이어갈 수 있는 AI 모델이 만들어질 수 있습니다.
잠재 솔루션의 장단점
대체 데이터 소스
장점:
– 데이터 소스 다양화는 AI 모델을 풍부하게 하고 더 폭넓은 시각과 더 세밀한 이해를 제공할 수 있습니다.
– 공개 도메인 데이터 또는 명확한 동의가 있는 데이터 사용은 윤리적 및 개인 정보 보호 우려를 완화할 수 있습니다.
단점:
– 공개 도메인 데이터 또는 동의가 승인된 데이터는 제한적이거나 다양성이 부족할 수 있습니다.
– 데이터 사용에 대한 승인이 필요하면 데이터 수집 프로세스가 상당히 느려질 수 있습니다.
합성 데이터
장점:
– 합성 데이터는 대규모로 생성되고 특정 요구에 맞게 맞춤화하여 대용량 솔루션이 될 수 있습니다.
– 실제 사용자 데이터를 포함하지 않기 때문에 개인 정보 문제를 회피할 수 있습니다.
단점:
– 합성 데이터는 인공적인 편향을 도입하거나 인간이 생성한 콘텐츠의 복잡성이 부족할 수 있습니다.
– 합성 데이터에 의존하면 데이터가 충분히 다양하지 않은 경우에 성장 정체 및 모델 붕괴를 초래할 수 있습니다.
논란
명시적 승인 없이 개인 데이터 사용은 논란이 될 수 있습니다. 예를 들어, Reddit와 같은 기업들이 사용자 콘텐츠를 AI 기업에 판매하는 것은 데이터 소유권 및 윤리적 사용에 대한 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 또 다른 논란은 합성 데이터를 둘러싸는데, 모델 붕괴의 가능성 및 데이터의 “부자연스러운” 성격에 대한 우려가 AI 결과물의 품질과 신뢰성에 대한 두려움으로 이어집니다.
관련 링크
OpenAI – OpenAI는 대규모 AI 모델의 개발과 훈련을 선도하는 AI 연구 및 실현 회사입니다.
Google – Google은 AI 연구에 참여하고 다양한 머신러닝 모델 및 도구를 개발한 다국적 기업입니다.
AI의 높은 품질 데이터에 대한 수요를 유지하는 도전은 기술적, 윤리적, 법적 측면을 포함하여 여러 가지 측면을 가지고 있습니다. 현재 탐구 중인 솔루션은 이러한 도전을 극복할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 자체의 상충되는 일련의 교란 없이 높은 품질의 데이터를 보호하면서 AI의 발전을 촉진하는 균형을 찾는 것이 AI 기업과 사회 전반에서의 주요 관심사입니다.