AI 기술의 다음 거대한 도전: 데이터 고갈과 그 해결책

메타ai뉴스 논설위원 이현우 교수

2024년 4월 2일, 세계는 인공지능(AI) 기술의 급속한 성장과 더불어 새로운 도전에 직면하고 있다. 대형언어모델(LLM)의 발전이 눈부시지만, 곧 데이터 부족 문제로 성장이 정체될 수 있다는 전망이 제기되었다. 특히, ‘GPT-4’와 ‘제미나이’와 같은 첨단 기술은 향후 2년 이내에 고품질 텍스트 데이터의 수요가 공급을 초과할 것이라는 우려를 받고 있다.

향후 전망

전문가들은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 데이터 소스 발굴, 합성 데이터 사용, 커리큘럼 러닝과 같은 학습 효율 향상 방법을 탐구하고 있다. 특히, MoE(전문가 믹스) 방식의 채택은 모델의 효율성을 극대화하여 한정된 데이터 자원을 최대한 활용하는 데 기여할 수 있다.

실천 방안

• 새로운 데이터 소스 탐색: AI 연구진은 유튜브 동영상, 레딧 게시물과 같은 다양한 플랫폼에서 새로운 형태의 데이터를 발굴해야 한다. 이러한 다양성은 AI 모델을 보다 포괄적이고 현실적인 상황에 적응시킬 수 있다.
• 학습 방법의 혁신: 커리큘럼 러닝과 같은 기법을 통해 모델 학습 과정을 단계적으로 구성함으로써 학습 효율을 높일 수 있다. 또한, 합성 데이터를 활용하여 다양한 시나리오를 생성하고 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있다.
• 전문 모델 개발: 특정 도메인에 집중한 전문 모델을 개발함으로써 데이터의 질을 높이고, 모델의 효율성을 극대화할 수 있다. MoE 방식의 채택은 다양한 전문가 모델을 조합하여 다양한 쿼리에 대응할 수 있게 함으로써, 전체 모델의 성능을 극대화할 수 있다.

이러한 접근 방식은 인공지능 기술이 데이터 부족이라는 거대한 벽을 넘어서는 데 중요한 역할을 할 것이다. 연구와 개발의 지속적인 노력은 AI의 미래를 보장하고, 인류의 발전에 기여할 것이다.

데이터 고갈 문제가 AI 기술의 발전에 어떤 영향을 미칠 수 있으며, 이에 대한 대응 전략은 무엇인가요?

MoE(전문가 믹스) 방식은 기존의 대형 범용 모델과 비교하여 어떤 장점을 가지고 있나요?

AI 기술의 지속적인 발전을 위해 학계와 산업계에서 어떤 협력이 필요한 것으로 간주됩니다. AI 기술의 급속한 발전과 함께, 학계와 산업계의 긴밀한 협력은 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 협력을 통해 실질적인 문제 해결을 위한 연구가 진행되고, 산업계에서는 이러한 연구 성과를 실제 응용하여 사회와 경제에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 위한 구체적인 실천 방안은 다음과 같습니다:

• 공동 연구 프로젝트의 증가: 학계와 산업계는 공동 연구 프로젝트를 통해 서로의 지식과 경험을 공유할 수 있습니다. 이는 새로운 아이디어의 실현 가능성을 탐색하고, 연구의 질을 향상시키며, 혁신적인 솔루션을 개발하는 데 기여할 수 있습니다.
• 데이터 공유 및 접근성 향상: 산업계는 학계 연구자들에게 다양한 데이터를 제공함으로써 연구의 범위와 깊이를 확장할 수 있습니다. 반대로 학계는 연구에서 얻은 인사이트를 산업계와 공유하여 실제 문제 해결에 적용할 수 있습니다.
• 교육 프로그램과 인턴십 기회 확대: 미래의 AI 전문가를 양성하기 위해 학계와 산업계는 함께 교육 프로그램과 인턴십 기회를 제공해야 합니다. 이를 통해 학생들과 젊은 연구자들은 실제 산업 환경에서의 경험을 쌓고, 최신 기술 트렌드와 연구 방향성에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
• 윤리적 기준 및 지침 개발: AI 기술의 발전이 인류에 긍정적인 영향을 미치기 위해서는 윤리적 기준과 지침의 개발이 필수적입니다. 학계와 산업계는 공동으로 AI 기술의 책임감 있는 사용을 위한 표준을 설정하고, 이를 준수하기 위한 노력을 기울여야 합니다.

이러한 협력은 AI 기술의 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 요소입니다. 데이터 고갈 문제와 같은 도전을 극복하고, AI 기술이 사회와 경제에 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 학계와 산업계가 함께 노력해야 할 것입니다.

세계메타버스AI연맹 이사장 이현우 교수