인포그래픽: 사람이 수집한 AI 데이터를 선택해야 하는 5가지 이유

사람이 수집한 데이터가 합성 데이터보다 나은 이유

마지막 업데이트: 2025년 12월 18일 9:42

AI 모델을 학습시키기 위해 기업들은 성격이 매우 다른 두 가지 AI 데이터 수집 소스, 즉 사람이 수집한 데이터와 합성 데이터 중에서 하나를 선택합니다. 이론적으로는 합성 AI 데이터를 선택하는 것이 당연해 보입니다. 합성 데이터는 빠르게 확보할 수 있고 저렴하며 무한 확장이 가능합니다. 하지만 초기 실험 단계를 넘어 상용 AI 시스템으로 전환한 많은 기업들이 합성 데이터의 품질, 다양성, 맥락 및 신뢰성 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제는 사람이 수집한 데이터만이 확실하게 해결할 수 있습니다. 관건은 올바른 AI 데이터 서비스 파트너를 선택하는 것입니다. 강력한 AI 데이터 솔루션 파트너는 통제된 환경과 맞춤형 워크플로, 모든 인구 집단을 아우르는 전 세계 다양한 참여자들의 지원을 제공합니다. 라이온브리지는 당사의 엄격한 운영 기준에 따라 모델 성능을 실질적으로 개선할 수 있는 LLM 학습 데이터를 수집합니다.

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이러한 요인을 고려하여, 현재 많은 기업이 언제 어떤 상황에 합성 데이터가 적합할지 재평가하고 있습니다. 멀티모달을 지원하고 보안에 중점을 두며 미묘한 문화적 특징이 반영된 시스템(음성 비서, 검색, 컴퓨터 비전, 에이전틱 AI 등)을 구축하는 기업은 합성 데이터가 항상 사람의 실제 상황을 정확하게 모방할 수 있는 것은 아니라는 사실을 잘 알고 있습니다. 이러한 합성 데이터세트에는 예외 상황, 실제 그대로의 노이즈, 감정적 깊이, 글로벌 관점은 반영되어 있지 않습니다. 합성 데이터만으로 학습시킨 모델은 정체되거나, 환각 현상이 발생하거나, 실패할 가능성이 더 높습니다.

물론, 합성 데이터는 꾸준히 발전하고 있으며, 상황에 따라 모델 학습을 보완하기도 합니다. 어쩌면 대부분의 조직에 합성 데이터가 어느 정도는 필요할 수도 있습니다. 하지만 일반적으로 합성 데이터는 출처가 윤리적이고, 인구통계학적으로 다양하며, 맥락이 풍부하고, 엄격한 품질보증을 거친, 사람이 수집한 고품질의 라벨링된 데이터를 보완하는 용도로 사용됩니다.

아래 인포그래픽을 통해 기업들이 사람이 직접 수집한 데이터를 선택하는 이유 다섯 가지를 알아보세요.