AI 데이터 수집 사례연구

AI 모델 구축은 상당수의 기업이 가장 많은 비용을 들여야 하는 프로세스 중 하나입니다. 즉 최적의 성과를 낼 수 있도록 AI 모델을 학습시켜 ROI를 극대화하는 것이 매우 중요하다는 의미입니다. 보통 모델 학습에는 대량의 AI 데이터 수집이 필요하며, 개발 비용을 줄이기 위해 촉박한 기한 안에 데이터를 전달해야 하는 경우가 많습니다. 또 다른 AI 데이터 서비스 관련 과제는 고품질 데이터를 확보하는 것입니다. AI 데이터 솔루션에 합성 데이터를 활용하면 쉽고 빠르고 저렴하게 데이터를 입수할 수 있지만, 모델의 성능을 떨어뜨릴 가능성도 더 커집니다.

다음은 모델 및 LLM 학습에 합성 데이터를 활용할 경우 생길 수 있는 몇 가지 문제점입니다.

• 부정확성: 실제 데이터가 정확하게 반영되지 않아 모델에 편향과 오류가 발생할 수 있습니다.

• 일반화의 어려움: 모델이 실제 상황을 적절히 일반화할 수 있도록 학습시키지 못해 실제 데이터의 복잡성을 반영하지 못할 수 있습니다.

• 편향/불공정: 모델에 유해하고 불공정한 편향이 고착되도록 조장할 수 있습니다.

• 규제/윤리 문제: 규제나 윤리적 기준에 저촉될 수 있으며 데이터 출처가 민감한 정보일 수 있습니다.

• 해석의 어려움: 특히 데이터의 생성 과정을 해석하기 어려운 경우가 많아 최종 사용자의 신뢰를 얻기 힘들 수 있습니다.

• 활용에 제약이 많음: 다양한 실제 상황에 적용하기 어려워 고성능 모델의 학습에는 별 도움이 되지 않습니다.

창의적인 인재와 브랜드를 연결하는 플랫폼을 운영하는 Lionbridge AI의 고객사는 모델을 학습시키기 위해 1주일도 채 안 되는 시간 내에 2만 개의 고품질 데이터 포인트를 수집해야 했습니다. 라이온브리지(Lionbridge)는 Aurora AI Studio™ 플랫폼을 활용해 20,000개 데이터 포인트를 수집하여 고객에게 전달했습니다. 고객은 이 결과에 매우 만족하여 8,000개의 데이터 포인트 수집을 추가로 요청했습니다. 자세한 내용은 사례연구에서 확인해 보세요.

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