기업이 AI 데이터 수집 문제를 어떻게 해결하는가

저자: OORT 창립자 & CEO, 콜롬비아 대학교 교수 Max Li 박사

데이터는 현대 비즈니스 전략의 기초이자 AI 응용의 연료로, 의사 결정을 촉진하고 운영을 최적화하며 개인화된 고객 경험을 창출하여 기업이 빠르게 발전하는 디지털 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 합니다. 최근 몇 년 동안 탈중앙화 AI(DeAI)는 데이터 사막 문제와 중앙화 AI 시스템이 직면한 "블랙박스 딜레마"(데이터 수집, 처리 및 사용 방식에서 투명성이 결여된 상황)에 대한 잠재적 해결책을 제공함으로써 주목받고 있습니다.

AI 개발에 있어 데이터 수집은 가장 중요한 첫 단계입니다. 본문에서는 데이터 수집의 도전 과제를 정리하고 블록체인 기술과 암호화폐의 탈중앙화 접근 방식을 통해 이러한 도전 과제에 대응하는 방법을 탐구합니다.

고품질 데이터 수집은 AI 응용에 필수적

데이터를 충분히 활용하면 운영을 개선할 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 기회를 열 수 있습니다. 더 스마트한 AI 응용 프로그램 개발에서부터 탈중앙화 데이터 생태계 구축에 이르기까지, 데이터와 AI를 중시하는 조직은 디지털 전환 시대에서 더 큰 리더십 우위를 점할 수 있습니다.

의료에서 금융, 소매에서 물류에 이르기까지 다양한 산업이 데이터로 인해 변화를 겪고 있습니다. 의료 분야에서는 AI 기반 데이터 분석이 진단을 개선하고 환자 결과를 예측할 수 있습니다. 금융 분야에서는 사기 탐지 및 알고리즘 거래에 도움을 줍니다. 소매업체는 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다. 물류 회사는 실시간 데이터 통찰력을 통해 공급망 효율성을 최적화합니다.

고품질 데이터 수집은 여러 시나리오에 적용될 수 있습니다. 예를 들어:

• 고객 서비스: AI 기반 솔루션은 데이터를 활용하여 챗봇, 자동 응답 및 개인화된 상호작용을 추진하여 고객 만족도를 높이고 비용을 절감합니다.
• 예측 유지보수: 제조업체는 IoT 데이터를 활용하여 장비 고장을 예측하고, 사전 조치를 통해 가동 중지 시간을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.
• 시장 분석: 기업은 시장 동향과 소비자 행동 데이터를 분석하여 제품 개발 및 마케팅 전략 결정을 위한 근거를 제공합니다.
• 스마트 시티: 센서와 장치에서 수집된 데이터를 통해 도시 인프라를 최적화하고 교통 혼잡을 줄이며 공공 안전을 향상시킵니다.
• 콘텐츠 개인화: 미디어 플랫폼은 사용자 선호에 기반한 AI 모델을 통해 콘텐츠를 추천하여 사용자 참여도와 유지율을 높입니다.

데이터 수집의 일반적인 도전 과제

데이터 수집은 AI 개발의 핵심 단계이지만, 많은 도전과 병목 현상이 따르며 이는 AI 모델의 품질, 효율성 및 성공에 직접적인 영향을 미칩니다. 다음은 몇 가지 일반적인 문제입니다:

데이터 품질:

• 불완전성: 누락된 값이나 불완전한 데이터는 AI 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 불일치: 여러 출처에서 수집된 데이터는 종종 형식이 일치하지 않거나 충돌이 발생합니다.
• 노이즈: 관련이 없거나 잘못된 데이터는 의미 있는 통찰력을 희석하고 모델을 혼란스럽게 합니다.
• 편향: 목표 집단을 대표하지 않는 데이터는 편향된 모델을 초래하여 윤리적 및 실제 문제를 일으킬 수 있습니다.

확장성:

• 데이터 양의 도전: 복잡한 모델을 훈련하기 위해 충분한 데이터를 수집하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 소요될 수 있습니다.
• 실시간 데이터 요구: 자율주행이나 예측 분석과 같은 응용 프로그램은 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 흐름이 필요하며, 이를 장기적으로 유지하기 어렵습니다.
• 수동 라벨링: 대규모 데이터 세트는 종종 수동 라벨링이 필요하여 시간과 인력의 병목 현상을 초래합니다.

데이터 접근 및 개인 정보 보호:

• 데이터 섬: 조직은 데이터를 고립된 시스템에 저장하여 접근 및 통합을 제한할 수 있습니다.
• 규정 준수: GDPR, CCPA와 같은 법규는 데이터 수집 관행에 제한을 두며, 특히 의료 및 금융과 같은 민감한 분야에서 더욱 그렇습니다.
• 윤리적 문제: 사용자 동의 없이 또는 투명성이 결여된 상태에서 데이터를 수집하는 것은 평판 및 법적 위험을 초래할 수 있습니다.

기타 일반적인 병목 현상으로는 다양성과 진정한 글로벌 데이터 세트의 부족, 데이터 인프라 및 유지 관리와 관련된 높은 비용, 실시간 및 동적 데이터 처리의 도전, 데이터 소유권 및 라이센스와 관련된 문제가 있습니다.

데이터 수집 도전 과제를 해결하는 단계

기업이 고품질 및 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪고 있다면, 다음 최적화 프로세스를 고려하여 궁극적으로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

기업의 데이터 요구 사항 파악

AI 프로젝트의 데이터 요구 사항을 명확히 합니다:

• 어떤 문제를 해결하고 있습니까? 비즈니스 도전을 파악합니다.
• 어떤 유형의 데이터가 필요합니까? 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터 또는 실시간 데이터?
• 데이터는 어디에서 얻을 수 있습니까? 내부 시스템, 제3자 공급업체, IoT 장치 또는 공개 데이터 소스?

데이터 품질 향상에 투자

고품질 데이터는 신뢰할 수 있는 AI 출력에 필수적입니다:

• OpenRefine와 같은 도구를 사용하여 데이터 세트를 정리하고 전처리합니다.
• 정기적인 감사로 데이터의 정확성과 완전성을 검증합니다.
• 편향을 줄이고 모델의 일반성을 높이기 위해 데이터 출처를 다양화합니다.

자동화 및 통합 도구 활용

자동화를 통해 데이터 수집 프로세스를 간소화합니다:

• MuleSoft 또는 Apache NiFi와 같은 플랫폼을 사용하여 다양한 시스템의 데이터를 통합합니다.
• 실시간 수집, 처리 및 저장을 위해 데이터 파이프라인을 자동화합니다.

규정 준수 및 보안에 주의

개인 정보 보호법을 준수하고 민감한 데이터를 보호합니다:

• OneTrust와 같은 도구를 사용하여 동의 관리를 구현합니다.
• 암호화 및 익명화 기술을 사용하여 데이터를 보호합니다.

탈중앙화 솔루션 고려

탈중앙화 데이터 수집은 많은 전통적인 병목 현상을 해결할 수 있는 혁신적인 방법을 제공합니다.

탈중앙화 데이터 수집 시작하기

중앙화 시스템에서는 사용되는 데이터의 출처가 종종 불투명하며, 데이터를 실행 가능한 통찰력이나 결정으로 전환하는 과정도 종종 숨겨져 있습니다. 이러한 가시성 부족은 신뢰를 약화시키고 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 잠재적 편향에 대한 우려를 불러일으킵니다. 탈중앙화 AI는 탈중앙화 네트워크를 활용하여 데이터 수집 및 처리를 보다 투명하고 책임감 있으며 안전하게 만들어 이러한 문제를 해결합니다.

구체적으로 어떻게 작동할까요? 탈중앙화 AI 솔루션은 일반적으로 블록체인 기술을 기반으로 데이터 수집 인프라를 구축합니다. 이는 보다 공개적이고 투명한 인터넷으로 볼 수 있습니다. 블록체인에서는 수집된 모든 데이터와 그 처리 및 사용 방식이 변경 불가능하게 기록되어 투명성과 안전성을 보장합니다. 고객의 특정 데이터 요구 사항(예: 다양한 영어 억양을 인식하기 위해 AI 음성 고객 서비스를 훈련시키거나 건설 현장의 안전 감시 카메라를 최적화하기 위한 이미지 데이터를 제공하는 경우)에 따라, 탈중앙화 AI 플랫폼은 이러한 맞춤형 작업을 전 세계에 배포하여 참여자가 특정 장면의 사진을 촬영하거나 짧은 음성 메시지를 녹음하는 등의 데이터를 기여하도록 초대할 수 있습니다. 암호화폐 지급은 여기서 중요한 역할을 하며, 국경을 초월한 소액 지급으로 데이터 기여자를 유도하고 전통적인 은행이 해결할 수 없는 병목 현상을 해결합니다.

기업이 탈중앙화 데이터 수집을 시작할 의향이 있다면, 다음 단계에서 시작할 수 있습니다:

1. 현재 데이터 요구 사항 평가: 기존 데이터 수집 및 관리의 병목 현상을 식별합니다.
2. 탈중앙화 플랫폼 탐색: 확장 가능하고 안전하며 비용 효율적인 인프라를 제공하는 탈중앙화 AI 솔루션을 평가합니다.
3. 파일럿 시작: 특정 사용 사례에 대해 탈중앙화 데이터 수집을 구현하여 그 효과를 평가합니다.
4. AI 프로젝트와 통합: 탈중앙화 데이터를 AI 모델 훈련에 사용하여 더 높은 품질의 통찰력과 예측을 보장합니다.

데이터 수집은 AI 혁신 잠재력을 여는 입구이며, 탈중앙화 AI는 투명성, 다양성, 비용 효율성, 확장성 및 탄력성을 개선하고 최적화함으로써 미래의 대세가 될 것입니다. 기업이 조기에 행동할수록 급변하고 점점 더 복잡해지는 AI 개발의 미래에서 더 유리한 위치를 차지할 수 있습니다.