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AI 훈련 데이터 부족, '합성 데이터'가 대안이 될까?

ITnewB 2025. 1. 9. 15:23
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최근 일론 머스크(Elon Musk)는 AI 모델 훈련을 위한 실제 데이터가 거의 고갈되었다고 밝혔습니다. 머스크는 스테그웰(Stagwell)의 회장 마크 펜(Mark Penn)과의 대화에서 “AI 훈련에 사용할 수 있는 인간 지식의 총합을 사실상 다 소모했다”며, “이는 작년에 이미 일어난 일”이라고 설명했습니다.

이와 같은 의견은 OpenAI의 전 수석 과학자인 일리야 서츠케버(Ilya Sutskever)가 지난해 열린 머신러닝 컨퍼런스 NeurIPS에서 언급한 ‘데이터 정점(Peak Data)’ 개념과 일치합니다. 서츠케버는 훈련 데이터 부족으로 인해 현재의 AI 모델 개발 방식이 전환점을 맞을 것이라고 예측했습니다.


합성 데이터: AI의 새로운 돌파구?

머스크는 실제 데이터의 한계를 극복하기 위해 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’가 대안이 될 수 있다고 강조했습니다. 합성 데이터란 AI 모델이 스스로 생성한 데이터를 말합니다. 그는 “합성 데이터를 통해 AI는 스스로 데이터를 평가하고 학습하는 자기 학습(self-learning) 과정을 거치게 될 것”이라고 설명했습니다.

현재 Microsoft, Meta, OpenAI, Anthropic 등 많은 기업이 합성 데이터를 활용해 AI 모델을 훈련하고 있습니다. 가트너(Gartner)는 2024년 기준 AI 및 분석 프로젝트에서 사용되는 데이터의 60%가 합성 데이터로 생성될 것으로 예상하고 있습니다.

실제 사례로, Microsoft의 오픈소스 모델 Phi-4와 Google의 Gemma 모델은 실제 데이터와 합성 데이터를 혼합하여 훈련되었습니다. 또한, Anthropic은 성능이 뛰어난 Claude 3.5 Sonnet 모델 개발에 일부 합성 데이터를 사용했고, Meta는 최신 Llama 시리즈 모델을 AI 생성 데이터로 미세 조정했습니다.


합성 데이터의 장점과 한계

합성 데이터를 사용하는 가장 큰 장점 중 하나는 비용 절감입니다. AI 스타트업 Writer는 자사의 Palmyra X 004 모델 개발 비용이 약 70만 달러였다고 밝혔습니다. 이는 OpenAI의 비슷한 규모의 모델 개발 비용인 약 460만 달러보다 훨씬 저렴합니다.

하지만 합성 데이터에는 단점도 존재합니다. 일부 연구에 따르면, 합성 데이터에 의존하는 AI 모델은 창의성이 저하되고, 편향된 결과를 낼 가능성이 커지며, 최종적으로 모델 붕괴(Model Collapse)가 발생할 수 있다고 경고합니다. 특히, 훈련에 사용된 합성 데이터가 이미 편향되거나 한계가 있을 경우, AI의 출력도 동일한 문제를 가지게 됩니다.


마무리

합성 데이터는 AI 훈련 데이터 부족 문제를 해결할 잠재력을 가지고 있지만, 여전히 극복해야 할 과제들이 남아 있습니다. 따라서 합성 데이터의 장점을 최대한 활용하면서도, 데이터 품질 관리 및 편향 문제를 해결하기 위한 연구와 노력이 지속되어야 할 것입니다.

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