[기획] 챗지피티도 ‘이것’이 없으면 무용지물… 데이터 레이블링

AI 시대의 도래와 함께 인공지능 기술은 우리 삶의 다양한 영역에서 변화를 이끌고 있다. 인공지능(AI)은 단순한 계산기를 넘어, 스스로 학습하고 판단하는 수준까지 발전하며 우리의 일상에 깊숙이 스며 들었다. 그러나 화려한 AI 기술의 이면에는 보이지 않는 핵심 요소가 존재하고 있는데 바로 '데이터 레이블링'이다.

이번 기획 시리즈에서는 AI의 진화와 현재 수준을 조명하는 동시에, 이러한 AI 발전의 밑바탕이 되는 데이터 레이블링에 대해 깊이 있게 살펴볼 예정이다. AI가 스스로 학습하고 성장하기 위해서는 방대한 양의 정확한 데이터가 필요하며, 이를 가능하게 하는 것이 바로 데이터 레이블링이다.

앞으로의 연재를 통해 AI의 현주소와 미래 전망을 분석하고, AI 기술의 기반을 이루는 데이터 레이블링의 다양한 사례와 적용 분야를 소개할 예정이다. 이를 통해 독자들은 AI의 놀라운 가능성과 함께, 그 이면에 숨겨진 핵심 과정을 이해하는 기회를 얻을 수 있다.

AI 기술의 진보와 이를 뒷받침하는 데이터 레이블링의 세계를 함께 탐험해 보자.

‘데이터 레이블링, 무엇에 쓰는 물건인고!’

화려한 스포트라이트를 받는 AI의 이면에는 '데이터 레이블링'이라는 숨은 공신이 있다. 우리는 AI가 마법처럼 모든 것을 알아서 한다고 생각하기 쉽다. 하지만 AI도 학습이 필요하다. 그리고 이 학습 과정에서 가장 중요한 것이 바로 '데이터 레이블링'이다.

데이터 레이블링이란 무엇일까? 쉽게 말해, AI에게 세상을 가르쳐주는 작업이다. 예를 들어, 자율주행차가 도로 위의 보행자를 인식하려면 수많은 사진과 영상에서 보행자가 있는 부분을 일일이 표시해주어야 한다. 이렇게 데이터에 정확한 이름표(라벨)를 붙이는 작업을 데이터 레이블링이라고 한다.

AI 전문가들은 ‘고품질의 데이터 레이블링이 AI 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소’라고 입을 모은다. 아무리 뛰어난 AI 알고리즘이라도 부실한 데이터로 학습하면 정확한 결과를 내놓을 수 없기 때문이다.

데이터 레이블링은 AI 모델 학습 과정에서 결정적인 역할을 한다. AI는 레이블링된 데이터를 바탕으로 패턴을 인식하고 규칙을 학습한다. 예를 들어, 의료 AI의 경우 수많은 의료 영상에 정확한 진단 정보가 레이블링되어 있어야 질병을 정확히 판별할 수 있다.

실제로 의료 분야에서 데이터 레이블링의 중요성이 잘 드러난다. 여러 의료 AI 기업들이 많은 의료 영상을 활용해 진단 정확도를 높이고 있다. 이를 통해 AI가 의사들의 진단을 보조하는 역할을 할 수 있게 됐다.

의료 분야에서 AI의 활약은 특히 주목할 만하다. 서울대학교병원에서는 AI가 X-ray 영상을 분석해 폐암을 진단하는 데 도움을 주고 있다. 박창민 교수(서울대병원 영상의학과)는 AI 기술을 통해 폐암 진단 정확도를 높이고 진료의 질과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다고 말했다.

자율주행차 분야에서도 데이터 레이블링은 매우 중요하다. 자율주행차의 AI가 도로 위의 보행자, 차량, 도로 표지판을 인식하고 상황에 맞게 반응하기 위해서는 고품질의 라벨링된 데이터가 필요하다. 예를 들어, 자동차 회사들은 수많은 도로 영상에서 보행자, 차량, 신호등 등을 정확히 표시해주는 작업을 수행한다.

금융 분야에서도 데이터 레이블링은 중요한 역할을 한다. KB국민카드는 AI 상담사 '모두의 카드생활 메이트'를 도입할 예정이다. 이 AI는 고객의 소비 패턴에 맞는 금융 상품을 추천하기 위해 다양한 고객 데이터를 라벨링하여 활용할 것으로 보인다.

제조업에서도 데이터 레이블링은 품질 관리와 생산성 향상에 기여하고 있다. 여러 자동차 제조사들이 AI를 활용해 생산 공정을 개선하고 있다. 이 과정에서 데이터 레이블링은 AI가 정상적인 제품과 불량품을 구분할 수 있게 해준다.

스탠포드 대학의 인간중심 AI 연구소장인 페이-페이 리(Fei-Fei Li) 교수는 AI 분야에서 데이터의 중요성을 여러 차례 강조한 바 있다. 그녀는 2024년 TED 강연에서 ‘공간 지능을 통해 AI는 실제 세계를 이해할 수 있다’는 주제로 발표를 하기도 했다. 또한 ImageNet 데이터셋의 개발을 주도하며, 대규모 고품질 데이터셋이 AI 모델의 성능 향상에 얼마나 중요한지를 보여주었다.

정부도 데이터 레이블링의 중요성을 인식하고 있다. 2022년 발표된 "디지털 플랫폼 정부 추진계획"에서는 AI 데이터 구축의 중요성을 강조하고 있으며, 데이터 품질 관리를 위한 다양한 정책을 추진 중이다.

AI 시대의 데이터 레이블링은 새로운 일자리 창출의 기회이기도 하다. 단순 반복 작업이 많은 제조업 일자리는 줄어들 수 있지만, 데이터 레이블링과 같은 새로운 직종이 등장하고 있는 것이다. 

데이터 레이블링 시장도 급속도로 성장하고 있다. 시장조사기관 모도르 인텔리전스(Mordor Intelligence)에 따르면, 글로벌 데이터 레이블링 시장은 2024년 38.4억 달러에서 2029년 132.6억 달러로 성장할 것으로 예상된다. 연평균 성장률은 28.13%에 달할 것으로 전망된다.

하지만 데이터 레이블링 작업은 쉽지 않다. 특히 의료, 법률, 금융 등 전문적인 분야에서는 해당 분야의 전문가들이 직접 데이터 레이블링에 참여해야 한다. 의료 분야에서는 경험 많은 의사들이 의료 영상에 정확한 진단 정보를 레이블링하는 것이 중요하다.

AI 기술이 발전할수록 데이터 레이블링의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 전문가들은 입을모아 ‘AI의 성능 향상을 위해서는 알고리즘 개발 못지않게 고품질의 데이터 확보와 정확한 레이블링이 중요함’을 강조하고 있는 현실이다..

AI의 성공 뒤에는 항상 정확하고 풍부한 데이터 레이블링이 있다는 것을 기억해야 한다.

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