마크 저커버그 메타 CEO가 빅테크 AI 교육에서 중요한 것은 데이터가 아니라고 견해를 밝혔다.
그는 기술 산업 뉴스레터 커맨드 라인과의 인터뷰에서 "AI 교육에 있어 더 가치 있는 것은 선행 데이터보다 피드백 루프"라고 말했다.
피드백 루프는 이전 출력을 기반으로 AI 모델을 점차 재교육하고 개선하는 데에 사용된다. 예를 들어 이러한 알고리즘은 AI 모델이 오류를 냈을 때 이를 알려주고 조정할 수 있는 데이터를 제공한다.
저커버그는 "많은 사람이 이를 사용하게 하고, 그것을 어떻게 사용하는지 보며 개선점을 찾는 것이 차별점을 만들 것"이라고 덧붙였다.
비즈니스 인사이더는 AI 모델이 사용할 수 있는 새로운 데이터를 조달하는 것에 관련 기업들이 집중하고 있다고 말하며 앞서 메타가 출판사 사이먼 앤 슈스터를 인수하는 것을 고려하거나 저작권 소송을 감수하려고 했던 것들을 예로 들었다.
한편 저커버그는 제한된 데이터 문제에 대한 또다른 해결책으로 '합성 데이터'에 주목했다. 합성 데이터는 인공적으로 생성되고 실제 사건 데이터들을 모방하도록 설계되어 있는 것을 말한다.
챗봇 클로드의 제조사 '앤트로픽'도 내부적으로 생성된 데이터를 자사 모델에 공급한 바 있다.
한국경제TV 글로벌콘텐츠부 전가은 외신캐스터
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