비즈니스

AI 학습 데이터: 인공지능을 뒷받침하는 100억 달러 규모의 비즈니스

스케일 AI는 290억 달러의 가치가 있으며 아마 들어본 적도 없을 것입니다. 연간 27.7%의 성장률을 보이는 95억 8,000만 달러 규모의 시장인 ChatGPT와 안정적인 확산을 가능하게 하는 것은 바로 보이지 않는 학습 데이터 산업입니다. 2020년 이후 비용은 4,300% 폭발적으로 증가했습니다(Gemini Ultra: 1억 9,200만 달러). 그러나 2028년에는 사용 가능한 공개 텍스트가 고갈될 것입니다. 한편, 저작권 소송과 데이터 세트에서 발견된 수백만 개의 여권. 기업: Hugging Face와 Google Colab에서 무료로 시작할 수 있습니다.

ChatGPT, 안정적인 확산 및 기타 모든 최신 AI 시스템을 가능하게 하는 보이지 않는 산업

AI의 최고의 비밀

ChatGPT를 사용하여 이메일을 작성하거나 Midjourney로 이미지를 생성할 때, 인공지능의 '마법' 뒤에 무엇이 있는지 생각하지 않는 경우가 많습니다. 하지만 모든 지능적인 응답과 생성된 이미지 뒤에는 수십억 달러 규모의 산업, 즉 인공지능 학습 데이터 시장이 있습니다.

MarketsandMarkets에 따르면 2029년까지 연간 27.7%의 성장률로 95억 8,000만 달러에 이를 것으로 예상되는 이 분야는 현대 인공 지능의 진정한 엔진입니다. 하지만 이 숨겨진 비즈니스는 정확히 어떻게 작동할까요?

수십억을 움직이는 보이지 않는 생태계

상업용 거인

대부분의 사람들이 들어본 적도 없는 AI 학습 데이터의 세계를 지배하는 몇몇 회사가 있습니다:

시장 점유율 28%로 업계 최대 규모를 자랑하는 Scale AI는 최근 Meta의 투자 이후 기업 가치가 290억 달러 로 평가되었습니다. 이 회사의 기업 고객은 고품질 데이터에 대해 연간 10만 달러에서 수백만 달러를 지불합니다.

호주에 본사를 둔 Appen은 170개국에서 1백만 명 이상의 전문가로 구성된 글로벌 네트워크를 운영하며 AI를 위해 데이터를 수동으로 태그하고 큐레이팅합니다. 에어비앤비, 존 디어, 프록터 앤 갬블과 같은 기업들은 이 회사의 서비스를 사용하여 AI 모델을 '학습'하고 있습니다.

오픈 소스 세계

이와 동시에 안정적인 확산을 가능하게 한 58억 5천만 개의 이미지-텍스트 쌍으로 구성된 데이터 세트인 LAION-5B를 만든 독일의 비영리 단체인 LAION (대규모 인공 지능 오픈 네트워크)과 같은 조직이 주도하는 오픈 소스 생태계가 있습니다.

Common Crawl은 GPT-3, LLaMA 및 기타 여러 언어 모델을 학습하는 데 사용되는 테라바이트의 원시 웹 데이터를 매월 공개합니다.

인공 지능의 숨겨진 비용

대중이 잘 모르는 것은 최신 AI 모델을 학습시키는 데 드는 비용입니다. Epoch AI에 따르면 지난 8년 동안 비용은 매년 2~3배씩 증가했습니다.

실제 비용의 예:

가장 놀라운 수치는? AltIndex.com에 따르면 2020년 이후 AI 교육 비용이 4,300% 증가했습니다.

이 분야의 윤리적 및 법적 과제

저작권 문제

가장 논란이 되는 문제 중 하나는 저작권이 있는 자료의 사용과 관련된 것입니다. 2025년 2월, 델라웨어 법원은 톰슨 로이터 대 ROSS 인텔리전스 소송에서 AI 학습이 직접적인 저작권 침해에 해당할 수 있다고 판결하여 '공정 사용' 항변을 거부했습니다.

미국 저작권청은 108페이지 분량의 보고서를 통해 특정 사용은 공정 사용으로 옹호할 수 없다는 결론을 내렸으며, 이는 AI 기업에게 잠재적으로 막대한 라이선스 비용을 초래할 수 있는 길을 열어주었습니다.

개인정보 보호 및 개인 데이터

MIT 테크놀로지 리뷰의 조사에 따르면 가장 널리 사용되는 데이터 세트 중 하나인 DataComp CommonPool에 수백만 개의 여권, 신용카드, 출생증명서 이미지가 포함되어 있는 것으로 밝혀졌습니다. 지난 2년 동안 2백만 건이 넘는 다운로드 횟수를 기록하면서 개인정보 보호 문제가 심각하게 제기되고 있습니다.

미래: 희소성과 혁신

피크 데이터의 문제

전문가들은 2028년까지 온라인에서 사람이 생성한 공개 텍스트의 대부분이 사용될 것이라고 예측합니다. 이러한 '데이터 피크' 시나리오는 기업들을 혁신적인 솔루션으로 이끌고 있습니다:

  • 합성 데이터: 훈련 데이터의 인공 생성
  • 라이선스 계약: OpenAI와 파이낸셜 타임즈 간의 파트너십과 같은 전략적 파트너십
  • 멀티모달 데이터: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오의 조합

곧 출시될 새로운 규정

캘리포니아 AI 투명성 법에 따라 기업은 학습에 사용된 데이터 세트를 공개해야 하며, EU는 AI 법에서 유사한 요건을 시행하고 있습니다.

이탈리아 기업을 위한 기회

AI 솔루션을 개발하려는 기업에게는 이 생태계를 이해하는 것이 매우 중요합니다:

예산 친화적인 옵션:

엔터프라이즈 솔루션:

  • 미션 크리티컬 프로젝트를 위한 AIAppen 스케일링
  • 전문 서비스: NLP용 넥스데이터 또는 오디오 데이터용 FileMarket AI 등

결론

AI 학습 데이터 시장은 95억 8,000만 달러의 가치를 지니고 있으며 매년 27.7%씩 성장하고 있습니다. 이 보이지 않는 산업은 현대 AI의 엔진일 뿐만 아니라 우리 시대의 가장 큰 윤리적, 법적 과제 중 하나이기도 합니다.

다음 글에서는 현재 사용 가능한 데이터 세트와 도구를 사용하여 AI 솔루션 개발을 시작할 수 있는 실용적인 가이드를 통해 기업이 구체적으로 이 세계에 어떻게 진입할 수 있는지 살펴볼 것입니다.

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기술 소스:

'AI 혁명'을 기다리지 마세요. 직접 만들어보세요. 지금부터 한 달 뒤면 다른 사람들이 아직 계획 중일 때 여러분은 첫 번째 작동하는 모델을 갖게 될 것입니다.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.