입력 데이터는 AI를 훈련하는 데 사용되기 전에 깔끔하게 정리됩니다.
Scale AI는 언론에 자주 등장하지 않으며, 사용자가 직접 만질 수 있는 제품을 만드는 기술 회사 중 하나이기도 합니다. 하지만 AI 개발자에게는 전체 모델 학습 프로세스의 필수적인 부분입니다.
스케일 AI의 작업은 보이지 않는 곳에서 조용히 이루어집니다. 원시 데이터는 인간이 처리하여 기계에게 학습 자료로 활용됩니다. 이를 통해 지능형 시스템은 현실 세계 에서 사람들이 보이는 언어, 이미지, 감정, 행동을 점진적으로 이해할 수 있습니다.
Scale AI는 누구이고, 무슨 일을 하나요?
OpenAI, Google, Meta에 비해 Scale AI는 상대적으로 조용한 기업입니다. 이 회사는 실제 사람처럼 말하는 챗봇이나 교통 상황을 파악하는 자율주행차를 직접 개발하지는 않지만, 이러한 기술을 매일 더욱 스마트하게 만드는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
스케일 AI는 2016년, 창립자 알렉산드르 왕이 아직 학생이었을 때 설립되었습니다. 왕은 알고리즘 개발의 길을 택하는 대신, 인공지능 훈련을 위한 데이터 처리 플랫폼을 구축하는 다른 길을 선택했습니다.
이 세상에서 데이터는 원자재입니다. 하지만 분류되지 않은 이미지, 정리되지 않은 대화, 또는 명확하지 않은 비디오 와 같은 원시 데이터는 종종 지저분하고 기계에 직접적인 가치를 제공하지 않습니다.
Scale AI의 역할은 방대한 양의 데이터를 정리하고, 분류하고, 라벨을 붙이는 것입니다. 즉, 사진, 단락, 비디오의 모든 세부 사항을 파악하고 정리할 수 있도록 시스템과 팀을 설계해야 합니다.
예를 들어, 자율주행차가 올바른 위치에 정차하는 법을 배우려면 각 카메라 프레임이 횡단보도, 신호등, 보행자의 위치를 명확하게 식별해야 합니다. 수백만 개의 이러한 데이터를 통해 인공지능은 정확한 동작을 학습할 수 있습니다.
이러한 데이터 준비 단계 덕분에 ChatGPT, Claude 또는 자동차의 가상 비서와 같은 모델은 자연어를 이해하고, 실제 환경의 이미지를 정확하게 인식하고, 인간과 같은 방식으로 응답할 수 있습니다.
AI에게 똑똑해지는 법을 가르치고 싶다면 가장 작은 것부터 시작해야 합니다.
AI 모델이 아무리 복잡하더라도, 주입할 데이터가 없다면 텅 빈 뼈대에 불과합니다. 경험과 직관으로 학습할 수 있는 인간과 달리, 기계는 이전에 본 것을 반복할 수밖에 없습니다. 그렇기 때문에 효과적인 모델을 만드는 데 학습 데이터가 결정적인 역할을 합니다.
챗봇이 사람의 질문 방식을 이해하려면 수백만 건의 대화에 노출되어야 합니다. 자동차가 빗속 보행자를 인식하려면 수십만 장의 유사한 사진을 봐야 합니다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 이러한 모든 실제 사례에 정확한 라벨이 지정되어야 합니다. 적절한 라벨이 없으면 AI는 잘못된 정보를 얻을 것입니다. 또한, 다양한 데이터가 충분하지 않으면 실제 환경에서 제대로 대응하지 못할 것입니다.
이것이 바로 Scale AI의 작업이 중요한 이유입니다. 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않고, 정확하고 다양하며 학습 가능한 방식으로 데이터를 정리하여 미래의 모델이 사람처럼 반응할 수 있도록 합니다.
자율주행차 분야가 대표적인 예입니다. 사람이 길을 건너거나 오토바이가 역주행하는 등 예상치 못한 상황에 대처하도록 자동차를 훈련시키려면 인공지능 모델이 수만 건의 유사한 상황을 경험해야 합니다.
이러한 데이터는 쉽게 얻을 수 없으며, 기계가 스스로 학습하도록 내버려 둘 수도 없습니다. AI가 학습 과정을 시작하기 전에 누군가가 데이터를 준비하고, 정리하고, 정확성을 보장해야 합니다.
바로 여기서 Scale AI가 등장합니다. 그들은 교과서에 나오는 지식이 아니라 수십억 개의 신중하게 구성된 실제 사례를 바탕으로 교훈을 만들어냅니다. 그들의 손을 거치는 모든 데이터 스트림은 현대 AI 인지의 기본 요소가 됩니다.
실험실에서 거리까지, 데이터는 여전히 왕입니다
Scale AI는 텍스트 분석에만 국한되지 않고 자율주행차의 컴퓨터 비전 훈련에도 관여합니다. 테슬라, 토요타, 제너럴 모터스 등의 기술 기업들은 모두 Scale AI와 협력하여 자동차가 보행자를 인식하고, 교통 표지판을 읽고, 예상치 못한 상황에 대처하도록 훈련하고 있습니다.
또한 Scale AI는 방위, 위성, 지도 등 다른 분야도 지원합니다. 카메라, 레이더, 그리고 우주에서 촬영한 사진을 처리하여 모델이 지형을 인식하고, 사물을 분류하고, 위험을 조기에 감지할 수 있도록 지원합니다. 위성 이미지는 숲의 한 장면처럼 보일 수 있지만, Scale AI 팀의 손을 거치면 산불 방향을 예측하는 데 도움이 되는 데이터 세트가 될 수 있습니다.
여러 분야로의 확장은 Scale AI가 단순한 보조 도구가 아니라 인공지능이 세상을 학습하는 방식의 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 보여줍니다. 세상이 더 스마트한 모델을 만들기 위해 끊임없이 경쟁하는 가운데, Scale AI와 같은 기업들은 조용히 그 경쟁의 기반을 다지고 있습니다.
출처: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
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