Scale AI가 인공지능을 '가르칠' 때

설립자가 아직 학생이었을 때 설립된 Scale AI는 이제 인공지능 모델 학습 과정에서 없어서는 안 될 연결 고리로 자리 잡았습니다. Scale AI는 AI를 직접 만드는 것이 아니라, AI가 인간 세계를 이해하는 공간입니다.

입력 데이터는 인공지능 학습에 사용되기 전에 깔끔하게 정리됩니다.

스케일 AI는 언론의 주목을 자주 받는 기업도 아니고, 사용자에게 실질적인 제품을 제공하는 기술 기업도 아닙니다. 하지만 인공지능 개발자들에게 있어 스케일 AI는 전체 모델 학습 과정에서 없어서는 안 될 필수적인 존재입니다.

스케일 AI의 작업은 보이지 않는 곳에서 조용히 진행됩니다. 사람이 원시 데이터를 처리하고 이를 기계 학습 자료로 변환하는 것이죠. 이렇게 하면 새로운 지능형 시스템이 인간이 현실 세계 에서 보여주는 언어, 이미지, 감정, 행동을 점진적으로 이해할 수 있게 됩니다.

Scale AI는 누구이며 무슨 일을 하는 회사인가요?

OpenAI, Google, Meta와 비교하면 Scale AI는 상대적으로 조용한 플레이어입니다. Scale AI는 직접 사람처럼 말하는 챗봇이나 교통 상황을 파악할 수 있는 자율주행차를 개발하지는 않지만, 이러한 기술을 더욱 똑똑하게 만드는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

스케일 AI는 창립자인 알렉산드르 왕이 아직 학생이었던 2016년에 설립되었습니다. 왕은 알고리즘 개발 대신 인공지능 학습을 위한 데이터 처리 플랫폼 구축이라는 다른 길을 선택했습니다.

이 세상에서 데이터는 생명줄과 같습니다. 하지만 분류되지 않은 이미지, 정리되지 않은 대화, 내용이 불분명한 동영상 과 같은 미처리 데이터는 종종 혼란스럽고 기계가 활용하기에 직접적인 가치가 없습니다.

Scale AI의 역할은 이러한 방대한 양의 데이터를 정리하고 분류하고 라벨링하는 것입니다. 즉, 사진, 텍스트 또는 비디오 클립에 있는 모든 세부 사항을 식별하고 정리할 수 있도록 시스템과 팀을 모두 설계합니다.

예를 들어 자율주행차가 정확한 위치에 멈추는 법을 학습하려면 카메라에서 캡처한 각 프레임이 횡단보도, 신호등 또는 보행자로 명확하게 식별되어야 합니다. 이러한 데이터 포인트가 수백만 개에 달하면 인공지능은 행동을 정확하게 학습할 수 있습니다.

이러한 데이터 준비 과정 덕분에 ChatGPT, Claude 또는 차량용 가상 비서와 같은 모델은 자연어를 이해하고, 실제 환경에서 이미지를 정확하게 인식하며, 사람과 유사한 방식으로 응답할 수 있습니다.

인공지능을 지능적으로 훈련시키려면 가장 기본적인 것부터 시작해야 합니다.

인공지능 모델의 구조가 아무리 복잡하더라도 데이터가 입력되지 않으면 그저 텅 빈 뼈대에 불과합니다. 경험과 직관을 통해 학습할 수 있는 인간과는 달리, 기계는 이미 본 것을 반복하는 방법밖에 알지 못합니다. 그렇기 때문에 훈련 데이터는 효과적인 모델을 만드는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

챗봇이 인간의 질문 방식을 이해하려면 수백만 건의 대화에 노출되어야 합니다. 자동차가 빗속의 보행자를 인식하려면 수십만 장의 유사한 이미지를 봐야 합니다. 이러한 모든 실제 사례는 컴퓨터가 학습할 수 있도록 정확하게 레이블링되어 있어야 합니다. 올바른 레이블이 없으면 인공지능은 잘못 해석하게 됩니다. 충분히 다양하지 않은 데이터는 실제 환경에서 제대로 작동하지 못하게 합니다.

이것이 바로 Scale AI의 역할이 매우 중요한 이유입니다. Scale AI는 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않고, 정확하고 다양하며 학습 가능한 형태로 데이터를 정리합니다. 이를 통해 후속 모델들은 실제 경험을 가진 사람처럼 반응할 수 있게 됩니다.

대표적인 예로 자율주행 자동차 분야를 들 수 있습니다. 보행자가 길을 건너거나 반대 방향에서 오토바이가 오는 등 예상치 못한 상황에 대처하도록 자동차를 훈련시키려면 인공지능 모델은 수만 가지의 유사한 시나리오를 미리 학습해야 합니다.

그러한 데이터는 쉽게 구할 수 있는 것도 아니고, 기계가 스스로 학습하도록 내버려 둘 수도 없습니다. 인공지능이 학습 과정을 시작하기 전에 인간이 데이터를 준비하고, 정리하고, 정확성을 보장해야 합니다.

바로 이 지점에서 스케일 AI의 역할이 드러납니다. 스케일 AI는 교과서적인 지식이 아닌, 수십억 건에 달하는 정교하게 정제된 실제 사례를 바탕으로 학습 자료를 만들어냅니다. 그들이 처리하는 모든 데이터는 현대 인공지능을 이해하는 데 있어 중요한 구성 요소가 됩니다.

연구실에서 거리까지, 데이터는 여전히 최우선입니다.

Scale AI의 역할은 텍스트 처리 그 이상입니다. 자율주행차용 컴퓨터 비전 학습에도 참여하고 있습니다. 테슬라, 도요타, 제너럴 모터스와 같은 기술 기업들은 Scale AI와 협력하여 차량이 보행자를 인식하고, 신호등을 읽고, 예상치 못한 상황에 대처하도록 학습시켜 왔습니다.

또한, 스케일 AI는 국방, 위성, 지도 제작과 같은 다른 분야도 지원합니다. 이들은 카메라, 레이더, 우주 기반 영상에서 얻은 이미지를 처리하여 모델이 지형을 인식하고, 객체를 분류하고, 위협을 조기에 감지하도록 돕습니다. 숲과 산이 있는 풍경처럼 보이는 위성 이미지도 스케일 AI 팀의 과정을 거치면 산불 확산 방향을 예측하는 데 도움이 되는 데이터 세트로 변환될 수 있습니다.

다양한 분야로의 확장은 스케일 AI가 단순한 보조 도구가 아니라 인공지능이 세상을 학습하는 방식의 핵심 요소로 자리매김하고 있음을 보여줍니다. 더욱 똑똑한 모델을 만들기 위한 경쟁이 치열해지는 가운데, 스케일 AI와 같은 조용한 기업들이 그 경쟁을 위한 견고한 토대를 마련하고 있습니다.

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탄투

출처: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm