생성형 AI 확산에 따른 데이터 산업 구조 변화 분석

[데이터 업계 변화 ①] 생성형 AI 이용 기업, 데이터 유통 필요성 약화 - 아이티데일리

[데이터 업계 변화 ①] 생성형 AI 이용 기업, 데이터 유통 필요성 약화 - 아이티데일리

 

[데이터 업계 변화 ②] AI 공급사, 데이터 수집·유통 ‘고심’…국내 AI 기업 환경 ‘가혹’ - 아이티데일리

[데이터 업계 변화 ②] AI 공급사, 데이터 수집·유통 ‘고심’…국내 AI 기업 환경 ‘가혹’ - 아

 

[데이터 업계 변화 ③] 합성데이터 남발 시 ‘모델 붕괴’ 우려…관건은 품질 확보 - 아이티데일리

[데이터 업계 변화 ③] 합성데이터 남발 시 ‘모델 붕괴’ 우려…관건은 품질 확보 - 아이티데일

 

• 데이터 시대에서 모델 시대로의 전환
  • 생성형 AI는 데이터 분석 주기의 활용 단계에 고정적으로 활용되고 있음
  • 기존에는 수집 → 저장 → 정제 → 분석 순으로 데이터가 활용되었으나, 생성형 AI 도입으로 전주기 변화 발생
  • 이미 학습된 AI 모델을 통해 기업은 자체 데이터 수집 및 유통 필요성이 감소함
• 데이터 유통 필요성 약화와 유통 구조의 변화
  • 기업들이 외부 데이터를 수집하는 기존 데이터레이크 방식보다 모델 기반 분석에 집중
  • 공개 데이터나 데이터 브로커를 통한 데이터 확보는 산업 특수성에 따라 제약 존재
  • 의료 AI 모델의 경우, 국내 데이터 활용은 법적 제약으로 해외 데이터 브로커 의존
  • 비정형 데이터 유통 구조의 품질 문제와 포맷 불일치로 인해 사용 어려움 발생
• AI 모델 공급사 측면의 데이터 수집 · 유통 고도화
  • 일반 기업은 데이터 수집 감소, 모델 공급사는 데이터 확보에 막대한 비용과 노력 투입
  • 고품질 데이터 부족으로 인해 모델 개선 둔화, 편향성 확대, 비용 증가 등 부작용 예상
  • 국내 AI 기업은 개인정보보호법, 저작권, 라이선스, AI 기본법 등으로 데이터 확보가 매우 제한적
• 합성데이터의 부상과 기술적 가능성
  • GAN, VAE 등 알고리즘 기반으로 실제 데이터의 구조를 반영한 합성데이터 생성 가능
  • 도덕적/법적 리스크 없이 고품질 데이터를 확보할 수 있는 방법으로 부각
  • 적절한 비율로 실제 데이터와 병행 활용 시, 모델 붕괴 가능성 최소화 가능
• 합성데이터의 남용 리스크와 품질 관리 필요성
  • 품질 낮은 합성데이터는 모델 붕괴, 편향 전파, 개인정보 침해 가능성 동반
  • 합성데이터만을 반복 학습할 경우 출력의 다양성 저하 및 일반화 성능 저하 초래
  • 실제 데이터와의 병합 비율(예: 70:30, 50:50 등)을 통한 품질 보증 전략 필요
• 데이터 저장 구조의 진화
  • 무분별한 저장 중심의 데이터레이크에서 데이터 웨어하우스, 레이크하우스로 진화 중
  • 데이터 품질, 거버넌스 중심의 저장 전략 필요
  • 데이터 웨어하우스는 구조화된 핵심 데이터 집중에 적합
  • 데이터 레이크하우스는 비정형 데이터 유연성과 체계적 관리의 장점을 결합한 대안
• 결론
  • 생성형 AI의 확산은 데이터 수집 · 유통 · 저장 · 활용 구조 전반의 근본적인 변화를 초래함
  • AI 모델의 품질 확보를 위해 고품질 실제 데이터와 합성데이터의 균형적 활용 전략이 요구됨
  • 기업은 데이터 관리 체계를 데이터 레이크하우스 등으로 고도화하고, AI 중심의 분석 역량 확보 필요
  • 규제 완화, 저작권 정비 등 데이터 유통 및 활용에 대한 정책적 기반 정비도 병행돼야 함