급속도로 성장하는 AI 기술은 시간이 지남에 따라 새로운 기능과 개선된 성능을 보이고 있습니다. 그만큼 AI를 구성하는 알고리즘과 프로세스 등도 더욱 정밀화되고 섬세해졌습니다. 이에 AI 학습도 단순한 데이터 라벨링에서 고도의 지식을 요구하는 작업으로 진화하고 있습니다.🎓 AI가 상용화됨에 따라 AI의 목적에 맞는 전문적이고 차별화된 고품질 데이터가 필요해진 것이죠.✨

고품질 데이터는 AI의 성능과 정확도를 결정짓는 핵심 요소입니다. 수없이 많은 양의 데이터를 학습하고, 수많은 GPU를 동원했다 하더라도 학습에 사용된 데이터의 품질이 낮다면 제대로 된 성능을 발휘할 수 없는 것인데요.😱 기업들은 고품질 데이터를 확보하기 위해 언어, 의료, 금융, 법률, 공학 등 다양한 분야의 전문가들을 필두로 AI 트레이닝을 위한 고품질 데이터를 구축하고 있습니다.👏

전문 지식을 보유한 AI 트레이너들은 단순한 데이터 수집을 넘어 각 분야의 전문 지식을 기반으로 데이터의 품질을 확보하는데요. 부정확하고 편향된 데이터를 식별하여 개선하는가 하면, 기존의 데이터를 활용해 더 다양한 학습 데이터를 생성할 수 있습니다. 또한, 전문 지식을 바탕으로 데이터를 검증하고 더 나아가 모델의 성능을 평가하고 개선할 수 있죠.👍

AI 트레이너와 그들이 구축한 고품질 데이터는 AI의 대표적인 문제인 ‘환각’ 현상을 줄이고 실제 상용화되는 AI 서비스의 전문성과 성능을 극대화할 수 있는데요.📈 실제로 OpenAI와 Cohere, DeepMind 등 글로벌 빅테크 기업들이 고학력 전문가 채용을 늘리고 AI 트레이닝 팀을 구성하는 등 고품질 데이터를 확보하는데 많은 투자를 하는 이유도 이 때문입니다.💸

OpenAI를 예로 들면, 휴먼 데이터 팀을 운영해 1000여 명의 RFHF를 담당 직원을 관리하고 있고 전세계 100개국 이상에서 약 5000여 명의 석박사 학위 소지자 및 전문가를 보유하고 있는 인비저블 테크와도 협력중인 것으로 알려졌습니다. 또한, 유명 데이터 처리 기업인 ScaleAI도 AI 트레이닝의 사업 비중을 대폭 늘렸죠.  

과거의 AI 학습이 단순히 데이터 라벨링에 머물렀다면 이제는 각 분야의 전문 지식을 바탕으로 한 고도의 판단력이 요구되는 시점에 도달했습니다. TEXTNET도 언어학을 기반으로 고품질 데이터를 구축하고 이를 검증, 평가하는 입장에서 이러한 변화는 매우 반가운 일인데요. 고품질 데이터는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 위한 필수 요소인 만큼, 기업들의 ‘고품질 데이터’ 확보를 위한 노력은 앞으로도 계속될 것 같습니다.🔥

2024년 말, 양자 컴퓨터에 대한 세계의 관심이 뜨겁습니다. 양자 컴퓨터의 양대 산맥으로 알려진 IBM과 구글이 1달 간격으로 새로운 양자칩을 발표한 것인데요. IBM은 지난 11월 이전 모델 대비 50배 빠른 데이터 처리 성능을 지닌 '퀀텀 헤론'을 발표했습니다. 또한, 양자칩의 효율을 극대화할 수 있는 양자칩 연결 기술도 개발했습니다.😮 이어, 구글도 12월 '윌로우'를 공개했습니다. 2019년 ‘양자 우월성’ 달성을 선언하며 발표한 ‘시커모어’에 이은 새로운 차세대 양자칩으로 큐비트의 수가 많아질수록 오류율이 증가하는 양자 컴퓨터의 고질적인 문제를 해결했다고 합니다.🚀

IBM과 구글은 각각 안정적인 큐비트 확장과 큐비트 연결성과 오류율 개선에 중점을 두고 양자 컴퓨터를 개발하고 있으며 오는 2030년 상용화를 목표로 하고 있습니다. 양자 컴퓨터는 현재의 슈퍼컴퓨터가 10자년(일십백천만억조경해자) 동안 풀어야 할 문제를 5분 만에 해결할 만큼 뛰어난 성능을 자랑하는데요.😮 이런 양자컴퓨터가 AI와 만나면 어떻게 될까요?

 양자칩, AI에 날개를 펼쳐줘요! 

생성형 AI를 훈련하는 데는 막대한 연산 자원이 필요합니다. 특히 규모가 큰 모델일수록 훈련 시간은 수주에서 수개월까지 이어질 수 있는데요. 양자 컴퓨터를 통해 AI를 학습하게 되면 병렬 연산이 극대화되어 시간을 비약적으로 단축시킬 수 있습니다.✂️ GPT-4의 경우, 약 4천만 원 가량의 엔비디아 칩 수백 개를 동원했음에도 불구하고 수 주일의 학습 기간을 거친 것으로 알려져 있는데요.🤑 이러한 상황에서 고성능의 양자 컴퓨터로 AI를 학습한다면 학습 시간은 단축되고 연구와 개선 속도가 더욱 빨라질 수 있습니다.

양자칩의 뛰어난 성능은 현재 AI가 도입된 산업에 엄청난 성능 향상을 가져올 것입니다. 예를 들어 자율주행차의 경우, 기존 최적화 알고리즘을 개선하여 시시각각 변하는 도로 상황과 교통량, 날씨, 차량 상태 등을 실시간으로 분석해 최적의 경로를 계산할 수 있습니다.🛣️ 또한, 인간의 게놈 데이터를 분석해 질병의 원인을 밝히고 맞춤형 치료법을 개발하는 데 사용될 수도 있죠.💊 AI는 양자 컴퓨터라는 든든한 날개를 달고 더욱 빠르게 진화할 것이고 진화한 AI는 양자 컴퓨터의 또 다른 날개가 되어 양자 컴퓨터를 진화시킬지도 모르는 일입니다.

 양자 컴퓨터와 AI의 핑크빛 미래를 위해 준비 

AI와 양자 컴퓨터의 만남은 지금보다 더 빠른 속도로 산업을 성장시킬 것입니다. 하지만, 그러기 위해서는 꼭 해결해야 할 문제들도 있는데요. 외부 간섭에 매우 취약한 양자 컴퓨터는 큐비트를 안정적으로 유지하기 위해서 절대 영도에 가까운 온도를 유지해야 합니다.❄️ 이는 양자 컴퓨터 상용화에 큰 장애물로 작용하고 있기 때문에 이를 해결하기 위한 환경을 구축하기 위한 방안이 필요합니다. 또한, 고도의 기술을 필요로 하기 때문에 개발 및 활용 인력을 양성하는 것도 중요하죠. 이러한 흐름의 일환으로 우리나라에서도 ‘양자과학기술 및 양자산업 육성에 관한 법률’을 만들어 국가적 차원에서 양자 기술을 지원하고 있습니다.💪

AI와 양자 컴퓨터의 시너지는 산업 전반에 새로운 전환점이 될 것입니다. 특히, 산업을 넘어 신약 개발, 기후 변화, 에너지 문제 등 인류 공통의 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.🌏 하지만, 일부 전문가들 사이에서는 상용화를 논하기엔 이르다는 의견도 있는데요. 아직 초기 단계에 머물러 있지만 다가올 2030년에 우리가 양자 컴퓨터를 활용하여 어떤 일을 할 수 있게 될지, 또 이를 통해 세상은 어떻게 변화할지 상상해 보는 것도 재미있을 것 같습니다.

어서 와, TAG는 처음이지? 😎 RAG를 넘어 TAG의 시대가 왔다🚀