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[IT뉴스]韓 '거대 자본' 빅테크 이기려면…"버티컬 AI 데이터 구축해야"

온카뱅크관리자

2024-09-25 07:56:54

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">한국지능정보원 AI 연구보고서 발표<br>"빅테크와 격차 有…정책적 지원 필요"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="pAT9gQ8tuQ">
          <p dmcf-pid="UwH8cdMUuP" dmcf-ptype="general">국내 인공지능(AI) 기업이 자본력이 우수한 해외 빅테크와 경쟁하기 위해선 특정 산업 분야 특화 AI인 '버티컬 AI'를 위한 데이터 구축이 필요하다는 연구보고서가 나왔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="ufgYKF5rp6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/25/akn/20240925075654936vjgg.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="3XVluHWAUM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/25/akn/20240925075654936vjgg.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div dmcf-pid="7HbNyrEQ38" dmcf-ptype="general">
           <p>24일 한국지능정보원(NIA)은 ‘버티컬 AI로의 변화 및 과제’ 보고서에서 "국내 AI 산업의 글로벌 우위를 확보하기 위해 AI 데이터 구축 사업의 방향 전환과 맞춤 전략이 필요하다"며 버티컬 AI 데이터를 구축해야 한다고 했다.</p>
          </div>
          <p dmcf-pid="zbJS7XYc34" dmcf-ptype="general">버티컬 AI란 광범위한 데이터를 학습하는 기존 범용 거대언어모델(LLM)과 달리 특정한 산업·분야의 정보를 전문적으로 학습하는 AI를 말한다. 특정 도메인에 특화된 소형언어모델(sLLM)에서 더 나아가 규정, 문화적 규범 등 심층 데이터를 활용해 성능을 향상하고 환각 현상(할루시네이션)을 줄인 게 특징이다. 법률, 의료, 뷰티, 미디어·콘텐츠 등 다양한 산업군에서 활용된다.</p>
          <p dmcf-pid="qbJS7XYcFf" dmcf-ptype="general">버티컬 AI는 전 세계적으로 확대되고 있다. 최근 글로벌 시장조사기관 CB인사이트에 따르면 글로벌 AI 시장 내 버티컬 AI 영역에는 32억 달러(10.2%), 수평적 AI 영역에는 27억 달러(8.5%)가 투자되고 있다. NIA는 "기술 고도화를 통한 산업 적용 및 확장 시기에 접어들면서 기존 수직 산업 구조 내에서 AI 활용을 극대화하는 방향으로 가고 있다"며 "이는 버티컬 AI가 기술 혁신을 넘어 실제 사업적 가치를 창출한다는 것을 의미한다"고 분석했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="B06r1SCn7V" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/25/akn/20240925075656334ipma.png" data-org-width="385" dmcf-mid="0JsUR9BW0x" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/25/akn/20240925075656334ipma.png" width="658"></p>
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          <div dmcf-pid="bPAZfU3IF2" dmcf-ptype="general">
           <p>그러나 기업들은 데이터 확보에 어려움을 겪고 있다. 심지어 AI 개발을 포기하는 사례도 발생한다. NIA는 보고서에서 한 회계기업의 사례를 들었다. 한 회계기업은 자사의 데이터를 오픈소스 AI 모델에 학습해 회계 AI 서비스를 개발했지만, 성능이 미흡해 AI 개발에 실패했다. 성능 개선을 위해선 회계기준 등 해당 분야 데이터 학습이 필요하지만, 비용부담이 컸기 때문이다.</p>
          </div>
          <p dmcf-pid="Kcy2ax6F09" dmcf-ptype="general">NIA는 국내 AI 산업은 자본력과 규모의 경제를 가진 글로벌 빅테크 기업과 격차가 있는 만큼 정책적 지원이 필요하다고 했다. NIA 관계자는 "데이터 안심 구역 내에서 데이터를 활용할 수 있거나 구역을 확대하는 등 데이터 활용도를 높이기 위해 샌드박스를 풀어주는 방향이 필요하다"고 말했다. 이 관계자는 이어 "데이터 구축 시 저작권 및 비용 문제를 어떻게 해결해야 할지도 이슈"라고 덧붙였다.</p>
          <p dmcf-pid="98NH20tsuK" dmcf-ptype="general">황서율 기자 chestnut@asiae.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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