AI보다 더 중요한 데이터
뜬구름 같던 AI 기술이 챗GPT의 출시를 기점으로 우리 삶에 구체적으로 등장하기 시작했습니다. 제 주변의 동료들도 벌써 개발할 때 copilot을 적극적으로 활용하고 있으며, 기획, 제안, 계획서를 작성할 때 챗GPT의 도움을 깊이 받고 있습니다. 이제는 ‘AI 기술이 어디까지 할 수 있는가?’를 묻기보단 ‘AI 기술이 못 하는 것은 무엇인가?’라는 질문으로 바뀌고 있습니다.
가장 최근에 출시된 OpenAI의 GPT-4는 최대 12조 개의 토큰으로 훈련된 초대형 모델입니다. 이러한 초거대 모델을 활용하기 위해서 NVIDIA를 비롯한 반도체 설계 회사들은 추론용 AI 칩 개발에 힘쓰고 있습니다. 기존 반도체 생산 업체에서 시장의 수요를 충분히 감당하지 못함에 따라 OpenAI의 전 CEO 샘 알트먼은 5조에서 7조 달러의 자금을 조달하여 직접 반도체 공급하여 AI 기술 확산에 힘쓰고 있습니다. 이처럼 기술과 자본으로 끝없이 나아갈 것 같던 AI 기술 발전에 의외의 복병이 있으니 바로 데이터입니다.
작년 5월에 공개된 구글의 BARD는 1.5조 개의 토큰을 학습한 것으로 알려져 있습니다. 곧 출시될 GPT-5의 경우 60조 개 이상의 학습용 토큰이 필요할 것으로 예상되고 있습니다. 하지만 이미 AI 기업들은 잘 정제된 고품질의 데이터를 학습데이터로 활용해 왔으며, 인터넷상의 쉽게 접근 가능한 데이터는 품질이 낮고, 유용한 데이터는 저작권 이슈가 해결되지 않아, 다음 버전의 모델 개발에 필요한 학습데이터 부족이라는 한계에 봉착할 것이라는 예측이 나오고 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위하여 OpenAI는 먼저 자본을 이용하고 있습니다. AP 통신, Axel Springer와 같은 뉴스 기관과 미국의 최대 온라인 커뮤니티 레딧(Reddit)과 데이터 공급 계약을 통해 고품질의 데이터를 제공받을 예정입니다. 그뿐만 아니라 ChatGPT를 로그인 없이도 사용할 수 있게 하여 사용자를 늘리고 데이터 수집량 또한 높이기 위한 다양한 전략을 펼치고 있습니다.
시간이 가고 기술이 발전될수록 막연하던 데이터의 중요성이 구체화되고 있습니다. 앞서 언급한 미국의 레딧은 온라인에서 표현의 자유를 표방하다 보니 검열되지 않은 온갖 콘텐츠와 커뮤니티가 형성되다 보니 자연스럽게 서브컬처와 성인물과 같은 비주류 콘텐츠가 주를 이뤘지만 많은 우여곡절을 통해 레딧은 사람이 사용하는 가장 자연스러운 언어와 가장 실제 사람들이 하는 생각이 모인 데이터를 갖게 되었고 그 가치를 인정받아 65억 달러 규모의 IPO에 들어갔습니다. 이처럼 미래에는 많은 사람을 모으고 사람들의 행동과 의도와 관련된 데이터의 가치가 높아질 것입니다.
이러한 데이터의 중요성과 가치를 통해 식품 분야에서도 새로운 전략이 탄생하고 있습니다. 각종 건강 앱과 피트니스 기기는 사용자의 음식 섭취, 운동량, 수면 패턴 등을 기록하고 분석하여 맞춤형 건강 조언을 제공합니다. 또한 식품 산업도 이러한 데이터를 활용하여 개인 맞춤형 식품을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 건강한 식습관을 유지하고자 하는 사람들을 위한 건강 기능 식품이나 다이어트 제품이 많이 출시되고 있습니다. 이러한 데이터를 통합하여 개인의 식이 습관과 식이 패턴, 그리고 취향과 관심을 반영한 맞춤형 식품을 개발하는 것이 현재 식품 산업의 주요 트렌드 중 하나입니다.
데이터 식품이란 개인의 건강 상태, 식습관, 신체 활동 수준 등을 고려하여 제작된 맞춤형 식품을 의미합니다. 이를 위해 다양한 식품 데이터를 수집하고 분석하여 개인에게 최적화된 영양 솔루션을 제공합니다. 이는 개인의 건강과 웰빙을 증진하는 데 도움이 되며, 식품 산업에 있어서도 새로운 경쟁 우위를 확보하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
따라서, 우리는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 개인의 식이 습관과 건강 상태를 고려한 맞춤형 식품을 개발하는 것뿐만 아니라, 이를 통해 건강한 라이프스타일을 추구하는 사람들에게 새로운 옵션을 제공하고자 합니다. 이러한 데이터 식품 브랜드는 개인의 건강과 웰빙을 촉진하는 동시에 식품 산업에 혁신을 가져올 것입니다.
Reference
https://chat.openai.com/c/bd03835c-b969-43cb-8082-ac4bacd6c564
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158463
https://www.hankyung.com/article/202401220871i
https://youtu.be/jvqFAi7vkBc?si=0bpk6Ya18p1xsann
https://www.gtmfoundry.vc/p/reddits-5-stages-of-network-effect
