AI 모델 개발, 이건 왜 안 돼요?!
일 잘하는 AI 엔지니어 되기
AI 모델을 개발하다 보면 리더나 기획자에게 "구글은 된다던데, 우리는 이렇게 안 되나요?" 또는 "이건 왜 안 돼요?"라는 질문을 종종 듣게 된다.
AI 모델의 확률적 선택, 불확실성, 그리고 데이터 기반 의사결정 과정 등 다양한 이유를 들어 설명하지만, 기획자들에게는 이런 설명들이 중요하지 않다. 그들에게 중요한 것은 AI 모델이 앤드 유저에게 새로운 경험을 제공할 수 있느냐에 달려 있기 때문이다.
때로는 "구글이나 OpenAI에서는 이렇게 된다던데, 우리도 가능할까요?"라고 묻기도 한다. 물론, 해당 기업의 AI 서비스를 사용하면 문제는 간단해진다. 하지만 대부분의 경우, 레거시 환경에 맞춘 우리만의 맞춤형 AI 모델을 개발해야 한다. 그 과정이 쉽지 않다는 사실을 잘 모를 때가 많다.
자, 이제 왜 그렇게 많은 것들이 쉽지 않은지 하나씩 살펴보자.
1. 빅테크 기업만큼의 AI 투자 여력이 부족하다
AI 기술 개발과 서비스를 위해서는 많은 시간과 자원, 그리고 전문 인력이 필요하다. AI 모델을 학습시키려면 수많은 GPU 자원과 이를 다룰 수 있는 엔지니어들이 필요한데, 이는 많은 기업에서 쉽게 충당할 수 없는 부분이다. 예를 들어, 구글이나 OpenAI는 엄청난 컴퓨팅 자원과 최신 연구에 투자할 수 있지만, 대부분의 기업들은 예산 제약 속에서 최적의 결과를 만들어내야 한다.
2. 맞춤형 모델 개발의 어려움과 데이터 부족
이미 연구된 AI 모델을 그대로 가져와도, 우리 기업의 특수한 도메인에 맞추려면 추가적인 모델 고도화가 필요하다. 여기서 가장 큰 문제가 되는 것은 학습 데이터다. AI 모델이 제대로 작동하기 위해서는 도메인에 적합한 대량의 양질의 데이터가 필요하지만, 그 데이터를 모으고 라벨링하는 과정은 매우 번거롭고 비용도 많이 든다. 실제로 AI 모델은 학습 데이터의 양과 질에 매우 민감하다. 예를 들어, 고객의 구매 패턴을 분석하는 모델을 만들기 위해서는 과거의 정확한 구매 기록뿐 아니라, 다양한 외부 요인들까지 고려해야 한다. 데이터가 부족하면 모델의 성능은 당연히 떨어질 수밖에 없다.
3. 쇼케이스와 현실의 차이
빅테크 기업들이 발표하는 AI 기술들은 주로 성공적인 사례만을 부각시킨다. 그러나 실제로 AI 모델을 우리 서비스에 적용하려고 하면, 수많은 엣지 케이스들이 나타난다. AI 모델은 훈련된 환경에서 잘 작동할 수 있지만, 실제 운영 환경에서는 예측하지 못한 상황들이 수없이 발생한다. 예를 들어, 구글의 AI 모델이 이미지 분류를 잘한다고 해도, 우리의 도메인에 맞는 이미지나 특수한 조건에서는 그 성능이 저하될 수 있다. 이러한 엣지 케이스를 해결하기 위한 테스트와 최적화 과정은 빅테크 기업이라고 하더라도 결코 간단하지 않다.
4. AI 모델의 한계와 기대치의 차이
기획자나 리더들은 종종 AI가 모든 문제를 해결할 수 있을 것이라는 기대를 품는다. "이건 왜 안 되나요?"라는 질문의 배경에는 AI가 완벽할 것이라는 막연한 믿음이 깔려 있다. 그러나 AI 모델은 어디까지나 확률적 예측에 기반하고 있으며, 완벽한 정확도를 보장할 수는 없다. AI의 한계에 대해 명확하게 설명하고, 적절한 기대치를 설정하는 것도 AI 엔지니어의 중요한 역할이다.
5. 기술과 현실의 간극
AI 모델이 성공적으로 구현되기 위해서는 단순히 모델을 개발하는 것 외에도, 이를 실제 환경에 적용하고 유지하는 과정에서의 어려움이 많다. 특히, 기존 시스템과의 통합, 보안 문제, 실시간 처리 등의 기술적 도전이 있다. 예를 들어, AI 모델이 실시간으로 고객의 행동을 예측해 추천을 제공하는 시스템을 구축할 때, 시스템의 응답 시간이나 대규모 트래픽을 처리하는 능력 등이 매우 중요한 문제가 된다. 하지만 이러한 기술적 복잡성은 종종 간과되기 쉽다.
AI 엔지니어로서 기술적 난관을 해결하는 것뿐만 아니라, 기대치를 조율하고 현실적인 한계를 명확히 설명하는 일이 우리의 중요한 역할 중 하나다. 리더나 기획자들이 AI에 대해 가지는 기대는 이해할 수 있지만, AI가 모든 문제를 완벽하게 해결하는 만능 도구는 아니다. 성공적인 AI 프로젝트는 뛰어난 기술력뿐만 아니라, 각자의 도메인에 맞는 적절한 데이터, 충분한 시간과 리소스, 그리고 여러 번의 시행착오를 거친 최적화 과정이 필요하다.
