다윗, 빌보, 그리고 아서 덴트에 대한 해답: 42
다윗, 빌보, 그리고 아서 덴트의 공통점은 무엇일까? 이들은 모두 작고 하찮은 존재처럼 보이지만, 결국 거대한 적이나 상황을 이겨낸다. 다윗은 작은 돌멩이로 거대한 골리앗을 쓰러뜨렸고, 빌보는 소박한 호빗이지만 절대반지를 운반하며 중요한 역할을 완수했다. 아서 덴트는 평범한 인간에 불과했으나, 우주의 복잡한 사건 속에서 책한 권을 손에 들고 살아남는다. 이들의 승리에는 단순한 용기뿐만 아니라 저마다의 도구를 잘 사용함도 한 몫 했다.
이와 같은 이야기는 비단 소설 속에서만 존재하는 것이 아니다. 오늘날 AI기술은 소규모 기업들이 대기업과 경쟁할 수 있는 도구가 되어주고 있다. 소규모 기업들이 AI를 통해 대기업들과 경쟁할 수 있는 힘을 얻게 된 것이다. 이에 더해 Data Augmentation과 같은 기술은 적은 자원으로도 뛰어난 성능의 AI 모델을 구축할 수 있게 해주며, 데이터 부족 문제를 해결하면서 그들의 궁극적인 해답, 42가 되어주었다.
AI는 이제 소규모 기업들이 자신들만의 강점을 발휘해 시장에서 성공할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 대기업과의 경쟁에서 승리할 수 있는 실질적인 해답을 제공하고 있다.
작은 기업이 성공하는 방법: 좁은 영역에서의 경쟁력
소규모 AI 기업이 대기업과 경쟁하기 위해서는 특정한 좁은 영역에서 경쟁력을 발휘하는 것이 중요하다. Clearview AI의 사례는 이를 잘 보여준다. 이 기업은 안면인식 솔루션을 위한 소프트웨어를 개발해 대규모 AI 기업들과 직접 경쟁하지 않고, 안면인식 솔루션이라는 좁은 시장에 집중했다. 제한된 데이터와 자원을 활용해 높은 정확도의 얼굴 인식 시스템을 구축하고, 주요 고객층의 요구를 충족시키며 시장에서 성공을 거두었다.
또 다른 성공적인 소규모 AI 기업으로는 DeepMind가 있다. Google에 인수되기 전, DeepMind는 소규모 팀으로 시작했지만, 바둑 AI AlphaGo를 통해 세계적으로 주목받았다. DeepMind는 바둑이라는 좁은 영역에 집중하여 AI의 가능성을 증명하고, 이후 더 넓은 응용 분야로 확장할 수 있는 기반을 마련했다. 이는 소규모 기업이 대기업과 경쟁할 수 있는 중요한 전략적 방향을 제시한다. 즉, 초기에는 좁은 영역에 집중하여 핵심 기술력을 확보한 후, 이를 바탕으로 새로운 응용 분야로 확장하는 것이다.
소규모 AI 기업이 직면하는 주요 과제 중 하나는 충분한 데이터를 확보하지 못하는 경우가 많다는 점이다. 하지만 Data Augmentation기술을 통해 적은 데이터로도 충분한 경쟁력을 확보할 수 있다. Data Augmentation은 기존 데이터를 다양한 방법으로 변형하여 학습 데이터를 확장하는 기술로, AI 모델의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 한다.
예를 들어, 초기 AI 시장에서 Google, IBM, Microsoft와 같은 대기업들이 주도하던 시기에, 네이버 클로바(Clova)는 데이터 증강을 활용해 음성 인식 및 이미지 처리 기술을 발전시키며 AI 시장에 뛰어들었다. 네이버는 국내에서 대기업으로 분류되지만, AI 기술 경쟁이 국경을 넘나드는 특성상 Google의 AI 연구소나 OpenAI 같은 다국적 기업의 인프라와 비교한다면 상대적으로 소규모 기업으로 볼 수 있었다. 네이버는 음성 데이터를 변형해 더 많은 학습 데이터를 확보하고, 적은 데이터로도 높은 성능을 유지하는 AI 모델을 개발했다. 마찬가지로 Tesla는 자율주행 기술 개발에서 데이터 증강을 활용하여 다양한 도로 환경을 시뮬레이션하며 Waymo와 같은 대기업들과 경쟁할 수 있는 기술적 기반을 마련했다.
전략적 접근 방법: 시장을 좁히되 너무 제한하지 않기
소규모 AI 기업이 성공하기 위해서는 자신의 기술적 역량과 자원을 철저히 분석하고, 해당 역량을 최대한 활용할 수 있는 시장을 찾아야 한다. 특정 산업이나 응용 분야에 초점을 맞추는 것이 필수적이다. Clearview AI와 DeepMind는 자신들의 강점을 바탕으로 좁은 시장에 집중한 후, 성공을 거둔 대표적인 사례들이다.
그러나 지나치게 좁은 시장을 선택하는 것은 위험할 수 있다. 시장의 규모가 너무 작아지면 성장 기회가 제한될 수 있기 때문이다. 따라서 기업은 충분히 성장이 가능한 파이가 있는 영역을 선택해야 한다. 이 과정에서 중요한 것은 균형을 유지하는 것이다. AI 기술을 특정 분야에 집중하되, 그 분야가 장기적으로도 성장이 가능한 시장인지 철저히 분석해야 한다.
성장 가능성을 확보하기 위해서는 해당 시장의 크기와 경쟁 상황을 철저히 분석해야 한다. Clearview AI의 경우, 초기에는 안면인식 솔루션을 목표로 했기 때문에 상대적으로 작은 시장처럼 보였지만, 얼굴 인식 기술에 대한 안면인식 솔루션의 필요성이 높아지면서 큰 기회를 찾았다. DeepMind역시 바둑이라는 좁은 영역에서 시작했지만, 이후 다양한 응용 분야로 확장해 성장 기회를 확보했다.
프라이버시 문제: 맞춤형 경험과 개인정보 보호의 균형
소규모 AI 기업이 좁은 영역에서 맞춤형 역량을 발전시키는 전략은 매우 유효하지만, 이 전략이 성공하기 위해서는 해결해야 할 중요한 문제 중 하나가 프라이버시다. AI가 더 개인화된 서비스를 제공할수록 더 많은 사용자 데이터를 수집하고 분석해야 하며, 이는 자연스럽게 데이터 보안과 개인정보 보호에 대한 우려를 불러일으킨다.
앞서 살펴본 Clearview AI의 사례처럼, 사용자 데이터를 다루는 기술이 강력해질수록 프라이버시 침해에 대한 논란이 발생할 수 있다. 특히 얼굴 인식 기술이나 맞춤형 콘텐츠 추천 알고리즘 등에서는 개인의 민감한 정보가 사용될 가능성이 크기 때문에, 이를 안전하게 처리할 수 있는 기술적 접근이 필수적이다.
따라서, 소규모 AI 기업은 맞춤형 경험을 제공하면서도 사용자 신뢰를 확보하기 위해 데이터 보안및 프라이버시 보호에 대한 강력한 해결책을 도입해야 한다. 이 과정에서 최근 주목받고 있는 방법 중 하나가 연합 학습(Federated Learning)이다. 연합 학습은 데이터를 중앙 서버로 수집하지 않고, 각 사용자 기기에서 데이터를 처리하는 방식으로 개인정보가 외부로 유출될 위험을 크게 줄일 수 있다. Google과 같은 대기업이 이를 실험적으로 도입하고 있으며, 이러한 기술적 솔루션은 소규모 AI 기업이 프라이버시 우려를 극복하는 데 큰 도움이 될 수 있다.
결국, 소규모 AI 기업이 맞춤형 경험을 제공하는 과정에서 기술적 발전과 함께 프라이버시 보호 방안이 뒷받침되지 않으면 장기적인 성공을 기대하기 어렵다. Data Augmentation과 같은 기술로 데이터를 확장할 수 있더라도, 사용자의 신뢰를 얻기 위해서는 AI 기술 자체의 혁신뿐만 아니라 데이터 보호와 윤리적 사용에 대한 지속적인 관심이 필요하다.
참고자료 출처
https://recruit.navercorp.com/cnts/people_detail?id=13
https://brunch.co.kr/@drytree21/9
https://m.dongascience.com/news.php?idx=10818
https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=107001&kind=0
작성자: ITS 26기 오승민
