AI 모르면 끝장난다II

AI 아틀라스: 인공지능 시대, 인간을 위한 위대한 지도. 34장.

3부. 방법 — 프롬프트·워크플로우·평가의 기술

34장. LangOps / MLOps – AI의 무대를 운영하는 기술자들

AI는 혼자 존재하지 않는다.
그 뒤에는 수많은 ‘보이지 않는 손’들이 있다 — 데이터를 다듬고, 실험을 관리하고, 버전을 기록하고, 배포를 조율하며, 결과를 관찰하는 사람들.
이 장은 그 무대 뒤의 예술, **운영(Ops)**에 대한 이야기다.

34.1 도입 – “AI는 천재지만, 매니저가 필요하다”

AI는 천재다.
한 번에 수천 개의 문장을 읽고,
복잡한 계산도 눈 깜짝할 사이에 끝낸다.
하지만 문제는 — 이 천재가 너무 산만하다는 것이다.

마치 모든 악보를 외운 피아니스트가
무대에 오르자 마음 내키는 대로 연주를 시작하는 것처럼.
기술은 훌륭하지만, 리듬이 없다.
그래서 누군가는 그 리듬을 잡아줘야 한다.

그게 바로 LangOps와 MLOps다.
이들은 AI의 ‘매니저이자 무대감독’이다.
데이터를 고르고, 실험을 기록하고, 버전을 관리하고,
세상에 내보낸 뒤에도 계속 숨소리를 체크한다.

AI는 혼자서 완성되지 않는다.
그 뒤에는 언제나, 보이지 않는 손이 있다.
그 손이 바로 — 운영의 예술가들,
LangOps와 MLOps다.

34.2 데이터 관리 – 재료가 좋으면 요리도 맛있다

AI에게 데이터는 ‘밥’이다.
아무리 뛰어난 셰프라도, 재료가 썩어 있으면 요리는 망한다.
AI도 마찬가지다.
정확하지 않은 데이터, 편향된 데이터, 오래된 데이터는
AI의 머리를 흐리게 만든다.

좋은 데이터는 깨끗하고, 균형 잡히고, 신선하다.
마치 손질된 채소처럼 잡티가 없고,
여러 재료가 조화를 이루며,
지금 계절의 맛을 담고 있어야 한다.

LangOps와 MLOps의 첫 번째 일은
이 재료를 씻고, 다듬고, 골라내는 일이다.
AI가 아무리 똑똑해도,
그 입에 들어가는 게 잘못되면 사고가 난다.

그래서 그들은 매일 새벽시장처럼 데이터를 살핀다.
무엇이 들어오고, 무엇이 나가고,
어디가 신선하고, 어디가 상했는지 —
끊임없이 손질한다.

AI의 지혜는 알고리즘이 아니라,
그 안에 담긴 ‘데이터의 품격’에서 태어난다.

34.3 실험 관리 – 과학자처럼 기록하라

AI는 매일 실험한다.
어제보다 조금 더 똑똑해지기 위해,
수천 가지 조합을 바꾸고 시험한다.
하지만 그 과정을 기록하지 않으면,
그건 단지 운에 맡긴 시행착오일 뿐이다.

그래서 LangOps와 MLOps는
AI의 모든 실험을 하루 일기처럼 남긴다.
“오늘은 데이터 A를 썼더니, 정확도가 2% 올랐다.”
“하이퍼파라미터를 바꾸니 속도가 빨라졌다.”
이렇게 쌓인 기록이 결국, AI의 성장일지가 된다.

비유하자면,
과학자가 흰 가운을 입고 실험 노트를 쓰는 모습과 같다.
그 노트 덕분에 실패도 낭비가 아니라 ‘발판’이 된다.