데이터가 고갈되는 시대, 인공지능은 무엇으로 학습할까?

인공지능은 그동안 엄청난 양의 데이터를 학습하면서 발전해왔습니다. 하지만 최근 AI 업계는 하나의 질문 앞에 멈춰 서게 되었습니다. "우리는 앞으로 AI에게 무엇을 학습시킬 것인가?"

데이터, 정말 고갈되고 있을까?

AI 연구기관들은 2026년 즈음이면 인터넷에 존재하는 고품질 데이터가 바닥날 수 있다고 전망합니다.

게다가

저작권 이슈

개인정보 보호법

폐쇄적 플랫폼 데이터 등

다양한 규제로 인해, 우리가 활용할 수 있는 데이터는 점점 더 줄어들고 있습니다. 이제 AI는 ‘데이터의 홍수’에서 ‘데이터의 가뭄’으로 넘어가는 시기를 맞이하고 있습니다.

대안은 어디에 있을까?

그 해답 중 하나로 주목받는 것이 있습니다. 바로 **합성 데이터(Synthetic Data)**입니다.

합성 데이터란, 실제 데이터를 흉내 낸 인공적인 데이터입니다.
다시 말해, AI나 알고리즘이 스스로 만들어낸 가짜지만 유의미한 데이터입니다.

이런 데이터를 통해

개인정보 문제 없이

특정 상황을 의도적으로 구성할 수 있고

빠르고 저렴하게 데이터를 생산할 수 있습니다.

현실은 이미 움직이고 있다

구글, 오픈AI, 메타 등 글로벌 기업들은 이미 합성 데이터를 주요 전략으로 채택했습니다.

심지어 어떤 보고서는 2030년에는 실제 데이터보다 합성 데이터의 활용 비중이 더 커질 것이라고 말합니다.

이제 합성 데이터는 실험이 아니라 표준이 되어가고 있는 셈이죠.

그러나 모든 기술에는 그림자가 있다

합성 데이터가 아무리 유용하더라도, 그것만으로 AI를 훈련시키는 데에는 한계가 있습니다.

AI가 만든 데이터를 또 다른 AI가 학습하는 과정이 반복되면 결국 다양성과 현실성이 떨어질 수밖에 없습니다. 이른바 **‘모델 붕괴(Model Collapse)’**라는 현상도 여기에 해당합니다.

그렇기에 중요한 것은, 실제 데이터와 합성 데이터의 균형입니다.
그리고 그 균형을 지키기 위한 데이터 품질 관리 체계입니다.

데이터가 AI를 만들고, AI가 다시 데이터를 만든다

우리는 지금 AI가 스스로 데이터를 생성하고, 그 데이터를 다시 학습하는 시대를 살아가고 있습니다.

위기처럼 보이지만, 이 순환 속에서 새로운 가능성이 자라날지도 모릅니다.

합성 데이터는 그 시작점일 뿐, 앞으로 AI와 데이터의 관계는 지금보다 훨씬 더 유기적이 될 것입니다.

당신은 어떻게 생각하시나요? 합성 데이터, 그 가능성과 한계에 대해. 그리고 AI의 미래에 대해.

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