韓 '거대 자본' 빅테크 이기려면…"버티컬 AI 데이터 구축해야"
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국내 인공지능(AI) 기업이 자본력이 우수한 해외 빅테크와 경쟁하기 위해선 특정 산업 분야 특화 AI인 '버티컬 AI'를 위한 데이터 구축이 필요하다는 연구보고서가 나왔다.
24일 한국지능정보원(NIA)은 '버티컬 AI로의 변화 및 과제' 보고서에서 "국내 AI 산업의 글로벌 우위를 확보하기 위해 AI 데이터 구축 사업의 방향 전환과 맞춤 전략이 필요하다"며 버티컬 AI 데이터를 구축해야 한다고 했다.
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"빅테크와 격차 有…정책적 지원 필요"
국내 인공지능(AI) 기업이 자본력이 우수한 해외 빅테크와 경쟁하기 위해선 특정 산업 분야 특화 AI인 '버티컬 AI'를 위한 데이터 구축이 필요하다는 연구보고서가 나왔다.
24일 한국지능정보원(NIA)은 ‘버티컬 AI로의 변화 및 과제’ 보고서에서 "국내 AI 산업의 글로벌 우위를 확보하기 위해 AI 데이터 구축 사업의 방향 전환과 맞춤 전략이 필요하다"며 버티컬 AI 데이터를 구축해야 한다고 했다.
버티컬 AI란 광범위한 데이터를 학습하는 기존 범용 거대언어모델(LLM)과 달리 특정한 산업·분야의 정보를 전문적으로 학습하는 AI를 말한다. 특정 도메인에 특화된 소형언어모델(sLLM)에서 더 나아가 규정, 문화적 규범 등 심층 데이터를 활용해 성능을 향상하고 환각 현상(할루시네이션)을 줄인 게 특징이다. 법률, 의료, 뷰티, 미디어·콘텐츠 등 다양한 산업군에서 활용된다.
버티컬 AI는 전 세계적으로 확대되고 있다. 최근 글로벌 시장조사기관 CB인사이트에 따르면 글로벌 AI 시장 내 버티컬 AI 영역에는 32억 달러(10.2%), 수평적 AI 영역에는 27억 달러(8.5%)가 투자되고 있다. NIA는 "기술 고도화를 통한 산업 적용 및 확장 시기에 접어들면서 기존 수직 산업 구조 내에서 AI 활용을 극대화하는 방향으로 가고 있다"며 "이는 버티컬 AI가 기술 혁신을 넘어 실제 사업적 가치를 창출한다는 것을 의미한다"고 분석했다.
그러나 기업들은 데이터 확보에 어려움을 겪고 있다. 심지어 AI 개발을 포기하는 사례도 발생한다. NIA는 보고서에서 한 회계기업의 사례를 들었다. 한 회계기업은 자사의 데이터를 오픈소스 AI 모델에 학습해 회계 AI 서비스를 개발했지만, 성능이 미흡해 AI 개발에 실패했다. 성능 개선을 위해선 회계기준 등 해당 분야 데이터 학습이 필요하지만, 비용부담이 컸기 때문이다.
NIA는 국내 AI 산업은 자본력과 규모의 경제를 가진 글로벌 빅테크 기업과 격차가 있는 만큼 정책적 지원이 필요하다고 했다. NIA 관계자는 "데이터 안심 구역 내에서 데이터를 활용할 수 있거나 구역을 확대하는 등 데이터 활용도를 높이기 위해 샌드박스를 풀어주는 방향이 필요하다"고 말했다. 이 관계자는 이어 "데이터 구축 시 저작권 및 비용 문제를 어떻게 해결해야 할지도 이슈"라고 덧붙였다.
황서율 기자 chestnut@asiae.co.kr
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