2030년 데이터 시장은 '합성데이터'가 주도한다

데이터 시장의 중심, 합성데이터란 무엇인가?

 

AI 기술이 발전함에 따라 데이터의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 하지만 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리하는 데는 시간과 비용이 막대하게 소요됩니다. 실제 데이터를 수집하려면 개인정보 보호, 데이터 정리, 처리 과정 등에서 1개의 데이터당 평균 6달러가 들며, 대규모 학습 데이터를 요구하는 AI 개발에서는 이는 매우 큰 부담으로 작용합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 '합성데이터(Synthetic Data)'입니다. 합성데이터란 실제 데이터를 모방하여 생성된 데이터로, AI 모델을 학습시키기 위해 의도적으로 만들어집니다. 예를 들어, 자율주행차 AI를 개발할 때 실제 도로에서 모든 가능성을 촬영하고 데이터를 수집하려면 많은 시간과 비용이 들지만, 합성데이터를 활용하면 다양한 상황을 시뮬레이션으로 생성해 효율적인 학습이 가능합니다.

합성데이터는 실제 데이터를 기반으로 만들어지며, 데이터의 신뢰성과 일관성을 유지하면서도 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 실제 데이터를 수집하는 데 드는 비용이 약 6달러인 반면, 합성데이터는 1/100 수준인 약 6센트로 데이터를 생성할 수 있어 매우 경제적입니다.

합성데이터가 편향을 줄이는 방법

 

합성데이터는 단순히 비용 효율성에서만 주목받는 것이 아닙니다. 많은 사람들이 합성데이터가 의도적으로 만들어진 '가짜데이터'라는 점에서 편향성을 우려할 수 있습니다. 하지만 합성데이터는 오히려 특정 목적에 맞게 설계됨으로써 데이터의 객관성과 중립성을 확보할 수 있습니다.

실제 데이터를 사용하는 경우, 데이터는 수집된 환경과 조건에 따라 편향될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 얼굴 인식 AI의 경우, 데이터가 특정 인종이나 성별로 편중되어 있다면 AI가 불공정한 결과를 내놓을 가능성이 큽니다. 하지만 합성데이터를 활용하면 다양한 인종, 성별, 나이, 조건을 고르게 반영하여 AI 모델을 더 공정하게 학습시킬 수 있습니다.

합성데이터의 또 다른 강점은 개인정보 보호에 있습니다. 실제 데이터를 사용하면 데이터 유출과 프라이버시 침해 위험이 있지만, 합성데이터는 실제 개인정보를 포함하지 않으면서도 유사한 학습 결과를 도출할 수 있어 AI 개발 과정에서 안전성을 확보할 수 있습니다.

2030년, 합성데이터가 데이터 시장을 주도한다

<포브스>는 합성데이터를 "AI 시대를 이끌 5대 과학 기술 트렌드" 중 하나로 선정한 바 있습니다. 이는 합성데이터가 AI 시장에서 중요한 역할을 한다는 점을 보여줍니다. 앞으로의 AI 기술 개발은 '속도전'이 될 가능성이 높습니다. 합성데이터는 데이터를 빠르게 생성하고 활용할 수 있는 방식을 제공함으로써 AI 시장에서 필수적인 도구가 될 것입니다.

2030년 데이터 시장에서 합성데이터가 주도권을 가질 가능성이 높은 이유는 다음과 같습니다:

1. 비용 효율성: 데이터 생성에 드는 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.
2. 빠른 데이터 생성: 대규모 데이터를 단기간에 생성할 수 있어 AI 개발 속도를 가속화합니다.
3. 객관성과 다양성: 합성데이터를 통해 다양한 조건을 반영함으로써 AI 모델의 편향성을 줄이고, 더 나은 학습 결과를 도출합니다.
4. 프라이버시 보호: 개인정보가 포함되지 않아 데이터 유출과 관련된 법적, 윤리적 문제를 피할 수 있습니다.

특히, 자율주행차, 의료, 금융 등 데이터 의존도가 높은 산업에서 합성데이터는 필수적인 기술로 자리 잡을 것입니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자 데이터를 활용한 AI 진단 모델을 개발할 때 개인정보 침해 우려 없이 합성 환자 데이터를 활용해 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다.