더 큰 모델보다 더 나은 데이터가 먼저다

AI 요약

AI 발전은 분야별로 불균형하게 진행되며, 소프트웨어 개발에서는 코드라는 방대한 구조화된 디지털 기록 덕분에 AI가 빠르게 일상화되고 있지만, 복잡한 고객 지원 워크플로우나 미묘한 임상 시나리오에서는 다단계 추론 실패와 맥락 누락 등으로 성능이 저하됩니다. 이러한 태스크별 성능 차이의 주요 원인은 데이터 격차로, 의료 데이터는 기관마다 흩어져 있고 개인정보 제약으로 묶여 있으며 기업 워크플로우와 다국어 음성 데이터도 품질과 대표성에서 편차가 커 적합한 도메인 특화 데이터가 활용 가능한 형태로 존재하지 않기 때문에 발생합니다. 모델과 칩에는 막대한 투자가 이루어졌지만 데이터에는 상대적으로 제도적 관심이 부족했고, 포함 기준·주석 표준·필터링·검증 프로토콜 같은 데이터 설계의 사소한 선택들이 다운스트림 성능을 극적으로 바꿀 수 있습니다.