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AI 데이터 레이블링: 스케일AI의 성공 비결과 도전 과제

오늘은 AI 산업에서 큰 주목을 받고 있는 스타트업, '스케일AI'에 대해 이야기해보려 합니다. AI 시대의 핵심 자원으로 불리는 '데이터'를 깨끗하게 정리하고 분류하는 데이터 레이블링 전문 기업인 스케일AI는 최근 큰 주목을 받고 있습니다. 그들의 성공 비결과 함께 앞으로의 도전 과제도 함께 살펴보겠습니다.

2016년 설립된 스케일AI는 설립 이후 빠르게 성장하며 실리콘밸리에서 가장 주목받는 스타트업 중 하나로 자리잡았습니다. 스케일AI는 지난 5월, 아마존, 메타, 엔비디아 등 AI 빅테크 기업들로부터 138억 달러의 기업 가치를 인정받으며 10억 달러의 투자를 유치하는 데 성공했습니다. 이는 창업 이후 8년 동안 누적 투자금의 거의 두 배에 달하는 금액입니다.

스케일AI의 성공 비결 중 하나는 창업자 알렉산더 왕 CEO의 비전과 리더십입니다. 왕 CEO는 중국에서 미국으로 이민 온 물리학자 가정에서 태어났으며, 어릴 적부터 수학 올림피아드에 출전하는 등 뛰어난 수학적 재능을 보였습니다. MIT 컴퓨터공학과에 입학한 후 중퇴하고 19세의 나이에 스케일AI를 창업하게 되었습니다.

데이터 레이블링의 중요성

AI가 양질의 데이터를 학습해야만 정확하고 편견 없는 결과를 낼 수 있다는 점은 AI 연구에서 매우 중요합니다. 건강한 음식을 먹어야 몸이 건강해지는 것처럼, AI도 깨끗한 데이터를 학습해야 제대로 된 답을 내놓을 수 있습니다. 오염된 데이터를 사용하면 AI는 편견이나 오류가 담긴 저질 답변을 내놓게 됩니다.

데이터 레이블링은 AI에 학습시킬 데이터를 사람의 손을 거쳐 정리하고 분류하는 작업입니다. 이는 매우 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업으로, AI 산업의 '3D 업종'이라고 불리기도 합니다. 이러한 이유로 오픈AI, 구글, 메타와 같은 빅테크 기업들은 직접 이 작업을 수행하기를 꺼립니다.

스케일AI의 비즈니스 모델

스케일AI는 아프리카와 동남아시아 등에서 저임금 인력을 고용해 데이터를 정리하고, 이를 대기업에 판매하는 비즈니스 모델을 가지고 있습니다. 사업 초기에는 리프트와 에어비앤비 등이 주요 고객이었지만, 지금은 대부분의 수익이 오픈AI와 메타 등 AI 기업들에서 나오고 있습니다. AI 개발 경쟁이 치열해지면서 양질의 데이터에 대한 수요가 급증하고 있는 상황입니다.

스케일AI의 올해 매출은 지난해 3억 3000만 달러의 3배 수준인 10억 달러를 돌파할 것으로 예상되고 있습니다.

스케일AI의 도전 과제

하지만 스케일AI가 직면한 도전 과제도 만만치 않습니다. 특히 이 회사가 저임금 인력을 고용하는 데 있어 비판을 받고 있습니다. 아프리카와 동남아시아의 프리랜서들이 저임금으로 살인, 아동 학대, 강간 등의 내용을 데이터에서 제거하는 일을 매일 8시간씩 하고 있음에도 불구하고, 임금 체불 문제도 자주 발생하고 있다는 것입니다.

디인포메이션은 "스케일AI는 AI 회사를 위한 소프트웨어를 구축하는 업체처럼 보이지만, 실제로는 AI 학습을 위해 인력을 공급하는 것이 핵심"이라며 "지금 같은 성장을 계속하기는 어려울 것"이라고 지적했습니다. 개발도상국의 프리랜서들에게 적절한 임금을 지급하고, 향후 AI 모델의 발전으로 더 높은 수준의 데이터 레이블링을 수행할 고학력자들을 고용하게 되면, 현재의 수익성을 유지하기 어렵다는 것입니다.

스케일AI의 미래

스케일AI의 성공은 AI 산업에서 양질의 데이터가 얼마나 중요한지를 다시 한번 상기시켜줍니다. 하지만 동시에 이들이 직면한 도전 과제는 지속 가능한 성장을 위해 해결해야 할 중요한 문제임을 보여줍니다. 앞으로 스케일AI가 어떻게 이러한 문제를 해결하고 성장해 나갈지 지켜보는 것도 매우 흥미로울 것입니다.

오픈AI의 넥스트 주식은 지금 MS가 그 효과로 주가가 뛰었던 것처럼 더 커질 것입니다. 잘 지켜보시죠!