합성데이터의 양면성: AI 유전병과 합스부르크 왕가의 교훈

인공지능 개발에서 필수적 요소인 '합성 데이터'가 AI의 성능을 높이는 연료가 될 수도 있지만, 잘못 사용하면 '합스부르크 AI' 현상을 일으켜 모델의 붕괴를 초래할 수 있다. 이 글에서는 합성 데이터의 장단점과 실제 사례, 그리고 이를 효과적으로 활용하는 방법에 대해 알아본다.

<목차>

• AI 학습의 연료, 합성 데이터란 무엇인가?
• 합스부르크 AI: 데이터 근친교배의 위험
• 빅테크 기업들의 합성 데이터 활용 전략
• 합성 데이터 활용의 균형점 찾기
• 합성 데이터를 활용한 비즈니스 기회

AI 학습의 연료, 합성 데이터란 무엇인가?

요즘 AI 업계에서 '합성 데이터'라는 용어가 자주 등장한다. 합성 데이터는 실제 데이터를 모방해 인공적으로 생성한 데이터로, 1993년 하버드대 통계학과 도널드 루빈 교수가 처음 제안한 개념이다. 우리가 AI 시스템을 개발할 때 필요한 데이터가 부족하거나, 데이터 획득 비용이 지나치게 높은 상황에서 유용하게 사용할 수 있다.

예를 들어, 자율주행차를 개발한다고 생각해보자. 차선 변경이나 표지판 인식 데이터는 상대적으로 쉽게 모을 수 있지만, 충돌 방지 학습에 필요한 사고 상황 데이터는 현실에서 쉽게 얻기 어렵다. 이럴 때 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가상의 충돌 상황을 재현하면 필요한 데이터를 빠르고 안전하게 확보할 수 있다.

합성 데이터는 다음과 같은 장점을 갖고 있다:

1. 데이터 부족 문제 해결: 희귀한 상황이나 사례에 대한 데이터를 인위적으로 생성 가능
2. 비용 절감: 실제 데이터 수집에 드는 시간과 비용 감소
3. 개인정보 보호: 민감한 실제 데이터 대신 유사한 특성을 가진 가상 데이터 활용
4. 데이터 편향 완화: 불균형한 데이터셋의 균형을 맞추는 데 도움

글로벌 시장조사 업체인 가트너의 예측에 따르면, 2030년경에는 AI 학습에 합성 데이터를 실제 데이터보다 더 많이 사용할 것이며, "합성 데이터 없이는 고성능, 고품질 AI 개발이 불가능할 것"이라고 한다.

합스부르크 AI: 데이터 근친교배의 위험

그러나 합성 데이터가 만능은 아니다. 오히려 잘못 사용하면 AI 발전에 심각한 장애물이 될 수 있는데, 이를 '합스부르크 AI' 현상이라고 부른다.

'합스부르크 AI'라는 용어는 600년 가까이 유럽을 지배했던 합스부르크 왕가의 역사에서 영감을 받았다. 합스부르크 왕가는 왕실의 혈통을 '순수하게' 유지하기 위해 친족 간 결혼을 반복했고, 이는 결국 '합스부르크 턱'이라 불리는 유전적 기형과 같은 심각한 건강 문제로 이어졌다. 스페인의 카를로스 2세는 이러한 근친혼의 결과로 심각한 신체적, 정신적 장애를 겪었고, 자식을 남기지 못한 채 사망하면서 스페인 합스부르크 왕가는 종말을 맞았다.

호주 모내시대학의 데이터과학자 제이슨 사도스키는 AI가 자체 생성한 데이터로만 계속 학습하는 현상을 이 역사적 사례에 빗대어 '합스부르크 AI'라고 명명했다. 영국 옥스포드대학 연구팀은 2024년 6월 국제학술지 네이처에 발표한 논문에서 이런 현상을 '모델 붕괴(model collapse)'라고 개념화했다.

연구팀은 첫 AI 모델로 14세기 영국 교회 탑, 건축물에 대한 텍스트 정보를 생성한 후, 이 정보를 토대로 새로운 답변을 유도하는 되먹임 과정을 반복했다. 놀랍게도 이 과정이 반복될수록 AI는 점점 더 이상한 결과물을 내놓기 시작했다. 중세 건축물과 관련한 내용은 사라지고, 요청하지 않은 외국어로 답변하거나 전혀 관련 없는 토끼 이야기를 꺼내는 등 완전히 엉뚱한 행동을 보였다.

이는 마치 데이터의 근친교배처럼, AI가 자기 자신이 만든 데이터로만 계속 학습하면 출력 품질이 급격히 악화된다는 것을 보여준다. 연구자들은 이를 '모델 자가포식 장애(Model Autophagy Disorder, MAD)'라고도 부르는데, 실제 소에게 소 부산물을 먹이면 광우병에 걸리듯이, AI에게 AI가 만든 데이터만 계속 먹이면 결국 '광우병'과 같은 문제가 생긴다는 경고다.

빅테크 기업들의 합성 데이터 활용 전략

그렇다면 구글, 오픈AI, 메타, 테슬라 같은 빅테크 기업들은 합성 데이터의 이점을 살리면서도 부작용을 최소화하기 위해 어떤 노력을 기울이고 있을까?

구글 (Google): 구글은 'SynCLR' 프로젝트를 통해 메타의 LLaMA 2와 OpenAI의 GPT-4 같은 최신 AI 모델들을 활용해 대규모 합성 이미지-캡션 데이터셋을 만들었다. AI가 150억 건이 넘는 이미지 설명문을 생성하고, 이를 안정적 확산 모델에 입력해 1억5천만 장 규모의 합성 이미지를 제작했다. 이렇게 만들어진 합성 데이터셋으로 컴퓨터 비전 모델을 훈련시킨 결과, 실제 데이터로 훈련한 모델과 비슷한 성능을 보였다.

마이크로소프트와 오픈AI: 마이크로소프트 연구팀은 4세 어린이 어휘 3,000개를 목록화하여, AI 모델에게 무작위로 명사·동사·형용사를 골라 즉흥 동화 이야기를 쓰게 하는 작업을 수백만 번 반복했다. 이렇게 생성된 수백만 편의 인공 동화로 소형 언어 모델을 훈련시켜, 최소한의 데이터로도 효과적으로 학습한 'Phi-3 시리즈'를 개발했다.

메타 (Meta): 페이스북의 모기업 메타는 LLaMA 3 모델에서 코딩 능력, 논리적 추론, 장문 이해 등 특정 능력을 향상시키기 위해 합성 데이터로 생성한 특수 훈련 세트를 사용했다. 특히 모델의 긴 문맥 처리 능력을 높이기 위해 AI를 이용해 평소보다 훨씬 긴 분량의 문서들을 만들어 훈련에 활용했다.

테슬라 (Tesla): 테슬라는 자율주행 AI 개발을 위해 실제 차량으로부터 방대한 양의 주행 데이터를 수집하면서도, 이를 보완하기 위해 시뮬레이션으로 만든 합성 데이터를 적극 활용한다. Autopilot 팀은 주행 영상을 모아 AI로 자동 라벨링을 한 뒤, 물리 기반 시뮬레이션으로 생성한 가상 이미지로 부족한 데이터를 보충하고 있다.

일론 머스크의 xAI: xAI는 2025년 2월 AI 챗봇 '그록(Grok)3'를 공개하며 "그록3가 수학, 과학, 코딩 벤치마크 테스트에서 구글 제미나이, 앤스로픽의 클로드, 오픈AI의 GPT-4o를 앞섰다"고 주장했다. xAI 연구진은 "그록3가 대량의 합성 데이터 세트와 자체 오류수정, 강화학습을 통해 그록2보다 정교한 결과를 내놓는다"고 설명했다.

합성 데이터 활용의 균형점 찾기

이처럼 합성 데이터는 AI 개발에서 매우 중요한 역할을 하지만, '합스부르크 AI' 현상을 방지하기 위해서는 어떻게 균형을 맞춰야 할까?

옥스포드대 연구진의 논문에 따르면, 합성 데이터에 인간이 생성한 데이터를 조금만 섞어도 모델 붕괴가 발생하는 비율이 크게 줄어든다. 인간 데이터를 10%만 포함해도 모델 붕괴는 상당히 지연된다고 한다.

이는 합성 데이터와 실제 데이터의 적절한 균형이 중요하다는 점을 시사한다. 빅테크 기업들도 합성 데이터의 장점을 활용하면서도, 다음과 같은 균형 전략을 취하고 있다:

1. 다양한 출처의 데이터 혼합: 실제 데이터와 합성 데이터를 적절히 섞어 사용
2. 지속적인 품질 검증: 합성 데이터의 품질과 다양성을 꾸준히 모니터링
3. 인간 전문가의 개입: 데이터 생성 및 검증 과정에 인간 전문가를 참여시킴
4. 세대 제한: 합성 데이터로 여러 세대에 걸친 학습을 제한하여 모델 붕괴 방지

스탠퍼드대 퍼시 리앙 교수는 "합성 데이터는 진짜 데이터가 아니며, 꿈에서 에베레스트를 올랐다고 해서 실제 오른 것은 아니다"라며, 인간이 만든 실제 데이터의 중요성을 강조했다. 결국 합성 데이터는 어디까지나 보조 수단일 뿐, 완전히 인간을 배제해서는 안 된다는 것이다.

합성 데이터를 활용한 비즈니스 기회

합성 데이터의 양면성을 이해했다면, 이제 이를 활용한 비즈니스 기회에 대해 생각해보자.

1. 데이터 생성 서비스: 특정 산업이나 분야에 맞춤형 합성 데이터를 생성해주는 서비스를 제공할 수 있다. 특히 의료, 금융, 자율주행 등 실제 데이터 수집이 어렵거나 개인정보 보호가 중요한 분야에서 수요가 높다.
2. 데이터 검증 및 균형 조정 툴: 합성 데이터의 품질을 검증하고, 실제 데이터와의 균형을 맞추는 툴을 개발할 수 있다. 이는 '합스부르크 AI' 현상을 방지하는 데 도움이 될 것이다.
3. 특화된 AI 모델 훈련: 희귀한 사례나 특수 상황에 대응할 수 있는 AI 모델을 합성 데이터로 훈련시키는 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 재난 상황 대응, 희귀 질병 진단 등의 분야에서 활용 가능하다.
4. 교육 및 컨설팅: 기업들이 합성 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 교육하고 컨설팅하는 사업을 시작할 수 있다. 많은 기업들이 합성 데이터의 잠재력을 알면서도 어떻게 활용해야 할지 모르는 경우가 많다.
5. 데이터 마켓플레이스: 다양한 분야의 고품질 합성 데이터를 거래할 수 있는 마켓플레이스를 구축할 수 있다. 이는 특히 스타트업이나 중소기업이 대량의 데이터 없이도 AI를 개발할 수 있게 도울 것이다.

마치며: 데이터의 다양성이 AI의 미래를 결정한다

합성 데이터는 AI 발전의 새로운 연료가 되어줄 수 있지만, '합스부르크 AI'라는 함정에 빠지지 않도록 주의가 필요하다. 마치 생물의 유전적 다양성이 종의 생존과 적응에 중요하듯이, AI 모델도 다양한 출처와 형태의 데이터로 학습해야 건강하게 발전할 수 있다.

오픈AI 공동창업자 일리야 수츠케버가 언급했듯이, "현재 AI의 성능 향상에 도움이 될 만한 인터넷 데이터는 이미 바닥을 드러내고 있다." 이런 상황에서 합성 데이터는 필수적인 선택이 되어가고 있다. 하지만 그 과정에서 데이터의 다양성과 품질을 지키는 것이 핵심이다.

합성 데이터와 실제 데이터를 적절히 혼합하고, 지속적인 검증과 모니터링을 통해 균형을 유지한다면, AI는 '합스부르크 유전병'에 걸리지 않고 건강하게 발전해 나갈 수 있을 것이다. 그리고 이 과정에서 새로운 비즈니스 기회와 혁신의 가능성이 열릴 것이다.