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인공지능(AI) 모델의 빠른 발전에도 불구하고, 몇몇 전문가들이 데이터 부족 문제를 제기하며, 인터넷에 존재하는 한정된 고품질 데이터로는 2년 이내에 AI 모델의 성능 향상에 한계에 도달할 것이라고 경고했습니다.

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이는 오픈AI의 'GPT-4'나 구글의 '제미나이'와 같은 대형언어모델(LLM)의 규모 확장으로 데이터 수요가 기하급수적으로 증가하고 있기 때문입니다. 예를 들어, 'GPT-5' 같은 시스템은 현재의 10-20조개보다 훨씬 많은 60-100조 개의 데이터 토큰이 필요할 것으로 보입니다. 그러나 인터넷의 방대한 데이터 중에서 실제로 AI 학습에 사용할 수 있는 고품질 데이터는 매우 제한적이며, 대부분 저작권 문제로 접근이 제한되거나 품질이 낮습니다.

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이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 유튜브 동영상, 레딧 게시물 등 새로운 데이터 소스를 찾고, 커리큘럼 러닝과 같은 기계학습(ML) 기법을 이용해 학습 효율을 높이려고 시도하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 합성 데이터를 사용하면 '모델 붕괴'라는 새로운 위험이 발생해 모델의 성능을 갑작스럽게 저하시킬 수 있습니다.

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따라서 AI 연구는 대형 범용 모델에서 도메인별 지식을 집중적으로 학습한 전문 모델로 전환될 것으로 보이며, '전문가 믹스(MoE)' 방식이 새로운 대세로 자리잡을 것입니다.

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@생각해볼만한 것@

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1. 데이터의 가치와 중요성: 고품질 데이터는 AI 발전에 어떠한 역할을 하며, 우리는 이를 어떻게 확보하고 활용할 수 있을까요?

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2. AI 연구의 미래 방향성: ​AI 기술이 데이터 한계에 부딪힐 가능성을 어떻게 인식하고, 이를 극복하기 위한 연구 방향은 무엇일까요?

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3. 데이터 다양성과 포용성: AI 모델을 더 공정하고 편향 없게 만들기 위해, 어떻게 다양하고 포괄적인 데이터를 확보할 수 있을까요?

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4. 저작권과 데이터 접근성: AI 발전과 데이터 활용 사이에서 저작권을 어떻게 보호하며, 동시에 데이터 접근성을 어떻게 높일 수 있을까요?

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5. 학습 방법의 혁신: 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 새로운 AI 학습 방법론에 대한 연구와 개발에는 어떠한 접근이 필요할까요?

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