기업에 AI 학습 서비스가 필요한 3가지 이유

업종을 가리지 않고 모든 비즈니스가 경쟁에 뒤처지지 않기 위해 앞다투어 생성형 AI를 운영에 도입하고 있습니다. 이 과정에서 핵심 역할을 하는 부분은 AI 학습, 즉 대규모 언어 모델(LLM) 학습입니다. 최적의 AI 학습(올바른 학습 데이터, 데이터 수집, 데이터 검증, 프롬프트 엔지니어링 등)이 제대로 이루어지지 않으면 자연어 처리 또는 AI 시스템의 모든 이점을 제대로 활용할 수 없습니다. 아래에서 LLM 학습에 대해 알아보고 기업이 LLM 학습에 투자해야 하는 세 가지 이유도 확인해 보세요.

AI 학습이란?

AI 학습 또는 LLM 학습이란 AI 시스템이 자체적으로 사용자의 언어를 이해하여, 설득력 있고 유용한 결과물을 생성하도록 학습시키는 프로세스입니다. 이 프로세스에는 LLM 학습을 위한 최적의 데이터(텍스트, 동영상, 오디오, 이미지 등)를 수집하는 과정도 포함됩니다. (이때 반드시 사회의 다양성이 반영된 데이터를 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 모든 결과물이 차별적이거나 편향적일 수 있으며, 심지어 혐오 표현이 포함될 수도 있습니다.) 이 단계를 데이터 수집 및 검증이라고 합니다. 다음 단계에서 AI는 자체 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 파악하는 방법을 훈련합니다. 이 과정은 마치 AI가 문장에 이어질 다음 요소를 예측하는 것처럼 보이기도 합니다. 수집된 데이터가 상세하고 포괄적일수록 LLM은 어떤 결과물을 생성하는 것이 더 나은지 '학습'하게 됩니다. 학습이 잘된 LLM의 활용 범위는 매우 다양합니다.

다음 단계는 프롬프트 엔지니어링입니다. 이 단계에서는 AI의 결과 제시 능력을 테스트하기 위한 프롬프트를 생성합니다. 이 프롬프트를 효과적으로 만들려면 여러 번 테스트하고 수정해야 합니다. 마지막은 결과물 검증 단계로, 여기서는 전문지식을 갖춘 LLM 트레이너가 최종 결과물의 품질을 확인합니다. 특히, 복잡하거나 광범위한 배경지식이 필요한 작업의 경우 결과물 검증에 수준 높은 전문지식을 동원해야 할 수 있습니다.

라이온브리지(Lionbridge)와 같이 AI 학습에 관해 폭넓은 전문지식과 리소스를 갖춘 전문업체의 지원을 받는다면 다음과 같은 네 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다.

AI 학습의 이점 #1: 효율성 및 생산성 향상

AI 학습은 비즈니스에서 가장 중요한 리소스인 시간을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 제대로 학습된 AI는 다양한 작업의 생산성과 효율성을 더욱 높일 수 있습니다. 잘 훈련된 직원과 마찬가지로, 성능이 극대화된 LLM도 다양한 업무에 투입할 수 있습니다.

• 운영 및 워크플로에 대한 통찰력 있는 평가
• 반복 작업의 자동화
• SEO를 위한 콘텐츠의 작성 또는 최적화 등 보다 복잡한 작업의 부분 자동화
• 대규모 분량의 텍스트에서 특정 정보 검색
• 사람이 수행할 업무의 초반 작업 개시(예: 기초 조사 수행) 

예: 데이터 큐레이션 프로젝트

라이온브리지는 한 고객사가 번역 작업을 처리할 수 있도록 LLM을 구축하고 학습시키는 프로젝트를 지원했습니다. 이 프로젝트에서 라이온브리지는 고객사의 업계 전반에서 수집한 방대한 데이터를 선별하고 대상 언어로 번역했습니다. 뒤이어 LLM이 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 프롬프트를 작성하고 결과물을 검증했습니다. 고객은 라이온브리지의 AI 학습 서비스를 통해 자체 일정에 맞춰 콘텐츠를 더 빠르게 번역할 수 있었으며 그 결과 생산성이 급격히 증가했습니다.

AI 학습의 이점 #2: 고객 경험 개선

고객 경험 개선이 중요하지 않은 비즈니스는 없습니다. 이러한 목표를 달성하는 데 AI가 큰 도움이 되기도 합니다. LLM을 학습시키면 다음과 같은 고객 지원 업무를 보조할 수 있습니다.

• 수준 높은 챗봇을 통해 질문에 답변
• 개인화된 추천 제공
• 서비스 제공 개선

AI가 이러한 작업을 확실하게 처리하도록 학습시키는 작업은 간단하지 않으며 AI에 관한 전문지식도 필요합니다. 무엇보다도 회사의 제품이나 서비스, 고객서비스 모범사례에 관한 학습 데이터를 선별하는 방법을 파악해야 합니다. 또한 LLM이 편견을 배제하고 사려 깊은 고객서비스를 제공할 수 있도록 AI 학습 데이터에 다양성을 반영하는 것도 중요합니다. 의도치 않게 차별 섞인 고객서비스를 제공할 경우 회사의 평판이 심각하게 훼손될 수 있습니다. 

예: 임베디드 AI 비서 프로젝트

라이온브리지는 한 고객사가 자사의 제품 기반에 관한 질문에 답하도록 LLM을 학습시키는 작업을 지원했습니다. 이 LLM은 약속 예약, 영업시간 확인 등 기본적인 요청도 처리합니다. 라이온브리지는 AI 학습에 대한 전문지식을 제공했을 뿐 아니라 Aurora AI Studio도 활용하여 고객을 도왔습니다. 이 도구는 광범위한 글로벌 크라우드 테스터 네트워크를 활용합니다. AI 전문성과 사람의 효과적인 개입을 통해 고객의 LLM은 편견을 배제하고 정보를 기반으로 유능한 임베디드 AI 비서 역할을 수행할 수 있게 되었습니다. 고객 여정 지원에 이러한 기능을 추가하면 고객 경험이 크게 개선되어 경쟁사와의 차별화는 물론 더욱 견고한 고객 충성도를 구축할 수 있습니다. 

AI 학습의 이점 #3: 책임감 있는 AI 사용

책임감 있는 AI 사용이 단지 바람직하기만 한 것은 아닙니다. 기업은 자체 목표 달성과 더불어 기업 이미지를 보호하기 위해 반드시 이를 고려해야 합니다. 소비자는 공정하고, 해를 끼치지 않으며, 소비자에게 혜택을 돌려주는 방식으로 AI를 사용하는 기업의 제품을 구매하고 싶어 합니다. 책임감 있는 AI 사용을 위해서는 일반적으로 5가지 기본 원칙을 준수해야 합니다.

위에서 간략히 언급했듯이, AI 학습과 결과물 검증 단계에는 반드시 문화, 인종 및 기타 여러 형태의 민감한 사안에 대해 LLM을 학습하는 단계를 포함해야 합니다. LLM 학습은 신뢰할 수 있는 사람이 완료해야 하며, 구현 후에도 정기적인 감독 또는 점검을 받아야 합니다. 또한 관련 규정과 법규를 준수하고, 사용자를 사이버 폭력이나 개인적 위험 및 기타 위험에 노출시키지 않도록 LLM 학습을 진행해야 합니다. 책임감 있는 AI 사용과 AI 신뢰에 대한 주요 원칙을 엄격하게 준수하지 않는 기업은 고객 기반 및 잠재고객과의 관계를 위험에 빠뜨릴 수 있으며 나아가 벌금, 규제 징계, 평판 손상과 같은 심각한 결과를 초래할 수도 있습니다. 

예: 유해 콘텐츠 검토

라이온브리지는 고객사의 LLM 학습을 돕기 위해 일련의 이미지 및 텍스트 학습 데이터를 검토했습니다. 당사는 유해한 콘텐츠와 부적절한 콘텐츠를 분류하고 표시하여 고객의 LLM이 이를 파악하는 방법을 학습할 수 있도록 도왔습니다. 또한 보안 장비와 인적 검토를 추가하여 유해하거나 편견이 포함된 콘텐츠에 주석을 달았습니다. 

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AI 경쟁이 치열한 시장에서 비즈니스 경쟁력을 강화하는 데 AI 학습이 어떤 도움이 될지 살펴보고 싶으신가요? 기업 운영에 AI를 안전하게 도입할 방안을 모색 중이신가요? 자체 LLM 학습이나 비즈니스 경쟁력 확보를 위한 여러 AI 활용 방법에 대해 도움이 필요하다면 라이온브리지와 상담해 보세요. 지금 바로 문의해 주세요.