대규모 언어 모델 (LLM) 의 등장은 콘텐츠 군비 경쟁이라는 새로운 군비 경쟁을 촉발했습니다.석유에 대한 접근성이 산업 혁명을 촉발한 것처럼, 이제 고품질 텍스트 데이터에 대한 액세스는 AI 발전에 있어 매우 중요합니다.콘텐츠, AI 개발, 이러한 새로운 환경을 형성하는 경제적 요인 간의 관계를 살펴보세요.
데이터 병목 현상: 희소성이 기회를 낳다
케빈 인디그 (Kevin Indig) 는 최근의 통찰력 있는 저서 “Labeled: AI 콘텐츠 라벨링 노력의 새로운 물결”에서 콘텐츠를 새로운 오일과 적절하게 비교합니다.그러나 기존의 석유 매장량과는 달리 웹에는 쉽게 구할 수 있는 고품질 텍스트 데이터가 빠르게 고갈되고 있습니다.
타사 쿠키의 감소, 틱톡 (TikTok) 과 같은 플랫폼으로의 소비 패턴 이동과 같은 요인이 기존 퍼블리셔를 압박하고 있습니다.이로 인해 효과적인 LLM 교육에 필요한 콘텐츠 양과 품질을 생성하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.
Indig가 제안한 것처럼 향후 2년 내에 데이터 병목 현상이 발생할 것입니다.이러한 희소성은 상당한 의미를 지닙니다. 데이터 라벨링 과제 AI 개발의 경우 자연어 처리 및 기계 번역과 같은 분야의 발전을 잠재적으로 방해할 수 있습니다.
전략적 자산으로서의 콘텐츠 부상
데이터 부족으로 인해 콘텐츠 가치 평가 방식의 패러다임이 바뀌었습니다.이전에는 주로 출판사를 위한 비용 센터로 여겨졌던 콘텐츠가 이제는 전략적 자산으로 인식되어 차세대 AI 개발에 박차를 가하고 있습니다.
배고픈 AI 개발자
학습 데이터가 절실한 AI 개발자들은 다양한 소스의 콘텐츠를 적극적으로 찾고 있습니다.여기에는 Reddit (Google에서 많이 활용) 과 같은 기존 소셜 미디어 플랫폼과 사진, 비디오 및 텍스트 데이터를 판매하는 기존 콘텐츠 마켓플레이스가 포함됩니다.
데이터 마이너로서의 콘텐츠 제공업체
이전에는 사용자 제작 콘텐츠에 중점을 두었던 Photobucket과 같은 플랫폼이 이제는 교육 데이터에 대한 수요를 활용하고 있습니다.이들은 콘텐츠 라이브러리를 세심하게 세분화하고 판매하여 사용자 제작 콘텐츠를 가치 있는 상품으로 탈바꿈시키고 있습니다.
서비스형 콘텐츠 (CaaS) 의 등장
LLM 교육을 위한 콘텐츠 제작을 전문으로 하는 새로운 회사가 등장하고 있습니다.Appen 및 Scale AI와 같은 이러한 회사는 중개자 역할을 하며 단편 소설 작성 및 정보 사실확인과 같은 작업을 수행할 인간 작가를 모집합니다.
이 새로운 생태계는 자신의 기술을 활용하여 AI 개발에 기여할 수 있는 콘텐츠 제작자에게 기회를 제공합니다.현재 급여는 크지 않을 수 있지만 상당한 성장 잠재력을 지닌 새로운 수익 창출 기회를 제공합니다.
라벨링: 창조주의 친구인가 적인가?
AI 생성 콘텐츠에 레이블을 지정하면 개발자가 이를 사람이 작성한 콘텐츠와 구별할 수 있습니다.이러한 분리는 두 가지 목적으로 사용됩니다.
교육 효율성 향상
개발자는 사람이 작성한 콘텐츠를 분리하여 LLM이 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 교육을 받도록 할 수 있습니다.이러한 맞춤형 교육을 통해 모델 개발 효율이 향상되고 궁극적으로는 AI 시스템 성능이 향상됩니다.
편견과 잘못된 정보 퇴치
레이블이 지정되지 않은 데이터를 기반으로 학습된 AI 모델은 해당 데이터에 존재하는 편향과 사실적 부정확성을 물려받을 수 있습니다.레이블링을 통해 개발자는 이러한 편향을 식별하고 완화할 수 있으므로 더 신뢰할 수 있고 안정적인 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
AI 콘텐츠 레이블링은 사용 가능한 교육 데이터 풀을 줄이는 것처럼 보일 수 있지만 궁극적으로는 교육 프로세스의 품질과 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.또한 데이터에 레이블을 효과적으로 지정하면 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다. LLM 미세 조정편향과 부정확성이 모델 예측에 미치는 영향을 줄입니다.
윤리적 고려 사항: 균형 조정 조치
콘텐츠의 상품화는 제작자, 특히 자신도 모르는 사이에 AI 모델을 학습하는 데 콘텐츠를 사용하는 제작자의 소유권과 공정한 보상에 대한 의문을 제기합니다.또한 AI 모델을 학습할 때 사람이 제작한 콘텐츠에 의존하는 것은 면밀히 모니터링하지 않을 경우 기존의 사회적 편견을 지속시킬 수 있습니다. AI 데이터 라벨링 콘텐츠를 올바르게 분류하고 AI 교육에서 윤리적으로 사용할 수 있도록 이러한 문제를 완화하는 데 있어 관행이 점점 더 중요해지고 있습니다.
혁신 촉진과 윤리적 데이터 수집 관행 보장 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.콘텐츠 군비 경쟁이 계속됨에 따라 제작자를 보호하고 콘텐츠 오용을 방지하기 위해 강력한 법적 프레임워크와 업계 표준이 필요합니다.
협업의 새로운 시대
콘텐츠 군비 경쟁은 콘텐츠 제작자와 AI 개발자 간의 관계를 변화시킬 것입니다.이전에는 서로 분리되어 있던 독립체들이 이제는 공생 춤을 이루며 복잡하게 연결되어 있습니다.콘텐츠 제작자는 AI 개발에 중요한 기여자가 될 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, AI 개발자는 콘텐츠에 의존해 혁신을 촉진할 수 있습니다.
딥페이크에 대한 방패와 투명성의 검
차세대 LLM 트레이닝을 위한 고품질 데이터의 끊임없는 추구는 양날의 검입니다.콘텐츠 레이블링은 모델 개발에 중요하지만 딥페이크 및 잘못된 정보의 확산을 방지하는 중요한 방어 메커니즘이기도 합니다.
셀프 라벨링의 무용성
AI 모델이 콘텐츠 자체에 라벨을 지정한다는 개념은 쓸데없는 노력처럼 보입니다.그 대신 구글, 유튜브, 메타와 같은 거대 기술 기업들이 주도하는 AI 라벨링 노력의 새로운 물결이 나타나고 있습니다.이들 기업은 AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이도록 사용자에게 인센티브를 제공하는 “당근 앤 스틱” 접근 방식을 채택하고 있습니다.
한 예로 Google이 검색결과에서 AI로 생성된 스팸에 맞서 싸우는 경우를 들 수 있습니다.여기서 Google은 사람이 상호작용할 가능성이 높은 Reddit과 같은 플랫폼의 콘텐츠를 우선적으로 노출합니다.또한 AI 제작 콘텐츠를 포함하고 있는 것으로 의심되는 웹 사이트에도 불이익을 줍니다.
이 전략은 Reddit과 같은 플랫폼의 고유한 이점을 활용합니다.중재 시스템과 “Karma” 평판 점수는 자연스러운 필터 역할을 하여 AI 생성 콘텐츠의 확산을 막습니다.완벽하지는 않지만 이 사용자 중심 접근 방식은 AI 모델을 통한 자체 라벨링에 비해 확장성이 뛰어난 솔루션을 제공합니다.
검증 및 메타데이터의 힘: AI 콘텐츠를 위한 범용 언어
검증의 개념은 단순한 라벨링을 초월합니다.콘텐츠의 출처에 대한 투명성을 보장하는 궁극적인 형태의 AI 워터마킹입니다.이미지의 AI 메타데이터에 대한 Google의 최근 입장이 이러한 접근 방식을 잘 보여줍니다.판매자는 판매자가 IPTC 프로토콜을 사용하여 임베드된 AI 메타데이터를 보관할 것으로 기대합니다.디지털 지문 역할을 하는 이 메타데이터를 통해 Google은 기존 SEO의 링크 페널티와 마찬가지로 이를 삭제하는 웹사이트를 식별하여 잠재적으로 페널티를 부과할 수 있습니다.
IPTC 메타데이터의 중요성은 Google을 넘어서고 있습니다.메타와 같은 플랫폼 (페이스북, 인스타그램, 왓츠앱) 도 이 형식을 활용하여 자체 LLM에서 제작한 AI 생성 콘텐츠를 태그합니다.IPTC와 같은 도구를 통한 표준화는 다양한 플랫폼에서 보다 강력한 탐지 시스템을 구축할 수 있는 길을 열어줍니다.
완전한 투명성이 바람직하지만 상황에 따른 라벨링의 특성을 인정하는 것이 중요합니다.노골적으로 AI로 제작하여 “AI 모양”으로 만든 콘텐츠의 경우 명백한 라벨링이 불필요할 수 있습니다.하지만 사람이 만든 것처럼 보이도록 세심하게 제작된 콘텐츠의 경우 위에서 설명한 것과 같은 강력한 라벨링 메커니즘이 필수적입니다.
딥페이크와의 전쟁: 정보에 입각한 소비를 통한 사용자 역량 강화
특히 선거 기간 동안 여론을 조작하는 딥페이크의 유령이 크게 도사리고 있습니다.YouTube와 같은 플랫폼은 더욱 엄격한 라벨 제작 가이드라인을 시행하여 사전 조치를 취하고 있습니다.이제 제작자는 특히 선거 관련 동영상의 경우 사실적인 콘텐츠를 제작하기 위해 AI 도구를 사용하는 방법을 공개해야 합니다.또한 YouTube는 제작자의 정체성이나 정치적 성향에 관계없이 해당 콘텐츠에 명확한 라벨을 적용할 예정입니다.
이러한 사용자 중심 접근 방식을 통해 시청자는 자신이 소비하는 콘텐츠에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.투명성은 딥페이크가 잠재적으로 사용할 수 있는 잘못된 정보 및 조작 전술에 맞서 싸우는 데 중요한 무기가 됩니다.
프롬프트에서 초현실적 비디오를 생성할 수 있는 OpenAI의 Sora와 같은 도구가 출시되면서 더 엄격한 라벨링의 필요성이 더욱 커졌습니다.이러한 기술의 오용 가능성은 강력한 라벨링 프레임워크가 절실히 필요하다는 것을 잘 보여줍니다.
ChatGPT와 같은 AI 도구를 사용하여 작성된 책은 이미 Google 도서에서 사용되고 있습니다.이러한 예시는 AI 생성 콘텐츠가 널리 퍼져 있는 특성과 다양한 콘텐츠 형식에 라벨링의 필요성을 강조합니다.
라벨의 힘: 신뢰와 사용자 행동 형성
AI 콘텐츠 라벨링은 잘못된 정보를 방지하는 것 외에도 사용자 행동과 의사 결정에 영향을 미칠 수 있는 특별한 기회를 제공합니다.라벨은 온라인 쇼핑의 “카테고리 휴리스틱스”와 마찬가지로 정신적 지름길 역할을 합니다 (예: 카메라의 메가픽셀에 집중).AI 콘텐츠의 관점에서 라벨은 사용자가 접하는 정보의 신뢰성과 출처를 빠르게 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
여론은 AI 콘텐츠 라벨링 구현을 압도적으로 지지합니다.메타 설문조사에 따르면 응답자의 82% 가 AI 제작 콘텐츠에 명확한 라벨을 붙이길 원하는 것으로 나타났습니다.표준화된 라벨링 관행의 효과와 잠재적 처벌에 대해서는 아직 지켜봐야 하겠지만, 투명성에 대한 대중의 요구는 무시할 수 없습니다.
작용하는 경제적 힘: AI 콘텐츠 라벨링의 혜택은 누구에게 있습니까?
- 콘텐츠 제작자: 사람이 만든 고품질 콘텐츠에 대한 수요가 증가함에 따라 제작자는 자신의 기술을 활용하여 AI 개발에 기여하고 잠재적으로 작품에 대한 프리미엄을 얻을 수 있습니다.특히 사실 확인 및 콘텐츠 조정과 같은 작업의 경우 라벨링 자체가 새로운 수입원으로 부상할 수도 있습니다.
- 거대 기술 기업: Google 및 Meta와 같은 거대 기술 기업에게 AI 콘텐츠 라벨링은 두 가지 목적으로 사용됩니다.잘못된 정보의 확산으로부터 플랫폼을 보호하고 사용자의 역량을 강화하여 잠재적으로 신뢰와 충성도를 높일 수 있습니다.또한 견고한 라벨링은 보다 효과적인 AI 모델 개발로 이어져 궁극적으로 핵심 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다.
- 콘텐츠 플랫폼: YouTube 및 Reddit과 같은 플랫폼은 명확한 콘텐츠 라벨링을 통해 이익을 얻을 수 있습니다.투명성을 높임으로써 딥페이크 및 허위 정보의 확산과 관련된 책임 문제를 잠재적으로 완화할 수 있습니다.또한 라벨링은 고품질 휴먼 콘텐츠 제작을 장려하여 사용자 참여도를 높일 수 있습니다.
- 법률 및 규제 기관: AI 기술이 계속 발전함에 따라 강력한 법적 프레임워크와 규제가 가장 중요해질 것입니다.표준화된 라벨 제작 관행은 정책 입안자가 AI 생성 콘텐츠의 사용을 규제하고 잠재적 조작으로부터 소비자를 보호하기 위한 효과적인 규정을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기술적 과제: 정확성 및 확장성 보장
포괄적인 AI 콘텐츠 라벨링 시스템을 구현하는 데에는 몇 가지 기술적 장애물이 있습니다.
- 라벨링의 정확성: 사람이 작성한 콘텐츠와 AI 생성 콘텐츠를 구분하기 위한 안정적이고 효율적인 방법을 개발하는 것이 중요합니다.여기에는 라벨의 정확성을 보장하기 위한 자동화된 기술과 사람의 감독이 함께 필요할 수 있습니다.
- 라벨링의 확장성: 매일 인터넷에 업로드되는 방대한 양의 콘텐츠에는 확장 가능한 라벨링 솔루션이 필요합니다.크라우드소싱과 사용자 기여도 활용은 잠재적인 방법이지만, 사용자 제작 라벨의 품질과 일관성을 보장하기 위한 메커니즘을 확립해야 합니다.
- 라벨 표준화: 라벨링의 효율성은 공통 라벨 세트를 채택하고 다양한 플랫폼에 일관된 라벨을 적용하는 데 달려 있습니다.표준화된 라벨링 관행을 개발하고 구현하려면 업계 전반의 협업이 필수적입니다.
Human-in-the-Loop 라벨링을 통해 콘텐츠 군비 경쟁에서 승리하는 방법 (Sapien 제공)
AI 개발과 AI가 소비하는 콘텐츠 사이에는 많은 변수가 영향을 받습니다.
그러나 콘텐츠 LLM의 라벨링 시스템을 구현하는 데에는 많은 어려움이 따릅니다.논의한 바와 같이 정확성, 확장성을 보장하고 윤리적 고려 사항을 탐색하려면 다각적인 접근이 필요합니다.
사피엔이 개입하는 곳입니다.
Sapien은 콘텐츠 군비 경쟁에서 승리할 수 있도록 설계된 데이터 라벨링 솔루션을 제공합니다.당사의 Human In-the-Loop 라벨링 프로세스는 LLM이 성공하는 데 필요한 고품질 교육 데이터를 제공합니다.
Sapien이 AI 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
- LLM 모델 미세 조정 전문가 인적 피드백 포함: 당사의 글로벌 인간 전문가 네트워크를 통해 특정 산업 및 사용 사례에 맞게 조정된 정확하고 다양한 데이터를 기반으로 모델을 교육할 수 있습니다.
- 데이터 라벨링 병목 현상 완화: Sapien의 효율적인 라벨러 관리 시스템을 사용하면 라벨링 작업을 원활하게 확장하거나 축소하여 프로젝트가 기한을 준수하도록 할 수 있습니다.
- 유연한 라벨링 솔루션: 당사는 감정 분석 및 텍스트 분류에서 이미지 분할에 이르기까지 광범위한 라벨링 서비스를 제공합니다.맞춤형 라벨링 모델은 모든 데이터 유형, 형식 또는 주석 요구 사항을 처리할 수 있습니다.
- 산업 전반의 전문성: 의료 코더, 법률 전문가 또는 EdTech 전문가가 필요한지 여부에 관계없이 산업별 라벨러의 지식과 경험을 활용할 수 있습니다.
- 윤리적이고 책임감 있는 AI: Sapien은 윤리적 데이터 수집 관행을 우선시하고 라벨링 프로세스 전반에 걸쳐 데이터의 프라이버시를 보장합니다.
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