AI는 데이터 없이 학습할 수 있을까?

오늘날 AI는 데이터 없이 완전히 학습할 수 없습니다. 머신러닝과 딥러닝은 패턴 인식, 규칙 도출, 성능 향상을 위해 데이터를 기반으로 합니다. GPT나 강화학습 시스템 같은 고급 모델조차도 “학습”하고 정확한 예측을 하기 위해 입력 데이터나 환경 경험이 필요합니다. 즉, 데이터는 AI가 성장하는 데 가장 중요한 연료이며, 데이터 없이는 AI가 이해하거나 유용한 결정을 내릴 수 없습니다.

1. AI와 데이터의 관계 이해하기
2. 일반적인 AI 학습 방법
3. 최신 동향: 정적 데이터 대신 "경험"에서 학습하기
- 3.1. 인간 제공 데이터
- 3.2. 자가 생성 데이터
4. 주요 요점

AI와 데이터의 관계 이해하기

"AI가 데이터 없이 스스로 학습할 수 있을까?"라는 궁금증이 있으신가요? 가장 상세하고 합리적인 답변을 위해 INVIAI와 함께 이 주제를 깊이 탐구해 봅시다.

핵심 원리: 데이터는 모든 현대 머신러닝 AI 모델의 기본 요소입니다. AI는 입력 데이터 없이 스스로 지식을 “구축”할 수 없습니다.

예를 들어, 지도 학습에서는 AI가 사람이 라벨링한 방대한 데이터셋(이미지, 텍스트, 오디오 등)에서 패턴을 학습합니다.

비지도 학습에서도 AI는 라벨이 없는 원시 데이터를 통해 데이터 내 숨겨진 구조나 패턴을 스스로 발견해야 합니다.

따라서 어떤 방법이든 AI는 라벨링된 데이터, 자체 라벨링 데이터(자기지도학습), 또는 실제 환경에서 수집된 데이터 등으로 “영양 공급”을 받아야 합니다. 입력 데이터가 전혀 없으면 시스템은 새로운 것을 학습할 수 없습니다.

일반적인 AI 학습 방법

오늘날 AI 모델은 주로 다음과 같은 방식으로 학습합니다:

지도 학습

AI는 대규모 라벨링된 데이터셋에서 학습합니다. 예를 들어, 이미지에서 고양이를 인식하려면 “고양이” 또는 “고양이 아님”으로 라벨링된 수천 장의 사진이 필요합니다. 이 방법은 매우 효과적이지만 라벨링 작업이 많이 필요합니다.

비지도 학습

AI는 라벨이 없는 원시 데이터를 받고 그 안에서 패턴이나 군집을 찾습니다. 예를 들어, 군집화 알고리즘은 유사한 특성을 가진 데이터셋을 그룹화합니다. 이 방법은 AI가 인간의 지도 없이 데이터에서 스스로 학습하고 패턴을 발견할 수 있게 합니다.

자기지도 학습

대규모 신경망과 대형 언어 모델(LLM)에 사용되는 변형으로, 모델이 스스로 데이터에 라벨을 생성(예: 문장에서 다음 단어 예측, 누락된 부분 복원)하고 이를 학습합니다. 이 방법은 인간의 라벨링 없이도 방대한 텍스트나 이미지 데이터셋을 활용할 수 있게 합니다.

강화 학습(RL)

정적인 데이터 대신 AI(에이전트)가 환경과 상호작용하며 보상 신호를 기반으로 학습합니다. AI는 행동을 취하고 결과(예: 보상 또는 벌점)를 관찰하며 전략을 조정해 성능을 향상시킵니다.

강화 학습은 소프트웨어 에이전트에게 환경 내에서 행동하는 방법을 그 행동의 결과를 알려주면서 가르치는 것입니다.
— 위키피디아

실제 사례: 인간이 체스를 가르치는 대신, DeepMind의 AlphaZero는 수백만 번의 자가 대국을 통해 승리 신호로부터 새로운 전략을 발견하며 전문가 데이터셋에 의존하지 않습니다.

연합 학습(Federated Learning)

개인 의료 이미지 같은 민감한 데이터의 경우, 연합 학습은 여러 기기(또는 조직)가 원시 데이터를 공유하지 않고 공동으로 모델을 학습할 수 있게 합니다.

글로벌 모델을 각 기기에 전송
로컬 데이터에서만 학습
모델 업데이트만 공유
원시 데이터는 기기를 벗어나지 않음

제로샷 학습(Zero-Shot Learning)

특정 예시 없이도 이전에 습득한 광범위한 지식을 바탕으로 새로운 개념을 추론하는 능력입니다.

본 적 없는 개념 인식
기존 지식 기반 활용
방대한 데이터셋으로 사전 학습
새로운 아이디어에 대한 추론 가능

AI 모델은 이전에 본 적 없는 객체나 개념을 인식하거나 분류하도록 훈련됩니다.
— IBM, 제로샷 학습 정의

중요한 설명: AI가 “데이터 없이 학습하는 것처럼 보일 수 있지만,” 실제로는 대형 언어 모델(LLM)이 기본 언어 능력을 구축하기 위해 여전히 방대한 초기 데이터셋에 의존합니다.

요약하자면: 이 모든 방법은 어떤 형태로든 데이터 없이 AI가 학습하는 마법 같은 방법은 없다는 것을 보여줍니다. AI는 인간이 라벨링한 데이터 의존도를 줄이거나 경험에서 학습할 수 있지만, 무(無)에서 학습할 수는 없습니다.

최신 동향: 정적 데이터 대신 "경험"에서 학습하기

연구자들은 이제 AI가 인간이 제공한 데이터에 덜 의존하도록 하는 방법을 모색하고 있습니다. 예를 들어, DeepMind는 최근 “경험 기반 AI” 시대에 AI가 인간이 설계한 문제나 질문보다 주로 자신의 세계와의 상호작용에서 학습하는 “스트림(streams)” 모델을 제안했습니다.

우리는 에이전트가 환경과 상호작용하면서 스스로 생성한 데이터, 즉 자신의 경험에서 지속적으로 학습하도록 함으로써 이를 달성할 수 있습니다… 경험은 오늘날 인간이 제공하는 데이터 규모를 능가하는 주요 개선 수단이 될 것입니다.
— DeepMind 연구, VentureBeat 인용

즉, 미래에는 AI가 실험, 관찰, 행동 조정을 통해 스스로 데이터를 생성하며 인간이 실제 경험에서 배우는 것과 유사하게 학습할 것입니다.

획기적인 사례: Absolute Zero Reasoner (AZR) 모델은 자가 대국(self-play)만으로 훈련되며 인간이 제공한 입력이 전혀 필요 없습니다. 스스로 문제(예: 코드 조각, 수학 문제)를 생성하고 해결하며 결과를 보상 신호로 활용해 학습합니다.

전통적 AI

인간 제공 데이터

라벨링된 데이터셋 필요
인간 전문성 의존
사용 가능한 예시에 제한
정적인 학습 방식

경험 기반 AI

자가 생성 데이터

스스로 도전 과제 생성
환경 피드백에서 학습
지속적 개선
동적인 학습 방식

놀랍게도 AZR은 외부 훈련 데이터를 사용하지 않고도 수학 및 프로그래밍 과제에서 최고 성능을 달성하며, 수만 개의 라벨링된 예제로 훈련된 모델보다 뛰어납니다. 이는 AI가 지속적으로 도전 과제를 제기하고 해결함으로써 스스로 “데이터셋”을 생성할 수 있음을 보여줍니다.

자율 학습 시스템

AZR 외에도 많은 연구가 AI가 자율적으로 학습하는 방식을 탐구합니다. 지능형 에이전트 시스템은 소프트웨어 및 가상 세계와 상호작용하며 경험 데이터를 축적할 수 있습니다.

도구 및 웹사이트와 상호작용
시뮬레이션 게임에서 학습
스스로 목표와 보상 설정
자율적 습관 개발

연구 인사이트: AI는 인간이 습관을 형성하는 것처럼 스스로 목표와 보상을 설정하도록 설계될 수 있습니다. 아직 연구 단계이지만, 이 아이디어는 어떤 AI도 진정으로 데이터 없이 학습할 수 없으며 대신 “데이터”는 AI 자신의 경험에서 나온다는 점을 강화합니다.

최첨단 동향 - 정적 데이터 대신 "경험"에서 학습

주요 요점

결론: 오늘날 AI는 여전히 학습을 위해 (어떤 형태로든) 데이터가 필요합니다. 진정한 “데이터 없는 AI”는 존재하지 않습니다.

대신, AI는 인간이 제공한 데이터에 덜 의존하며 다음과 같이 학습할 수 있습니다:

라벨 없는 데이터 사용(비지도 학습)
환경 피드백에서 학습(강화 학습)
스스로 도전 과제 생성(예: AZR 모델)

많은 전문가들은 미래에 AI가 스스로 수집한 경험을 통해 점점 더 많이 학습하며, 경험이 AI 개선을 돕는 주요 “데이터”가 될 것이라고 믿습니다.

최종 진실: AI는 무(無)에서 학습할 수 없으며, “데이터” 출처가 더 정교해질 수는 있지만(예: 환경 신호, 보상), 기계가 학습하고 개선하려면 항상 어떤 형태의 입력이 필요합니다.