“AI가 데이터 없이 스스로 학습할 수 있을까요?”라는 궁금증이 있으신가요? 가장 상세하고 합리적인 답변을 위해 INVIAI와 함께 이 주제를 깊이 탐구해 보겠습니다.
우선, 데이터가 모든 현대 머신러닝 AI 모델의 핵심 요소임을 이해하는 것이 중요합니다. AI는 입력 데이터 없이 스스로 지식을 “구축”할 수 없습니다.
예를 들어, 지도학습에서는 AI가 사람이 라벨링한 방대한 데이터셋(이미지, 텍스트, 오디오 등)에서 패턴을 학습합니다.
비지도학습에서도 AI는 라벨이 없는 원시 데이터를 통해 스스로 숨겨진 구조나 패턴을 발견해야 합니다.
따라서 어떤 방법이든 AI는 라벨이 있는 데이터, 자기 라벨링 데이터(자기지도학습), 또는 실제 환경에서 수집한 데이터 등으로 “영양분”을 공급받아야 합니다. 입력 데이터가 전혀 없으면 시스템은 새로운 것을 학습할 수 없습니다.
일반적인 AI 학습 방법
오늘날 AI 모델은 주로 다음과 같은 방식으로 학습합니다:
- 지도학습:
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 작업에 많은 노력이 필요합니다.
- 비지도학습:
AI는 라벨이 없는 원시 데이터를 받아 그 안에서 패턴이나 군집을 찾습니다. 예를 들어, 군집화 알고리즘은 유사한 특성을 가진 데이터셋을 그룹화합니다. 이 방법은 AI가 인간의 지시 없이 데이터에서 스스로 학습하고 패턴을 발견할 수 있게 합니다.
- 자기지도학습:
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 방식은 인간의 라벨링 없이도 방대한 텍스트나 이미지 데이터셋을 활용할 수 있게 합니다.
- 강화학습(RL):
정적인 데이터 대신 AI(에이전트)가 환경과 상호작용하며 보상 신호를 기반으로 학습합니다. 위키피디아는 RL을 이렇게 정의합니다: “강화학습은 소프트웨어 에이전트가 환경 내에서 행동 결과를 알려주어 어떻게 행동해야 하는지 가르치는 방법입니다.”
즉, AI는 행동을 취하고 결과(예: 보상 또는 벌점)를 관찰하며 전략을 조정해 성능을 향상시킵니다.
예를 들어, 인간이 체스를 가르치는 대신 DeepMind의 AlphaZero는 스스로 수백만 번의 게임을 하며 승리 신호를 통해 새로운 전략을 발견합니다. 이 과정에서 전문가가 제공한 데이터셋에 의존하지 않습니다.
- 연합학습:
개인 의료 이미지와 같은 민감한 데이터의 경우, 연합학습은 여러 기기(또는 조직)가 원시 데이터를 공유하지 않고 공동으로 모델을 학습할 수 있게 합니다.
구글은 연합학습에서 글로벌 모델을 각 기기로 보내 로컬 데이터를 학습시키고, 모델 업데이트만 다시 보내며 원시 데이터는 기기를 벗어나지 않는다고 설명합니다.
이렇게 하면 여러 장소의 데이터를 중앙 집중화하지 않고도 학습할 수 있지만, AI는 여전히 각 기기의 로컬 데이터를 필요로 합니다.
- 제로샷 학습:
특정 예시 없이 새로운 개념을 추론하는 AI 능력입니다. IBM은 제로샷 학습을 “AI 모델이 이전에 본 적 없는 객체나 개념을 인식하거나 분류하도록 훈련되는 상황”으로 정의합니다.
제로샷 학습은 이전에 습득한 광범위한 지식에 의존합니다. 예를 들어, GPT와 같은 많은 대형 언어 모델은 방대한 텍스트 코퍼스에서 사전 학습됩니다. 이 사전 지식을 바탕으로 명시적 예시 없이도 새로운 개념을 추론할 수 있습니다.
비록 AI가 “데이터 없이 학습하는 것처럼” 보일 수 있지만, 실제로는 LLM도 기초 언어 능력을 구축하기 위해 대규모 초기 데이터셋에 의존합니다.
요약하자면, 모든 방법은 AI가 어떤 형태로든 데이터 없이는 학습할 수 없음을 보여줍니다. AI는 인간이 라벨링한 데이터 의존도를 줄이거나 경험에서 학습할 수 있지만, 아무것도 없는 상태에서 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 주로 인간이 설계한 문제나 질문이 아닌, 스스로 세계와 상호작용하며 학습하는 ‘스트림(streams)’ 모델을 제안했습니다.
VentureBeat는 DeepMind 연구를 이렇게 인용했습니다: “에이전트가 환경과 상호작용하며 스스로 생성한 데이터를 통해 지속적으로 학습할 수 있도록 하면, 경험이 인간 제공 데이터의 규모를 뛰어넘는 주요 개선 수단이 될 것입니다.”
즉, 미래에는 AI가 실험, 관찰, 행동 조정을 통해 스스로 데이터를 생성하며 학습할 것입니다. 이는 인간이 실제 경험에서 배우는 방식과 유사합니다.
구체적인 예로 Absolute Zero Reasoner (AZR) 모델이 있습니다. AZR은 자기 대국(self-play)만으로 훈련되며, 인간이 제공한 입력이 전혀 필요 없습니다. 스스로 문제(예: 코드 조각, 수학 문제)를 생성하고 해결하며, 결과(코드 실행이나 환경 피드백)를 보상 신호로 사용해 학습합니다.
놀랍게도 외부 훈련 데이터를 사용하지 않고도 AZR은 수학과 프로그래밍 과제에서 최고 성능을 달성하며, 수만 개의 라벨링된 예제로 훈련된 모델보다 뛰어납니다. 이는 AI가 스스로 문제를 제기하고 해결하며 자체 ‘데이터셋’을 생성할 수 있음을 보여줍니다.
AZR 외에도 많은 연구가 AI가 자율적으로 학습하는 방식을 탐구하고 있습니다. 지능형 에이전트 시스템은 소프트웨어, 웹사이트, 시뮬레이션 게임 등과 상호작용하며 경험 데이터를 축적할 수 있습니다.
AI는 인간이 습관을 형성하듯 스스로 목표와 보상을 설정하도록 설계될 수 있습니다. 아직 연구 단계이지만, 이러한 아이디어는 어떤 AI도 진정으로 데이터 없이 학습할 수 없으며, 대신 ‘데이터’가 AI 자신의 경험에서 나온다는 점을 강조합니다.
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요컨대, 오늘날 AI는 여전히 학습을 위해 어떤 형태로든 데이터가 필요합니다. 진정한 의미의 ‘데이터 없는 AI’는 존재하지 않습니다.
대신 AI는 라벨 없는 데이터(비지도학습), 환경 피드백(강화학습), 또는 스스로 문제를 만들어 해결하는 방식(예: AZR 모델)을 통해 인간이 제공한 데이터 의존도를 줄일 수 있습니다.
많은 전문가들은 미래에 AI가 스스로 수집한 경험을 통해 점점 더 많이 학습할 것이며, 경험이 AI 개선을 돕는 주요 ‘데이터’가 될 것이라고 믿습니다.
하지만 진실은 변하지 않습니다: AI는 아무것도 없는 상태에서 학습할 수 없으며, ‘데이터’ 출처가 더 정교해질 수는 있어도, 학습과 개선을 위해서는 항상 어떤 형태의 입력이 필요합니다.
