4차산업혁명시대, 디지털 뉴딜 추진과 데이터 3법 시행 등의 정책이 연달아 발표되면서 ‘데이터’가 화두에 올랐다. 데이터를 잘 분석해서 활용하는 곳이 앞으로의 패권을 잡을 수 있다는 측면에서, 관련 산업은 핵심 키워드로 자리잡고 있다.

그런 면에서 최근 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이가 주목을 받고 있다. 슈퍼브에이아이는 자사의 머신러닝 데이터 플랫폼 '스위트(Suite)'에 적용된 오토 라벨링(Auto-labeling) 기술을 통해 데이터 라벨링을 최대 90%까지 자동화하면서 AI 시장에서 많은 관심을 끌었다.

슈퍼브에이아이의 김현수 대표는 'The AI'의 창간을 기념해 축하의 말과 함께 슈퍼브에이아이를 소개하고 AI 산업의 미래에 대한 의견을 밝혔다.

김현수 대표는 “4차 산업 혁명 시대의 꽃을 인공지능이라고 하듯, 모든 사업분야에서 인공지능에 대한 관심이 뜨겁습니다. 단언컨데 현재는 인류 역사 상 인공지능에 대한 논의가 가장 활발하게 이뤄지고 있는 때라고 할 수 있습니다”라고 말하며, “이런 상황에서 인공지능에 대해 더욱 심층적으로 다룰 수 있는 매체가 창간된 것을 매우 기쁘게 생각합니다. 인공지능 생태계를 함께 만들어가고 있는 일원으로서, 인공지능 시대를 선도할 ‘The AI’의 창간을 축하 드립니다”라고 밝혔다.

슈퍼브에이아이는 AI 업계의 고질적인 난제인 데이터 문제를 해결해, AI 솔루션 개발 장벽을 낮춰 누구나 손쉽게 AI 플랫폼을 개발할 수 있도록 돕는다는 미션을 가진 스타트업이다. 2018년 4월, 5명의 공동창업자들에 의해 설립됐다. 설립 1달 만에 특허를 출원하고, 5개월 만에 제품을 출시해 B2B 고객을 유치하는 성과를 거뒀다. 이후 기업을 설립한지 1년 만에 손익 분기를 달성하는 등 빠른 속도로 성장하고 있다.

현재는 머신러닝 데이터를 구축, 관리, 분석하는 플랫폼이자 생산성 도구인 슈퍼브에이아이 스위트를 개발해 제공하고 있으며, 슈퍼브에이아이 스위트를 활용한 데이터 구축 사업도 수행하는 등 2개의 사업 분야를 영위하고 있다. 지난 8월 18일 스위트의 정식 버전이 출시됐으며, 정식 버전에는 오토라벨링, 통계/분석, SDK, CLI 등의 개발자 도구 지원 기능이 담겼다.

오토라벨링은 수동 작업 대비 약 10배의 속도를 향상시켜 생산성을 극대화하는 기술이다. AI가 1차로 단순 반복 작업인 데이터 라벨링을 진행하고, 사람은 AI가 검수를 요청한 부분만 확인하면 된다. 개발자의 도움없이 누구나 플랫폼으로 오토라벨링을 진행할 수 있다는 게 가장 큰 장점이다.

오토라벨링 관련 기술은 최근 5건의 미국 특허 출원이 완료됐으며, 슈퍼브에이아이는 미국 현지 지사를 통해 북미 시장 진출에도 나서고 있다.

다음은 김현수 대표에게 슈퍼브에이아이와 AI 산업의 미래에 대해 들어본 인터뷰 전문이다.

Q. 안녕하세요 대표님. 간단한 자기소개 부탁드립니다.

A: 美 듀크 대학에서 전자공학과 생명공학을 수석으로 졸업하고, AI 분야 박사과정으로 공부했습니다. 박사 과정 중 한국에서 기업에서 연구를 하게 되었는데, 이 때 AI 개발의 병목이 데이터에 있다는 것을 깨닫고 박사 과정을 중도에 멈추고 공동창업자들과 함께 슈퍼브에이아이를 창업하게 됐습니다.

Q. 지난 4월, 포브스 선정 ‘아시아 30세이하 리더 30인’에 뽑히셨다. 소감과 선정 받은 이유에 대해 말씀해 주신다면?

A: ‘누구나 AI를 개발할 수 있게 진입장벽을 낮춘다’는 슈퍼브에이아이의 비전과 미션에 공감해 저를 기술부문 대표로 선정해 주신 것 같아 매우 영광스럽습니다.

2020년 이전에는 ‘아시아 30세이하 리더 30인'에 선정된 기업과 리더들 중 한국인이 이렇게 많지 않았는데, 2020년에는 한국인이 크게 늘었습니다. 한국의 젊은 리더들이 세계적으로 인정받은 것 같아 기쁘고 개인적으로는 아시아에서 내로라 하는 투자자와 기업들로 구성된 심사위원들이 슈퍼브에이아이의 비전과 미션에 공감을 해 주신 것 같아 더 기쁜 마음입니다.

Q. 슈퍼브에이아이는 어떤 기업인지 소개 부탁드립니다.

A: 슈퍼브에이아이는 AI 개발에서 가장 필수적이면서도, 동시에 진입 장벽이 되고 있는 ‘데이터’의 난제를 해결하고자 설립된 기업입니다. 2018년 4월, 5명의 공동창업자들에 의해 설립됐습니다. 설립 1달 만에 특허를 출원하고, 5개월 만에 제품을 출시해 B2B 고객을 유치하는 성과를 거뒀습니다. 1년 만에 손익 분기를 달성하는 등 빠른 속도로 성장하고 있습니다.

Q. 슈퍼브에이아이의 핵심 기술과 사업영역은 무엇입니까?

A: 현재 머신러닝 데이터를 구축, 관리, 분석하는 플랫폼이자 생산성 도구인 슈퍼브에이아이 스위트를 개발해 제공하고 있으며, 슈퍼브에이아이 스위트를 활용한 데이터 구축 사업도 수행하는 등 2개의 사업 분야를 영위하고 있습니다.

특히, 슈퍼브에이아이가 집중하고 있는 분야는 머신러닝 데이터 플랫폼 슈퍼브에이아이 스위트입니다. 현재 많은 기업들이 서비스 수준(Production Level)의 AI 개발을 위해 노력하고 있습니다.

AI 개발의 3요소는 하드웨어, 알고리즘, 데이터라고 할 수 있습니다. GPU와 같은 하드웨어의 경우 예산과 스펙을 잘 찾는다면 현재 상황에서 큰 문제가 되지 않습니다. 알고리즘 역시 다양한 영역에서 표준적으로 적용 가능한 것들이 존재합니다. 하지만, 서비스 수준의 AI 개발을 위해서는 입맛에 맞는 고품질 데이터 구축이 필요합니다.

또한, AI 서비스가 우리 생활 곳곳에 활용되면 서비스를 개발하고 운영할 때 효율 등이 중요해집니다. 서비스 운영을 통해 발생하는 현실 세계의 데이터를 어떻게 AI 성능 개선에 통합적으로 활용할 수 있을지도 관건이 됩니다. 스위트와 같은 머신러닝 데이터 플랫폼은 AI 데이터와 구축, 관리와 관련한 여러 작업의 효율을 높이고 결과적으로 AI 연구자와 개발자들이 본업에 더 집중할 수 있게 도와주는 플랫폼입니다.

Q. AI에 관심을 가지게 된 계기와 AI 기업을 창업하게 된 특별한 이유가 있으신가요?

A: 저와 이정권CTO, 이종혁, 차문수 공동 창업자는 SK T-Brain에서 함께 리서치 엔지니어로 근무를 하던 직장 동료였습니다. 저희는 AI 연구 개발을 할 때, 연구에 온전히 쓰는 시간보다도 데이터를 구축하고 가공하는데 필요한 시간이 훨씬 많다는 점, 그리고 이로 인해 효율적인 연구가 어렵다는 점을 느꼈습니다.

또 다른 직장 동료였던 이현동 공동 창업자를 포함, 5명의 젊은 공동 창업자들이 머신러닝의 데이터 문제를 해결하는 기술을 개발하고, 전세계 AI 연구자들이 모두 효율적으로 연구를 할 수 있도록 하는 비전을 세우고 2018년 4월 슈퍼브에이아이를 설립했습니다.

Q. 20대에 창업을 하셨는데요, 창업 과정에서 가장 어려웠던 부분은 무엇이었나요?

A: 실리콘밸리의 투자자 설득이 초기 가장 힘들었습니다. 기술적으로 설명이 필요한 측면이 많은 데다, 글로벌 시장에서는 특히 의구심이 있었습니다. 작게는 비자 문제부터 한국인이라는 것도 걸림돌이 되었습니다.

미국의 벤처 투자자들이 보기에 중국은 오히려 AI 분야 성장 가능성에 대한 합의가 이뤄져 있는데 한국은 아직 생소한 분야였기 때문입니다. 업계 선례가 없다 보니 서울에 본사가 있는 것, 실력파 개발자가 있는지, 실리콘밸리 문화를 이해하는지 등에 대한 질문을 많이 받았습니다.

Q. 최근, 미국에 현지 법인을 설립하면서 진출을 시도하고 있습니다. 미국 시장 진출 전략과 목표는 무엇인가요?

A: 자체 개발한 혁신적인 플랫폼과 기술력을 통해 세계 최대의 AI 산업 규모를 자랑하는 미국에서 시장 가능성에 대해 객관적 평가를 받겠다는 전략입니다. 우선, AI 접목이 원활한 유통, 보안, 로보틱스, 헬스케어, 보험 등의 분야를 주력 산업군으로 설정하고 관련 기업들과의 제휴 및 협업 확대에 나설 계획입니다.

세계 최대 사진∙이미지 공급업체 게티이미지(Getty Images) 및 클라우드팩토리(CloudFactory) 등의 일부 기업들과는 이미 MOU및 파트너십이 체결된 상태입니다. AI 세계 1위 국가인 미국에서 먼저 괄목할 만한 성과를 내고자 합니다.

Q. 다양한 AI 분야 중 개인적으로 가장 주목하고 있는 분야 또는 기술을 고른다면?

A: 비지도학습(unsupervised learning)과 강화학습(reinforcement learning) 기술을 꼽고 싶습니다. 기술의 특성 상 어느 하나만 선택하기는 어려워서 부득이하게 2개를 고르게 됐습니다.

지도학습(supervised learning)은 AI를 학습시키기 위해 사람의 데이터 라벨링 작업을 필요로 합니다. 그렇기 때문에 근본적으로 AI의 성능이 인간을 뛰어넘을 수는 없는 기술이라고 할 수 있습니다.

반면 비지도학습과 강화학습은 사람의 라벨링 없이도 AI가 스스로 학습하는 기술이라고 할 수 있습니다. '라벨 수집'은 오늘날 AI 개발 과정에서 가장 큰 비용과 시간을 필요로 하는 작업인데, 이 부분이 사라지면 비용과 시간면에서 대단히 큰 이점을 가집니다. 뿐만 아니라, 인간의 지도 없이 AI 스스로 학습하는 특성상, 인간의 수준을 아득히 넘어설 만큼 끊임없는 성능 향상이 가능하기 때문에, '기술적 특이점(technological singularity)'을 앞당길 파괴적인 기술이라고 할 수 있습니다.

아직까지는 지도학습에 비해 적용 가능한 분야가 제한적이지만, 다른 모든 산업과 마찬가지로 AI 산업 또한 저비용, 고효율, 고성능을 추구하며 발전해 나가는 이상, AI 산업 전반이 비지도학습과 강화학습 중심으로 재편성되는 것은 필연적이라고 할 수 있습니다.

실제로 비지도학습과 강화학습의 경우 구글, 페이스북 등 거대 IT 기업을 중심으로 활발한 투자와 연구가 이루어지고 있어 기술 발전 속도가 매우 빠릅니다. 슈퍼브에이아이의 사업 방향에도 상당한 영향을 미치는 기술이기 때문에, 최신 연구를 확인하며 예의주시 하고 있습니다.

한편, 비지도학습과 강화학습 중심의 AI 개발 환경에서도 '스위트'를 통해 인간이 여전히 유의미한 기여를 하며 상생할 수 있도록, 관련 연구에 박차를 가하고 있습니다.

Q. 앞으로 AI가 세상을 어떤 방향으로 바꿀 것이라 생각하십니까?

A: 지난 10년 동안 소프트웨어(SW)가 모든 산업을 재편성해왔습니다. 금융이나 커머스와 같이 SW와 무관한 듯 보였던 많은 산업군들이 SW 개발과 운영 역량에 따라 재편되는 것을 지켜보았습니다.

이와 비슷하게 향후 10년 동안은 AI 개발과 운영 역량에 따라 모든 산업이 재편될 것이라 생각합니다. 이 때문에 저희처럼 AI 개발을 돕는 서비스의 역할이 더욱 커질 것이라 생각합니다.

Q. AI가 대중화될수록 인력을 대체하여 일자리가 줄어들 것이라는 우려가 커지기도 합니다. 이에 대해 어떻게 생각하십니까?

A: 슈퍼브에이아이와 유관한 데이터 구축 작업에서도 그런 우려들을 많이 하고 있는 것 같습니다. AI 학습용 데이터셋 구축 과정에는 슈퍼브에이아이 스위트의 고도화된 기술과 사람의 손길이 함께 들어갑니다.

예를 들어, 도로 위 자동차 이미지를 라벨링하는 경우, 먼저 스위트의 오토라벨링 기능이 자동으로 자동차를 인식해서 단순 ‘라벨링' 업무를 경감시켜 줍니다. 동시에 오토라벨링은 데이터 작업의 난이도 점수(Uncertainty Score)를 추정해 AI가 판단하기 어려운 경우에 사람에게 검수 작업을 요청합니다.

가령 어두운 밤 시간대 헤드라이트 불빛 정도만 보이는 자동차와 같이 오토라벨링이 명확하게 인지하기 어려운 경우 사람이 직접 작업을 마무리해 업무 완성도를 높이는 식입니다.

AI와 사람의 협업이 더 많은 데이터를 효율적으로 라벨링할 수 있고, 데이터의 품질도 끌어올릴 수 있습니다. 활용 가능한 고품질 데이터가 많아져야 AI와 데이터 산업이 활성화되는데요. 단순 업무는 AI가 대체하고, 보다 고도화된 관리 업무와 의사 결정은 사람이 수행함으로써 다양한 전문 일자리 창출도 가능하다고 생각합니다.

Q. 최근 한국은 ‘디지털 뉴딜’이라는 정책과제를 선언했습니다. 정부의 ‘디지털 뉴딜’ 정책에 대해 어떻게 생각하십니까?

A: 저희는 지난 6월 문재인 대통령이 참석했던 ‘한국판 뉴딜, 디지털경제 현장방문-데이터∙AI 새로운 기회와 일자리’ 행사에서 한국판 디지털 뉴딜 대표 혁신 기업 사례로 선정돼, 머신러닝 데이터 플랫폼 '슈퍼브에이아이 스위트'를 시연하는 기회를 가졌습니다.

디지털 뉴딜 정책으로 AI 데이터 분야에 큰 기회가 왔지만 준비돼 있는 기업은 극소수입니다. 이런 기회를 소수의 기업이 독점하는 것 보다 업계 전체가 골고루 성장할 수 있도록 서로 간의 협력이 필요하다고 생각합니다. 저희는 노하우를 나눠 AI 데이터 분야에서 경쟁력 있는 기업이 육성되도록 지원하고, AI 산업 전반에 활력소가 될 수 있는 환경을 마련하기 위해 최선을 다할 예정입니다.

Q. ‘디지털 뉴딜’ 정책 중 개선해야 할 부분이 있다면 어떤 것이라 생각하십니까?

A: ‘디지털 뉴딜' 정책을 통해 풍부한 AI 학습용 데이터가 구축되고 있어서 향후 한국 AI 산업 발전에 큰 도움이 될 것이라 예상합니다. 많은 사람들이 ‘디지털 뉴딜' 정책을 통해 일자리를 얻고 이것이 향후 성장 동력이 될 수 있다는 점에서 생태계 활성화를 위한 긍정적인 첫 걸음을 떼었다고 생각합니다.

더불어 지금부터 전문성 평가, 사업의 질적 평가에 대한 부분이 잘 이뤄져서 양질의 데이터 구축이 담보된다면 더할 나위 없는 정책이 될 것 같습니다.

Q. AI 스타트업의 입장에서 정부에게 바라는 점이 있다면 어떤 것입니까?

A: 한번 구축된 데이터가 계속 잘 쓰일 수 있도록 관리하고 활용도를 높일 수 있길 기대합니다. 만들어진 데이터가 국내 및 국외적으로 연구용으로 잘 활용할 수 있게 데이터를 개방하는 것이 하나의 방법이 될 수 있습니다.

슈퍼브에이아이도 스위트를 통해 데이터 수집, 구축 등에서 품질 관리 방안을 고도화하고 데이터 허브와 커뮤니티를 만들어 나가며 한국의 인공지능 데이터의 질을 높이고, 한번 만들어진 데이터가 널리 활용될 수 있게끔 생태계 구축에 기여하고자 합니다.

Q. 현재 전 세계는 코로나19로 변화를 겪고 있습니다. 기업에 미친 영향이 있다면?

A: 코로나19로 원격 근무와 비대면 소통이 ‘뉴노멀'이 됐습니다. 이 때문에 웹에서 바로 구독할 수 있는 구독형 소프트웨어의 전반적인 성장세가 전세계적으로 두드러졌습니다. 또한, 대면 소통이 어려운 상황이기 때문에 비대면으로 소통하고 협업할 수 있는 도구의 선택이 더욱 중요해졌습니다.

데이터 구축 작업에서도 상황은 똑같습니다. 데이터 구축 작업은 머신러닝 엔지니어, 라벨러 등 다양한 역할을 가진 작업자들이 참여하게 되는데, 이 다양한 작업자들이 한 곳에서 일을 할 수 있는 상황이 아니기 때문에 슈퍼브에이아이와 같은 생산성∙협업 구독형 소프트웨어에도 문의가 많이 오고 있습니다.

Q. 슈퍼브에이아이의 미래비전은 무엇인가?

A: 현재 슈퍼브에이아이는 슈퍼브에이아이 스위트의 기술을 고도화하고, 글로벌 시장을 확장하기 위해 총력을 기울이고 있습니다. AI 개발에 있어 가장 큰 병목(Bottle Neck)인 데이터 구축, 분석, 관리의 어려움을 해결해 AI 개발에 반드시 필요한 플랫폼이 되고자 합니다.

앞선 10년 동안은 SW가 산업을 재편성하면서 SW 개발과 운영에서의 효율성을 높이고자 하는 데브옵스(DevOps)와 같은 접근법이 널리 퍼지고 있듯이, 머신러닝이 산업을 재편성하게 될 향후 10년 동안은 슈퍼트에이아이 스위트와 같이 효율적이고 통합적인 머신러닝 개발과 운영을 돕는 머신러닝 옵스(ML Ops)에 대한 수요가 늘어날 것입니다.

슈퍼브에이아이는 이 시대를 미리 준비하고 있으며, AI 데이터계의 깃허브(GitHub)로 성장하고자 합니다.