[칼럼] AI 리터러시, 데이터 활용이 필수 조건

초대형 언어 모델(LLM)을 구축하기 위해서는 막대한 데이터와 자본, 그리고 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라가 필요하다. 이는 거대한 기술 기업들이나 가능할 법한 도전으로, 개인이나 중소기업에는 높은 장벽으로 작용해 왔다. 하지만 LLM을 직접 구축하는 것보다 이미 개발된 모델을 실생활과 산업 전반에 활용하는 것이 더 중요해지고 있다. 이는 효율적일 뿐만 아니라 더 나은 성과를 만들어낼 수 있는 길이다.

LLM 구축의 어려움은 기술적 문제를 넘어 데이터 품질 관리와 법적 규제 준수 같은 과제로 이어진다. 모델이 신뢰할 수 있는 결과를 제공하려면 정교한 튜닝(Tuning)과 테스트가 필요하며, 이는 상당한 시간과 전문성을 요구한다. 이러한 복잡함과 비용을 고려할 때 이미 구축된 LLM을 활용하는 것이 더 효과적일 수 있다.

LLM 활용은 이제 기업의 전유물이 아니다. 오늘날 개인도 LLM을 활용해 혁신적인 서비스를 개발할 수 있는 시대가 열렸다. 과거에 전 세계 방송 송출은 거대 기업의 장비와 막대한 비용이 필요한 산업이었지만, 유튜브의 등장으로 누구나 쉽게 콘텐츠를 제작하고 전 세계에 공유할 수 있게 되었다. LLM의 활용 또한 이와 비슷하다. 이제 개인은 더 적은 비용과 노력으로도 거대한 모델을 활용해 새로운 가치를 창출할 수 있다.

이러한 변화는 기술 민주화의 대표적인 사례다. 개인이 LLM을 활용해 개발한 서비스는 사용자 맞춤형 경험을 제공하며, 기존 산업의 경계를 허물고 있다. 특히, 소규모 창업자나 콘텐츠 제작자는 LLM을 통해 독창적이고 경쟁력 있는 제품을 만들 수 있다. 이는 기존 산업의 생태계를 바꾸는 동력이 되고 있으며, 개인이 가진 창의력과 도전 정신을 극대화하는 데 기여하고 있다.

LLM 활용의 핵심은 데이터를 잘 가공하고 이를 모델에 연계시키는 것이다. 튜닝이나 검색증강생성(RAG, Relevant Augmented Generation)기술을 통해 자신만의 데이터를 모델에 접목함으로 더 가치 있는 결과를 얻을 수 있다. 이는 마치 신선한 생선을 손질하고 비린내를 없애 요리에 적합하게 만드는 과정과 같다. 데이터도 단순히 수집하는 것을 넘어 효과적으로 가공해야 비로소 가치 있는 자산으로 변모할 수 있다.

데이터 가공은 단순히 정보를 정리하는 것 이상의 의미를 가진다. 잘 정리된 데이터는 LLM이 맥락을 더 잘 이해하도록 도와주며, 결과적으로 더 신뢰할 수 있는 답변과 결과를 제공한다. 이 과정에서 중요한 것은 데이터를 특정 문제 해결에 적합하게 구조화하고, 불필요한 노이즈를 제거하는 작업이다. 이렇게 준비된 데이터는 AI 모델과의 상호작용에서 더욱 정교한 결과를 낳는다.

효과적인 데이터 가공을 위해서는 사물을 정의하고 분류하는 온톨로지(Ontology) 접근이 필요하다. 이는 데이터의 구조를 체계화하고, 활용 가능성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 학생들이 수업 내용을 정리하며 핵심 개념을 색깔로 구분하거나 간단한 도식을 추가하는 노트 필기는 유용한 사례다. 역사 수업에서 특정 사건들을 시간 순서대로 정리하는 타임라인 작성이나, 과학 실험 결과를 표와 그래프로 나타내는 작업도 이에 해당한다. 이처럼 데이터를 정리하고 구조화하는 작업은 단순한 정보의 집합을 유의미한 지식으로 변모시킨다.

데이터 레시피란 데이터를 특정 목적에 맞게 설계하고 준비하는 일련의 과정이다. 이는 온톨로지 기반으로 데이터를 세분화하고, 이를 재조합해 원하는 결과를 얻는 방법론이다. 요리 레시피에 비유하면, 필요한 재료를 손질하고 조리 과정을 설계하는 것과 같다. 예를 들어, 의료 데이터의 경우 환자의 병력과 진단 이력을 정리해 AI 모델에 입력하면, 환자 맞춤형 진단 및 치료 옵션을 제공할 수 있다. 이는 면을 삶고 소스를 조합해 완성도 높은 스파게티를 만드는 과정과 비슷하다. 데이터 레시피는 설계된 프로세스를 통해 높은 품질의 결과를 만들어내며, 다양한 산업에서 활용 가능성을 확대하는 핵심 요소로 작용한다.

AI 리터러시를 이루기 위해서는 데이터 리터러시의 동반 학습이 필수적이다. 데이터를 이해하고 가공할 수 있는 역량은 LLM 활용의 필수 조건이다. 이러한 학습이 널리 이루어진다면, 대한민국은 초대형 언어 모델을 효과적으로 활용하고, 이를 기반으로 새로운 서비스를 창출하는 데 있어 세계적 경쟁력을 갖추게 될 것이다.

데이터 리터러시는 단순한 기술 습득을 넘어선다. 이는 데이터를 통해 문제를 분석하고, 이를 해결하기 위한 방법론을 설계하는 창의적 사고를 요구한다. 이를 위해 기업과 교육 기관은 데이터 리터러시 교육 프로그램을 확대하고, 실습 중심의 학습 환경을 제공해야 한다. 이러한 노력이 이루어진다면, 데이터 활용 능력은 곧 국가의 경쟁력으로 이어질 것이다.

LLM 구축의 복잡함에 매몰되기보다, 이를 쉽게 활용할 수 있는 지식과 습관을 길러주는 조기 교육이 중요하다. 초등학교나 중학교에서부터 AI와 데이터 활용의 기초 개념을 가르치고, 데이터 가공과 온톨로지 접근법을 자연스럽게 익히도록 돕는 것이 필요하다. 이는 미래의 AI 활용 인재를 양성하는 토대가 될 것이다.

조기 교육은 AI 리터러시와 데이터 리터러시를 동시에 심어줄 수 있는 중요한 기회다. 학생들은 간단한 데이터 분석 실습을 통해 AI의 작동 원리를 이해하고, 이를 일상생활에 적용하는 방법을 배울 수 있다. 예를 들어, 초등학교에서는 학생들이 주변 온도 데이터를 매일 기록하고 이를 그래프로 표현해 보는 활동을 통해 데이터 수집과 시각화의 기본 개념을 익히도록 할 수 있다. 이러한 실습은 학생들이 데이터를 다루는 재미와 실용성을 동시에 느끼게 해주며, 복잡한 AI 개념을 쉽게 이해하도록 돕는 효과적인 방법이다.

AI 리터러시는 더 이상 거창한 기술이 아니다. 누구나 접근할 수 있는 도구로, 적절히 활용하면 엄청난 변화를 만들어낼 수 있다. 구축의 어려움에 얽매이기보다 활용의 가능성에 집중해야 할 때다. 개인과 기업 모두가 이러한 패러다임을 이해하고 적극적으로 실천한다면 AI를 통한 혁신은 우리의 일상이 될 것이다.

이제는 개인과 기업 모두가 AI 활용의 기회를 잡아야 한다. LLM을 활용한 서비스와 제품은 산업 전반에 걸쳐 변화를 가져오고 있으며, 이는 곧 새로운 경제적 기회로 이어진다. AI 리터러시는 단순한 기술 학습을 넘어, 더 나은 미래를 만드는 열쇠가 될 것이다.