강연자: 김세현 (데이터 경제 전문가) 주요 경력: 중공업 분야 소프트웨어 엔지니어 (자동화, 메카트로닉스, 로보틱스) 10년, 한국인공지능협회 초기 멤버, AI 인증센터 근무 (데이터/AI 모델 검토 및 테스트), 현재 AI 교육 플랫폼 운영

김세현 전문가, AI 모델의 내부 구조를 해부하며 데이터의 미래를 제시하다

[한국유통신문= 김도형 기자] “우리는 AI 학습에 쓰이는 ‘원본 데이터’에만 집중하는 경향이 있습니다. 하지만 진짜 기회는 모델이 학습하고 추론하는 그 ‘과정’에서 생성되는 수많은 데이터에 숨어있습니다.”

지난 1일, 국가공인 데이터거래사 11기 교육 2일차 두 번째 강연에 나선 김세현 데이터 경제 전문가는 ‘데이터’의 개념을 AI 모델 내부로까지 확장하며, 미래 데이터 시장의 새로운 먹거리를 제시했다. 그의 강연은 AI 모델을 하나의 ‘블랙박스’가 아닌, 수많은 데이터가 생성되고 소멸하는 ‘생태계’로 바라보는 혁신적인 관점을 제공했다.

■ AI 모델의 심장, ‘인공신경망’을 스포츠팀에 비유하다

김 강사는 AI 모델의 핵심인 ‘인공신경망(Neural Network)’을 ‘축구팀’에 비유하며 복잡한 기술을 명쾌하게 풀어냈다.

“공격수(입력 데이터)가 골을 넣기 위해 전진하고(순전파), 상대의 공격(오차)을 막기 위해 수비로 전환하는(역전파) 과정이 바로 학습입니다. 이때 선수(노드) 개개인의 상태, 즉 체력과 정신력(가중치)이 계속 변하는데, 이 변화의 기록 자체가 바로 가치 있는 데이터입니다.”

이 비유를 통해 그는 데이터거래사가 단순히 완성된 AI 모델의 성능만 볼 것이 아니라, 그 모델이 어떤 훈련 과정을 거쳤고, 어떤 강점과 약점을 가졌는지 파악할 수 있는 ‘감독’의 시각을 가져야 한다고 역설했다.

■ 모델의 ‘진화 과정’ 자체가 데이터의 보고(寶庫)

김 강사는 이미지 인식 모델(CNN)부터 생성형 AI(GAN, Diffusion), 그리고 챗GPT에 이르기까지 AI 모델의 진화 과정을 하나씩 해부하며 각 단계에서 파생되는 데이터의 가치를 조명했다.

CNN (이미지 인식): 이미지를 압축하며 특징을 추출하는 과정에서 생성되는 ‘중간 특징 맵(Feature Map)’ 데이터.

GAN (이미지 생성): 진짜 같은 가짜 이미지를 만드는 과정에서 생성되는 수많은 ‘실패작’ 데이터. 이는 오히려 ‘사람들이 부자연스럽게 느끼는 이미지’를 학습하는 역발상 데이터로 활용 가능하다.

트랜스포머 (언어 모델): 문장 속 단어들의 중요도를 파악하는 ‘어텐션(Attention) 가중치’ 데이터.

파인튜닝 & RAG: 기존 모델을 특정 목적에 맞게 미세 조정하거나 외부 지식을 결합할 때 발생하는 ‘설정값’과 ‘벡터화된 데이터베이스’.

그는 "우리가 주목해야 할 것은 최종 결과물만이 아니라, 그 결과물을 만들기까지의 모든 과정"이라며, "이러한 중간 산출물 데이터는 특정 산업에 고도로 특화된 ‘킬러 콘텐츠’가 될 수 있다"고 강조했다.

■ 데이터의 미래: 기술과 비즈니스를 꿰뚫는 통찰력

이번 강연은 데이터거래사가 갖춰야 할 역량이 단순히 데이터를 중개하는 것을 넘어, AI 기술의 본질을 이해하고 그 안에서 새로운 비즈니스 기회를 발굴하는 ‘산업 아키텍트’ 수준으로 높아져야 함을 시사했다.

김 강사는 “AI 허브와 같은 플랫폼에는 이미 수많은 기업들의 성공과 실패 사례가 데이터로 녹아있다”며, “그 데이터를 보며 ‘어떤 기업이 어떤 데이터를 갖고 있을지’ 추론하고 연결하는 능력이 바로 데이터거래사의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 말을 맺었다.

기술의 깊이와 비즈니스의 넓이를 넘나든 그의 강연은 교육생들에게 데이터 시장의 무한한 가능성을 다시 한번 일깨워주는 계기가 되었다.

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