IT 컴퓨팅

과기정통부, NIA와 AI 학습용 데이터 개방한다

김미희 기자

파이낸셜뉴스

입력 2023.04.30 14:02

수정 2023.04.30 14:02

14대 분야 691종 데이터..‘AI 허브’ 통해 활용
[파이낸셜뉴스] 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 인공지능(AI) 고도화에 쓰이는 데이터를 개방한다.

[서울=뉴시스]세종시 세종파이낸스센터에 위치한 과학기술정보통신부 현판. 2019.08.29. (사진=과학기술정보통신부 제공) photo@newsis.com /사진=뉴시스
[서울=뉴시스]세종시 세종파이낸스센터에 위치한 과학기술정보통신부 현판. 2019.08.29. (사진=과학기술정보통신부 제공) photo@newsis.com /사진=뉴시스

[그래픽] 초거대 AI 경쟁력 강화방안 주요 내용 (서울=연합뉴스) 원형민 기자 = 챗GPT로 상징되는 초거대 생성형 인공지능(AI) 산업의 국가 경쟁력 확보를 위해 정부가 전문 분야 AI와 한국어 사용 AI 플랫폼 부문 세계 1위를 목표로 한 각종 육성 방안을 추진하기로 했다. 과학기술정보통신부는 14일 대통령 직속 디지털플랫폼정부위원회가 연 '디지털플랫폼정부 실현계획 보고회'에서 이러한 내용을 담은 초거대 AI 경쟁력 강화 방안을 발표했다. circlemin@yna.co.kr 페이스북 tuney.kr/LeYN1 트위터 @yonh
[그래픽] 초거대 AI 경쟁력 강화방안 주요 내용 (서울=연합뉴스) 원형민 기자 = 챗GPT로 상징되는 초거대 생성형 인공지능(AI) 산업의 국가 경쟁력 확보를 위해 정부가 전문 분야 AI와 한국어 사용 AI 플랫폼 부문 세계 1위를 목표로 한 각종 육성 방안을 추진하기로 했다. 과학기술정보통신부는 14일 대통령 직속 디지털플랫폼정부위원회가 연 '디지털플랫폼정부 실현계획 보고회'에서 이러한 내용을 담은 초거대 AI 경쟁력 강화 방안을 발표했다. circlemin@yna.co.kr 페이스북 tuney.kr/LeYN1 트위터 @yonhap_graphics (끝) <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>

과기정통부와 NIA는 지난해 ‘AI 학습용 데이터 구축사업’을 통해 구축한 학습용 데이터셋 310종을 오는 7월말까지 ‘AI허브’를 통해 순차적으로 개방한다고 4월 30일 밝혔다.
이에 따라 기업, 연구자, 개발자 등 누구나 AI허브를 통해 학습용 데이터를 활용할 수 있다.

앞서 과기정통부와 NIA는 지난 2020년부터 민간 및 공공 수요 등에 맞춰 매년 약 2백 종의 데이터를 구축해 왔다. 지금까지 개방된 데이터는 한국어, 이미지·영상, 헬스케어 등 6대 분야 381종, 약 11억 건에 이른다. 지난해 7월에는 190종의 데이터를 개방, AI허브 연간 방문자 수가 처음으로 100만 명을 돌파했다.

올해 개방하는 데이터는 310종으로 역대 최대 규모이다. 지난해 구축 분야를 기존 6대 분야에서 제조·로보틱스·교육·금융·스포츠 등 14대 분야로 확장했기 때문이다. 이번에 310종 약 15억 건의 데이터 개방을 완료하면 AI허브 이용자들은 총 691종, 약 26억 건 데이터를 활용할 수 있게 된다.

과기정통부는 “올해는 대규모 개방인 점을 고려해 품질검증을 먼저 마친 데이터를 우선 개방한다”며 “매월 약 80여 종 내외를 개방해 7월말까지 전체 310종 개방을 완료할 계획”이라고 전했다.

AI허브에 공개되는 데이터들은 국제 표준에 맞는 품질기준을 달성하고 개인정보 비식별화를 거친 경우에 해당한다.
기업·기관들이 실제 사용하고 있는 AI 모델에 직접 데이터를 학습시켜 유효성과 정확성 등을 확인하는 활용성 검토도 받는다. 또 개방 이후 약 3개월 동안 사용자들로부터 데이터 품질 요구사항, 오류 등 의견을 반영해 데이터 품질 제고를 위한 보완 과정을 거칠 예정이다.


과기정통부 엄열 인공지능정책관은 “챗GPT 등 초거대 AI 등장으로 AI 산업이 빠르게 발전하고 있다”며 “우리 기업들과 연구자들이 새로운 데이터 확보에 어려움을 겪지 않도록 기존의 라벨링 데이터(지도학습용) 중심 사업을 개편하여 초거대 AI 학습에 필요한 대규모 비라벨링 데이터와 한 번에 여러 가지 유형을 학습시킬 수 있는 다중임무형 라벨링 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 지속 확보해 나갈 예정”이라고 강조했다.

elikim@fnnews.com 김미희 기자

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