AI ‘데이터 벽’에 갇힌다...SKT, 사후학습·추론으로 돌파구

[지디넷코리아]AI 모델 성능을 높이는 데 필요한 학습 데이터가 부족해지는 ‘데이터 벽(Data Wall)’ 문제가 현실이 되고 있다. 단순히 공개된 데이터의 고갈에 그치지 않고 웹 접근 제한과 합성 데이터의 품질 문제까지 겹치면서 AI 경쟁 방식도 달라질 것이란 분석이다.7일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI정책연구원은 기고를 통해 AI 업계가 맞닥뜨린 데이터 제약을 ▲공개 텍스트의 물량 ▲웹 데이터 접근성 ▲합성 데이터 품질 등 세 가지로 구분했다.먼저 데이터 총량에는 한계가 있다. 미국 AI 연구기관 에포크AI는 인간이 작성한 고품질 공개 텍스트를 약 300조 토큰으로 추산했다. 현재와 같은 AI 확장 추세가 이어지면 2032년 이내에 소진될 가능성이 있다. 학습 방식과 데이터 활용 효율에 따라 시…

지디넷코리아 · 2026. 09. 07. 오전 10:10