AI 모델의 성능이 향상되고 사용 사례가 확장됨에 따라 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축하기 위해 데이터 레이블링의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.Sapien의 COO 헨리 첸 (Henry Chen) 과 만나 데이터 레이블링의 현재 상태와 데이터 레이블링이 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 Sapien이 AI 산업의 요구를 충족하기 위해 어떻게 적응하고 있는지에 대한 통찰력을 논의했습니다.
1.AI 시대에 데이터 라벨링의 역할이 어떻게 진화하고 있다고 생각하시나요?보다 자동화된 프로세스로의 전환을 예상하십니까, 아니면 인간의 전문 지식이 여전히 중요할까요?
AI가 성장함에 따라 데이터 라벨링의 역할도 확실히 진화하고 있다고 생각합니다. 그리고 자동화된 도구가 프로세스의 일부가 되면서 이미 그 역할을 목격하고 있습니다.Sapien에서는 주석을 달 수 있는 데이터를 더 빠르고 효율적으로 준비할 수 있는 방법으로 자동화를 적극 활용하고 있지만, 인간의 전문 지식은 여전히 큰 부분을 차지합니다.기본적으로 가장 정확한 데이터인 그라운드 트루스 데이터는 여전히 현실 세계에서 실제로 잘 작동하는 AI 모델을 만드는 데 필요한 데이터입니다.따라서 자동화를 통해 데이터 준비의 일부 부분이 간소화되고 가속화되기는 하지만, AI 학습에 가장 적합한 데이터를 만들려면 인간의 통찰력과 정확성이 계속해서 중요해질 것입니다.AI에 대한 수요가 확대됨에 따라 업계의 증가하는 요구 사항을 충족하기 위해서는 전문 기술을 갖춘 더 많은 인력이 필요할 것이라고 생각합니다.
2.AI 모델에 대한 수요 증가를 지원하기 위해 데이터 레이블링 작업을 확장할 때 예상되는 가장 큰 과제는 무엇입니까?사피엔에서는 이러한 문제를 어떻게 해결하고 있을까요?
AI의 빠른 성장을 지원하기 위해 데이터 레이블링 작업을 확장하는 것은 어려운 일이며, 특히 필요한 엄청난 양의 실측 데이터가 있는 경우 더욱 그렇습니다.점점 더 많은 기업이 AI 모델을 개발하고 있으며, 모든 모델을 학습하려면 정제되고 레이블이 지정된 데이터가 필요하기 때문에 수요가 급증하고 있습니다.사피엔에서 이 문제를 해결하고 있는 방법 중 하나는 분산형 라벨러 네트워크를 구축하는 것입니다.중앙 집중식 라벨링 시설만으로는 할 수 있는 일이 많지 않기 때문에 이는 앞으로 나아갈 때 필수적입니다.이러한 시설들이 현재로서는 잘 작동하지만 미래를 위한 확장 가능한 솔루션이 될 것 같지는 않습니다.탈중앙화를 통해 우리는 더 큰 수요를 충족할 수 있을 뿐만 아니라 전 세계적으로 변동하는 요구 사항을 충족할 수 있어 앞으로 닥칠 과제에 더 잘 적응할 수 있습니다.
3.특히 점점 더 복잡해지는 데이터세트를 다루는 상황에서 데이터 라벨링 결과물의 품질과 일관성을 어떻게 보장할 수 있을까요?
특히 작업하는 데이터 세트가 점점 더 복잡해짐에 따라 품질과 일관성은 타협할 수 없습니다.결과물을 최고 수준으로 유지하려면 많은 경험과 감독이 필요합니다.품질 관리에 초점을 맞추고 있다는 것은 고객이 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하면서 더 어려운 프로젝트를 수행할 수 있다는 것을 의미합니다.
4.AI 모델 개발 및 배포의 미래에 대해 어떻게 생각하시나요?사피엔이 이러한 발전에 어떻게 기여하고 있다고 생각하시나요?
AI 모델 개발 및 배포 측면에서 사피엔은 AI 발전의 중요한 부분이라고 생각합니다.지금은 더 나은 컴퓨팅 파워와 더 효율적인 알고리즘을 구축하는 데 많은 관심이 집중되고 있습니다. 대기업과 뛰어난 인재들이 이 모든 것에 집중하고 있습니다.하지만 데이터 주석은 여전히 전통적인 작업 방식에 머물러 있어 전체 분야를 가로막고 있습니다.Sapien의 사명은 새로운 솔루션과 데이터 레이블링에 대한 새로운 접근 방식을 도입하여 이러한 상황을 바꾸는 것입니다.AI가 더 빠르게 발전하고 일상 애플리케이션에서 더 큰 영향력을 발휘할 수 있도록 이러한 병목 현상을 없애고 싶습니다.
5.데이터 라벨링 산업의 새로운 기술과 트렌드 측면에서 우리는 어떻게 앞서나갈 수 있을까요?지속적인 성공을 위해 어떤 투자를 하고 있나요?
우리는 가능한 최고의 데이터 흐름 프로세스를 개발하는 데 많은 리소스를 투입하고 있습니다.우리는 또한 3D 및 4D 데이터 유형에 집중하고 있습니다. 이것이 바로 업계가 향하고 있는 방향이라는 것을 알고 있기 때문입니다.이러한 종류의 데이터는 고급 AI 모델을 학습할 수 있는 엄청난 가능성을 열어줍니다. 우리는 지금 투자함으로써 미래의 수요를 충족할 수 있는 입지를 다질 수 있습니다.이러한 미래 지향적 접근 방식은 Sapien이 단순히 관련성을 유지할 뿐만 아니라 AI가 계속 발전함에 따라 필요한 것을 정확히 제공할 수 있는 데이터 라벨링 산업의 리더로 자리매김하기 위한 것입니다.
Henry가 강조한 것처럼 품질, 적응성 및 선견지명에 대한 Sapien의 헌신은 회사가 지속적으로 발전하는 업계의 요구를 충족하는 데 도움이 되고 있습니다.자동화와 인간의 전문 지식을 모두 포함하는 균형 잡힌 접근 방식을 통해 Sapien은 AI의 향후 모든 것에 대한 표준을 세우고 있습니다.
