마크 저커버그 메타 CEO가 빅테크 AI 교육에서 중요한 것은 데이터가 아니라고 견해를 밝혔다.

그는 기술 산업 뉴스레터 커맨드 라인과의 인터뷰에서 "AI 교육에 있어 더 가치 있는 것은 선행 데이터보다 피드백 루프"라고 말했다.

피드백 루프는 이전 출력을 기반으로 AI 모델을 점차 재교육하고 개선하는 데에 사용된다. 예를 들어 이러한 알고리즘은 AI 모델이 오류를 냈을 때 이를 알려주고 조정할 수 있는 데이터를 제공한다.

저커버그는 "많은 사람이 이를 사용하게 하고, 그것을 어떻게 사용하는지 보며 개선점을 찾는 것이 차별점을 만들 것"이라고 덧붙였다.

비즈니스 인사이더는 AI 모델이 사용할 수 있는 새로운 데이터를 조달하는 것에 관련 기업들이 집중하고 있다고 말하며 앞서 메타가 출판사 사이먼 앤 슈스터를 인수하는 것을 고려하거나 저작권 소송을 감수하려고 했던 것들을 예로 들었다.

한편 저커버그는 제한된 데이터 문제에 대한 또다른 해결책으로 `합성 데이터`에 주목했다. 합성 데이터는 인공적으로 생성되고 실제 사건 데이터들을 모방하도록 설계되어 있는 것을 말한다.

챗봇 클로드의 제조사 `앤트로픽`도 내부적으로 생성된 데이터를 자사 모델에 공급한 바 있다.