생성형 인공지능과 주제 전문가(Subject Matter Expert)의 역할

생성형 인공지능이 발전함에 따라 학습 데이터의 무결성과 품질이 무엇보다 중요해졌습니다. 초기 AI 모델은 이미지나 음성 인식, 감성 분석 등 처리 및 분석 작업에 중점을 두고 있습니다. 이러한 모델은 작업자가 직접 라벨링 할 수 있고, 초기 모델의 결함을 쉽게 수정할 수 있어 대규모 데이터 세트에서 훈련되는 경우가 많습니다.

주제 전문가(SME)의 역할

최근의 AI 모델들은 높은 수준의 인지 참여를 요구하는 복잡하고 다양한 시나리오를 처리할 수 있도록 추론 및 요약을 포함한 복잡한 기능을 위해 설계되었습니다. 이러한 고급 모델에는 원시 데이터뿐만 아니라 미묘한 차이에 대한 이해와 세심한 조정이 필요합니다. 주제 전문가(Subject Matter Expert, SME)는 이러한 고급 모델을 위한 원시 데이터뿐만 아니라 데이터의 미묘한 차이를 이해하고 세심한 조정을 관리합니다. AI 출력의 충실도는 매우 정교해진 오류 식별이 필요하며 이는 도메인 전문가의 전문적인 안목이 필요한 경우가 많습니다.

생성형 인공지능(Generative AI)에서는 중소기업의 전문성이 전보다 훨씬 더 중요해졌습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 “할루시네이션“을 일으킬 수 있습니다. 할루시네이션은 일관된 것처럼 보일 수 있지만 실제로는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보를 포함하는 응답을 생성합니다. 하지만 이러한 오류는 일반 사용자가 구별하기 어려울 수 있습니다.

결과적으로, AI 모델의 정확성과 상황적 관련성 및 윤리적 안전성을 보장하려면 해당 업계 지식과 특정 과제에 대한 날카로운 통찰력이 필수적입니다. 주제 전문가(SME)는 AI 결과를 개선하고 기능을 향상하며 편견을 최소화하는 데 꼭 필요합니다. 이들은 생성형 인공지능의 잠재력을 활용하고, 복잡한 애플리케이션의 성능을 최적화하며, 실제 환경에서의 구현을 보장하는 데 중심적인 역할을 합니다.

주제 전문가(SME)의 문제점

대기업의 주제 전문가(SME)는 사업 단위마다 각기 다른 도구와 프로세스를 사용하여 작업하면서 고립되는 경우가 많습니다. 이러한 일관성 부족으로 인해 협업과 지식 공유가 번거로워지고 생성형 인공지능 배포 시에 비효율성이나 불일치 및 위험이 발생합니다. 데이터 작업 관리와 프롬프트 생성, 응답 평가, A/B 테스트 수행, 다양한 LLM 모델 전반에 걸친 벤치마킹에는 현재 시스템이 지원할 수 없는 조정과 일관성이 필요합니다. 이에 따라 저희 에펜은 내부 SME와 도메인 전문가로 구성된 글로벌 팀의 전문 지식을 기반으로 한 AI 데이터 플랫폼을 제공합니다.

AI 데이터 플랫폼

여러 생성형 인공지능 이니셔티브 전반에 걸쳐 중소기업의 기여를 효과적으로 관리하는 것은 쉽지 않습니다. 이에 따라 인간의 전문 지식과 AI 역량을 연결하는 가교 역할을 하는 “오케스트레이션” 플랫폼이 중요한 구성 요소로 등장합니다. AI 데이터 플랫폼은 협업을 간소화하고, 다양한 인사이트로 AI 모델을 강화하며, 프로젝트 워크플로우를 최적화하여 고객을 위한 생성형 인공지능 솔루션의 품질과 안정성을 향상합니다.

이 플랫폼은 생성형 인공지능에서 SME의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 게임 체인저입니다. AI 배포의 전체 수명주기를 간소화하고 표준화하는 중앙 허브 역할을 하기 때문이죠. 뿐만 아니라 신속한 데이터 준비 및 생성부터 응답 평가와 모델 벤치마킹에 이르기까지 SME가 해당 분야 전문 지식을 효율적으로 적용하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

에펜의 중앙 집중식 환경은 SME와 AI 개발자 및 기타 이해관계자 간의 협업을 촉진합니다. 또한 SME가 생성형 인공지능의 개발 및 배포 수명주기 전반에 걸쳐 지식을 제공하고, 결과를 검증하고, 피드백을 제공할 수 있는 도구를 제공합니다.

AI 데이터 플랫폼의 특징

• 협업 개발과 지속적 개선: 협업 도구를 사용하면 주제 전문가와 AI 개발자가 생성형 인공지능 솔루션의 성능과 정확성을 향상하는 모니터링과 피드백 루프를 통해 인사이트를 원활하게 공유할 수 있습니다.
• 데이터 솔루션: 텍스트, 이미지, 음성 및 동영상 등 다양한 데이터 유형에 걸쳐 데이터 수집과 가공, 분류, 벤치마킹, 레드팀 구성을 통합하여 LLM을 포함한 다양한 사례를 개선합니다.
• 강력한 거버넌스: 데이터 개인 정보 보호법 및 조직 정책을 준수하고 최고 수준의 데이터 무결성 및 보안을 유지하기 위한 포괄적인 거버넌스 및 제어 메커니즘을 제공합니다.
• AI 인프라: 확장 가능한 아키텍처는 진화하는 기술 및 비즈니스 요구 사항을 충족하고 기존 시스템과 원활하게 통합되어 적응성과 지속 가능성을 보장합니다.
• 글로벌 전문가: 내부 전문 지식 외에도 전 세계적으로 소싱된 전문가를 통해 다양한 언어와 관점 및 인사이트를 지원합니다. 또한 다양한 시장 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 데이터의 품질과 적용 가능성이 향상됩니다.

에펜의 AI 데이터 플랫폼은 위와 같은 주요 특성을 모두 갖추고 있을 뿐만 아니라 내부 데이터를 최적화하고 LLM 사용자 정의 및 데이터 파이프라인 효율성 향상에 도움을 줍니다.

사용 사례

1.의료 서비스

의료 서비스 제공업체는 에펜의 AI 데이터 플랫폼을 활용하여 환자 지원을 위한 생성형 인공지능 기반 가상 비서를 개발했습니다. 이를 위해 다양한 의료 분야의 SME가 AI 개발자와 협력하여 도메인별 지식을 제공하고 응답을 검증했습니다. 에펜의 플랫폼은 의학 용어 및 의약품이 포함된 맞춤형 어휘를 포함하여 지식 기반 및 의료 문서에 대한 의료 라벨링을 지원했습니다. 또한 CT 스캔 이미지 라벨링 및 유사한 사용 사례와 같은 의료 영상을 지원했습니다.

2.제조업

글로벌 제조 회사는 에펜의 AI 데이터 플랫폼을 활용하여 예측 유지 관리를 위한 생성형 인공지능 솔루션을 배포했습니다. 엔지니어링 및 운영 팀의 SME는 AI 개발자와 협력하여 전문 지식을 제공하고 모델을 교육하여 정확한 예측을 보장했습니다. 결과적으로 이를 통해 가동 중지 시간 감소와 유지 관리 일정 최적화를 통해 많은 비용 절감됐습니다.

에펜의 AI 데이터 플랫폼

생성형 인공지능가 점점 더 많은 산업을 재편하면서 SME의 역할은 실제 배포의 복잡성을 해결하는 데 점점 더 중추적인 역할을 하고 있습니다. 에펜의 AI 데이터 플랫폼은 인간의 전문성과 AI 역량 간의 격차를 효과적으로 메워 고객을 지원하고 도메인별 지식을 유지하면서 생성형 인공지능의 잠재력을 최대한 활용합니다.

이제는 중소기업의 기여를 적극 활용하는 협력적 접근 방식이 필요합니다. 전문가와 데이터, 다양한 인력 및 AI 모델을 연결하여 공통 플랫폼에 통합함으로써 기업은 시너지 효과를 최대한 활용할 수 있습니다. 이렇게 다양한 통합을 수용하는 기업은 생성형 인공지능 시대에 그 누구보다 빠르게 경쟁 우위를 선점할 수 있을 겁니다.

지금 시작하세요. 에펜은 세계적 수준의 SME 협업 기술로 보완된 최고 품질의 데이터 수집, 가공 및 평가를 제공합니다.