📢 멤버가 들려주는 생생한 이야기 #크라우드소싱팀 #AI연구원

📢 멤버가 들려주는 생생한 이야기

🤔크라우드소싱팀은 셀렉트스타에서 무슨 일을 할까요?

최고의 브레인이 있는 팀, 오늘의 스토리텔러 크라우드소싱팀 매니저 조연옥 박사님을 모셨습니다.

1. 크라우드소싱팀의 정확한 역할이 무엇인가요?

크라우드소싱팀에서는 말그대로 학습 데이터 생산에 참여하는 라벨러 = 크라우드들에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어 모델이 적합한 학습데이터를 생산하는 크라우드들의 특성을 파악하면 이 라벨러들을 독려하여 인공지능 학습에 적합한 데이터를 빠르게 생산해 낼 수 있게 됩니다. 다른 한편으로는 소위 말하는 집단 지성을 이용하여, 즉 크라우드의 집단 지성을 이용하여 매우 까다로운, 혹은 인간의 주관성이 반영 되는 라벨링에서 더 학습에 적합한 라벨을 선택할 수 있는 알고리즘을 구현하는 것이 크라우드소싱팀의 역할입니다.

2. 크라우드소싱팀에게 가장 중요한 역량(혹은 경력)이 무엇이라고 생각하나요?

크라우드소싱 팀에서는 인공지능의 학습을 위한 대량의 데이터를 생산하기 위하여 다수의 크라우드가 필요하다보니 데이터 관점의 연구, 크라우드 관점의 연구 모두 다량의 데이터에서 필요한 요소를 뽑아올 수 있는 능력이 있는 연구원을 필요로 하고 있습니다. 또한 크라우드소싱을 이용한 플랫폼에 대한 기본적인 이해와 인공지능 학습을 위한 학습데이터에 관한 이해를 갖는 것이 매우 중요합니다.

3. 지금 크라우드소싱팀에서 가장 집중하고 있는 연구는 무엇인가요?

다양한 사람들의 의견이 반영된 답변을 사용(크라우드의 답변을 사용)하여 인공지능을 위한 학습데이터로 사용될 수 있는 데이터를 가려낼 수 있는 연구를 진행하고 있습니다. 최근에 집중하고 있는 연구 개발 분야는 실제로 유용한 학습 데이터를 생산하는 캐시미션 유저들을 알아낼 수 있는 모델을 개발하고 있습니다.

4. 이 기술이 AI업계에 어떤 영향을 끼치나요? 

현재의 기술 트렌드는 모델 중심의 AI에서 데이터 중심의 AI로 바뀌고 있습니다. 인공지능 기술 발전에 이제는 ‘어떤 모델이냐’ 보다는 ‘어떤 데이터를 이용하여 학습하느냐’가 중요한 시대가 되고 있다고 생각합니다. 셀렉트스타의 크라우드소싱팀에서는 AI의 성능에 영향을 미치는 다량의 데이터를 실제로 분석하고 실제로 학습데이터로써 유용한 데이터만을 선별할 수 있는 기술을 완성하는데 크라우드를 분석을 이용합니다. 결국 많은 라벨링의 부분이 자동화 되더라도 완벽한 모델을 완성하는데는 테슬라의 경우 처럼 휴먼의 라벨링이 배제 될 수 없을 것입니다. 현재 크라우드를 통한 라벨링에서 오늘 불안정성을 극복한다면 무한히 정답(인간의 라벨 정보를 가지고)만을 학습할 수 있는 학습 데이터를 생산을 통해 완벽에 가까운 인공지능 모델을 완성 할 수 있을 것이라고 생각합니다.

5. 조직문화를 회사의 강점 중 하나로 꼽는데, 조직문화가 팀과 업무에 어떤 영향을 끼치나요?

“저는 빠르게 결정하고 실행하고 회고합니다”

크소팀의 연구는 사실 참고할 만한 자료가 많지 않습니다. 따라서 먼저 부딪혀보고 실패하고 더 나은 방법을 찾는 방법으로 연구가 진행되는데요, 빠르게 결정하고 실행하고 회고하여 더 좋은 연구와 더 나은 연구 결과를 바탕으로 더 좋은 플랫폼을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

6. 크라우드소싱팀으로 지원해 주시는 분들께 팁을 하나 준다면?

좋소좋소 좋좋소? 하지만 모든 구성원들이 서로 잘 협업하고 있는 곳이다. 협업에 익숙하신 분들이라면 금방 적응 할수 있을 꺼다.

제 학력이 좀 수학과로 학위를 받아서 먼저 오해하시는 분들이 많은데, 저 여러분들이 생각하는 그런 사람 아닙니다. 개인적으로 순수 수학 분야에 오래 있다보니 공학적인 지식이 부족합니다. 제가 가지고 있지 않은 부분을 채워주실수 있는 분을 찾고 있고, 저는 부족한 부분이 매우 많으니 데이터 분야에 관심있으신 분들 모두 적극적으로 지원 해주시면 좋겠어요.

7. 셀렉트스타의 최고의 강점을 한 가지 뽑는다면 무엇일까요?

누구도 시도하지 않았던 학습데이터 크라우드 시스템을 완성하는 과제를 직접 풀수 있다는 것이 셀렉트스타에서 기술연구를 진행하는 강점이라고 생각합니다.

8. 셀렉트스타가 데이터 정확도를 높이는 방법은?

기본적으로 유저의 검수 답변 정보로 정확한 검수를 진행하고 더 정확해진 검수로서 더 좋은 검수 작업자를 선별하여, 걸러진 검수자로 더 정확한 검수를 수행 할수 있습니다. 정확해진 검수는 더 좋은 라벨러를 알아낼수 있고, 더 좋은 라벨러로 부터 더 높은 정확도를 가진 데이터를 얻을 수 있습니다.