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AI 군비 경쟁은 끝났고, 당신은 패배했습니다. 하지만 진정한 기회는 더 나은 모델을 만드는 데 있는 것이 아니었습니다. 모두가 GPT-5.2, Gemini 3, Claude 4.5에 집착하는 동안, AI가 생성한 엉터리 데이터가 오픈 웹의 50%를 넘어섰습니다. 에이전트의 성능은 사용하는 데이터의 품질에 달려 있으며, 대부분의 기업은 자신도 모르게 쓰레기 데이터를 기반으로 AI를 구축하고 있습니다.
이 영상에서는 데이터 품질이 생성형 AI에서 유일한 방어벽인 이유, AI 엉터리 위기에 대응하는 세 가지 유형의 기업, 그리고 이를 무시할 경우 에이전트 기반 경쟁 우위를 잃게 되는 이유를 분석합니다.
이 강의에서 배우게 될 내용:
모델 기능에만 집중하는 것이 진정한 가치를 가로막는 이유
AI 승자와 패자를 가르는 네 가지 핵심 요소
공개 웹에서 AI 관련 데이터가 50%를 넘어선 이유
웹 스크래핑 작업이 왜 값비싼 데이터 낭비의 원인이 되는가
AI가 생성한 쓰레기 데이터를 수집할 때 발생하는 악순환:
Scale AI, News Corp, 그리고 채용 플랫폼과 같은 기업들이 인간 중심의 데이터 기반을 구축하는 방법
새롭게 부상하는 프리미엄 데이터 경제와 유료 구독 서비스가 다시 등장하는 이유
세 가지 기업 그룹:
그룹 1: 현실을 외면하는 기업 - 분석조차 하지 않은 데이터를 기반으로 구축
그룹 2: 점점 더 오염되는 웹을 스크래핑하는 데이터 엔지니어링 극대화 기업
그룹 3: 인간 중심의 혁신가 - 진정한 인간 지식을 포착하는 새로운 방법을 설계하는 기업
RLHF 학습 데이터부터 수억 달러 규모의 유료 저널리즘 라이선스 계약에 이르기까지, 지속 가능한 AI 경쟁 우위를 확보한 기업과 그렇지 못한 기업을 가르는 핵심 요소를 공개합니다.
증거 기반 분석. 과장된 내용은 없습니다. 생성형 AI 시대의 데이터 품질에 대한 불편한 진실.
출처:
https://variety.com/2024/digital/news...https://ahrefs.com/blog/what-percenta...https://graphite.io/five-percent/more...
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