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제도와 권리

AI 실패 원인은 '더러운 데이터' 아닌 '못 쓰는 데이터'

ZDNet Korea·2026-10-20

요약

AI 프로젝트가 멈추는 주된 이유는 데이터 품질이 아니라 '쓸 수 없는 데이터'라는 분석이 제시됐다. 정제를 마친 데이터라도 법적 근거가 불명확하거나, 외부 반출이 막혀 있거나, 문서·음성 속에 숨은 개인정보 때문에 학습에 쓰지 못하는 경우가 많다는 것이다. 가트너는 2026년까지 'AI-레디' 데이터를 갖추지 못한 AI 프로젝트의 60%가 중단될 것으로 전망했다. 해법으로는 가명·익명·합성데이터를 용도별로 구분해 쓰고, 개인정보보호위원회가 2025년 8월 낸 생성형 AI 개인정보 처리 안내서처럼 기획 초기부터 처리 범위를 정하는 프라이버시 거버넌스가 제시됐다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

정제·품질관리 예산을 늘리는 접근으로는 이 병목이 풀리지 않으며, 용도별 처리 경로를 사전에 정해두는 거버넌스 설계가 AI 프로젝트의 지연 여부를 가른다는 지적이다.

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생성형 AI
생성형 AI는 학습한 데이터의 패턴을 바탕으로 텍스트, 이미지, 음성, 코드 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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