DefinedCrowd

크라우드소싱에서 AI 마켓플레이스로

Defined.ai는 인공지능 분야에서 지속적으로 제기되어 온 과제, 즉 고품질의 다양성을 갖춘 학습 데이터의 부족을 해결하기 위해 시작되었습니다. 음성 기술 분야 박사 학위를 보유한 계산언어학자 설립자 다니엘라 브라가(Daniela Braga)는, 아무리 고도화된 AI 모델이라도 잘 주석 처리되고 대표성을 갖춘 데이터셋 없이는 성능을 제대로 끌어내기 어렵다는 점을 인식한 뒤 2015년에 회사를 설립했습니다.

초기 접근 방식은 자동화된 머신러닝 파이프라인과 사람의 검증을 결합했습니다. 이 하이브리드 모델은 중요한 공백을 메웠습니다. 알고리즘은 방대한 데이터를 처리할 수 있지만, 정확성, 맥락, 문화적 뉘앙스를 보장하기 위해서는 여전히 사람의 전문성이 필요하기 때문입니다. 회사의 초기 초점은 자연어 처리와 음성 기술에 맞춰 브라가의 배경을 반영했지만, 그 방법론은 다른 영역에도 유연하게 적용될 수 있었습니다.

2020년까지 회사는 맞춤형 데이터 수집을 넘어 제공 범위를 확장했습니다. 사전 주석이 달린 데이터셋을 온라인으로 제공하는 DefinedData의 출시는 확장성으로의 전환을 알렸습니다. 이제 고객은 즉시 사용할 수 있는 기성(오프더셸프) 데이터셋을 구매할 수 있어 학습 자료를 확보하는 데 걸리는 시간과 비용을 줄일 수 있었습니다. 이후 DefinedWorkflows는 표준화된 데이터 파이프라인을 구성하기 위한 셀프서비스 도구로 제공되었고, DefinedSolutions는 복잡하고 처음부터 끝까지 이어지는 AI 프로젝트를 위한 전문 서비스로 이어졌습니다.

2021년 DefinedCrowd에서 Defined.ai로의 리브랜딩은 이러한 진화를 공식화했습니다. 새로운 이름은 데이터 제공업체에 그치지 않고 AI 개발을 위한 종합 플랫폼이 되겠다는 더 넓은 포부를 드러냈습니다. 단일 브랜드 아래에서 제품 라인을 통합한 것은 전략적 전환을 보여줍니다. 즉, 크라우드소싱 기반 데이터 수집에서 개발자가 데이터셋, 도구, 모델을 사고 팔거나 의뢰할 수 있는 풀서비스 마켓플레이스로의 전환입니다.

윤리를 경쟁력으로

Defined.ai는 윤리적인 데이터 소싱에 대한 강조로, 불투명한 관행으로 비판받아 온 업계에서 차별화됩니다. 회사는 ISO 27001, 27701, 42001 인증을 비롯해 GDPR 및 HIPAA 규정을 포함한 엄격한 준수 기준을 따릅니다. 이러한 자격은 개인정보 보호와 보안이 타협될 수 없는 의료 및 금융 같은 규제 산업의 고객에게 특히 가치가 큽니다.

윤리에 대한 약속은 준수 범위를 넘어섭니다. 회사의 데이터셋은 편향, 공정성, 대표성에 대해 검증되며, AI 개발에서 흔히 발생하는 함정을 해결합니다. 예를 들어 얼굴 인식을 위한 생체인식 비디오 데이터셋은 다양한 인구 집단을 포함하도록 설계되어 알고리즘 기반 차별의 위험을 줄입니다. 마찬가지로 의료 데이터셋—예를 들어 의사-환자 대화와 수술 영상—은 익명화되어 있으며 명시적 동의 하에 수집됩니다.

이러한 접근은 가치가 일치하는 투자자들을 끌어왔습니다. 투자자에는 Amazon Alexa Fund, Sony, Evolution Equity Partners가 포함되며, 이들은 2018년 회사의 1,180만 달러 규모 Series A 라운드를 이끌었습니다. 이 자금은 도쿄 사무소 개설과 IBM Watson Studio 및 Microsoft의 공동 판매 프로그램과의 파트너십을 포함한 글로벌 확장을 뒷받침했습니다.

글로벌 전문성으로 확장하기

Defined.ai가 현지화된 고품질 데이터를 제공할 수 있는 역량은 150개 국가에 걸친 160만 명이 넘는 기여자 네트워크에서 비롯됩니다. Neevo 플랫폼을 통해 접근 가능한 이 크라우드는 500개+ 언어, 방언, 지역 환경에서 데이터를 소싱할 수 있게 해줍니다. 이러한 규모는 언어적·문화적 차이가 모델의 성능을 좌우할 수 있는 글로벌 시장용 AI 애플리케이션을 개발하는 고객에게 결정적으로 중요합니다.

플랫폼의 유연성은 다양한 사용 사례에서도 드러납니다. BMW 같은 자동차 고객은 Defined.ai를 멀티모달 로보틱스 데이터에 활용하고, Mastercard 같은 금융 기관은 부정 탐지 모델에 이를 의존합니다. 예를 들어 회사의 센서 데이터 수집 도구는 실제 환경에서 라벨이 붙은 데이터셋을 제공함으로써 자율 시스템을 학습시키는 데 도움을 줍니다. 한편 아랍어와 영국 영어의 콜센터 데이터셋은 지역 억양과 업종별 전문 용어에 맞춘 음성 인식 시스템을 지원합니다.

속도와 확장성은 가치 제안의 핵심입니다. AI Data Marketplace는 API를 통해 데이터셋을 제공하여 고객이 학습 자료를 개발 파이프라인에 직접 통합할 수 있도록 합니다. 맞춤형 프로젝트의 경우, 회사의 전문 서비스 팀이 초기 범위 설정부터 최종 납품까지 고객과 함께 작업하며 데이터셋이 특정한 기술적·윤리적 요구사항을 충족하도록 보장합니다.

AI 개발의 미래 대비

Defined.ai의 행보는 AI 도입의 더 큰 흐름을 반영합니다. 기업들이 실험용 모델에서 운영 환경에 투입 가능한 시스템으로 이동함에 따라, 신뢰할 수 있고 윤리적으로 소싱된 데이터에 대한 수요가 더욱 커졌습니다. 회사의 마켓플레이스 모델은 마찰을 줄여 이를 해결합니다. 개발자는 필요할 때 데이터셋을 구매할 수 있고, 벤더는 자신이 큐레이션한 데이터를 통해 수익을 창출할 수 있습니다.

텍스트, 오디오, 시각 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 AI로의 전환도 회사의 로드맵을 형성했습니다. 이제 기성 데이터셋에는 이러한 형식들의 조합이 포함되어 가상 비서와 자율주행차 같은 애플리케이션에 대응합니다. 의료, 학술 연구, 콜센터 애플리케이션에 대한 집중은 플랫폼의 다재다능함을 더욱 보여줍니다.

10년의 운영 경험을 바탕으로 Defined.ai는 AI 개발의 다음 단계에서 핵심적인 역할을 할 위치에 있습니다. 사람의 전문성, 자동화 도구, 윤리적 안전장치의 결합은 데이터 제공업체가 책임과 함께 규모를 균형 있게 맞추는 방법에 대한 템플릿을 제공합니다. AI가 일상에 더 깊이 내재될수록, 회사의 투명성과 품질에 대한 고집은 업계의 기준을 세울 가능성이 큽니다.