엔터프라이즈 AI의 진짜 병목: 모델이 아니라 온톨로지이다

Session Overview

AI는 이제 세상을 배우는 존재를 넘어, 스스로 세상을 만들어 배우기 시작했다. 데이터를 소비하던 시대는 끝났고, 데이터를 진화시키는 시대가 열리고 있다. 지금 AI 연구의 가장 큰 변화는 더 큰 모델을 만드는 것이 아니라, 더 좋은 데이터를 어떻게 계속 만들어낼 것인가에 있다. 이번 세션에서는 AI가 스스로 데이터를 생성하고, 그 데이터로 다시 성장하는 새로운 학습 패러다임인 Self-Evolving Data가 왜 차세대 AI의 핵심 기술로 주목받고 있는지 살펴본다.

사람이 만든 데이터는 이미 한계에 도달했다. 웹에 존재하는 텍스트와 이미지, 영상은 대부분 학습에 활용되었고, 새로운 고품질 데이터를 사람이 직접 만들어내는 속도는 AI의 발전 속도를 따라가지 못한다. 세계 최고의 연구팀들은 같은 방향으로 움직이고 있다. 사람이 직접 데이터를 만드는 대신 AI가 데이터를 생성하고, 평가하고, 다시 학습하는 자기 진화 루프(Self-Evolving Loop)가 새로운 표준이 되고 있다. 이 세션에서는 이러한 변화가 실제 모델 성능을 어떻게 바꾸고 있으며, 앞으로 Agent AI와 Physical AI 시대에 어떤 의미를 갖는지 최신 연구를 중심으로 살펴본다.

• 왜 AI의 경쟁력은 이제 모델의 크기보다 데이터 생성 능력에서 결정되는가
• 사람이 만든 데이터에서 AI가 진화시키는 데이터로 패러다임이 어떻게 전환되고 있는가
• Self-Evolving Data가 추론 모델과 AI Agent의 성능을 끌어올리는 핵심 원리는 무엇인가
• 더 많이 학습시키는 것이 아닌, 더 좋은 데이터를 선택하고 진화시키는 과정이 왜 중요해졌는가
• 최신 연구 사례를 통해 앞으로 AI 개발 방식이 어떻게 변화할지 전망한다