[우리가 AX 주역]〈67〉씽크포비엘, AI 신뢰성 기술로 글로벌 공략

작성일 08-17

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 씽크포비엘
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 인공지능(AI) 신뢰성 전문 기업 씽크포비엘은 교육·컨설팅·전문 도구를 결합해 AI 안전성과 신뢰성을 확보하는 솔루션을 제공한다. 2010년대 초부터 소프트웨어(SW) 안전과 품질 컨설팅을 수행해온 경험을 토대로, 2016년부터 AI 안전 연구에 본격 착수했다.
 씽크포비엘의 핵심 경쟁력은 데이터 편향 분석과 중복 제거 기술이다. 자체 개발한 '리인(Re:In)' 도구는 기업 데이터의 중복률과 편향을 정밀 분석, AI 모델의 학습 효율과 공정성을 높인다. 분석 시간을 크게 단축하는 것은 물론 분석 결과를 바탕으로 데이터 수집 커버리지를 설계·보완하는 기능을 지원한다.
 씽크포비엘은 교육-컨설팅-도구 제공을 하나의 패키지로 운영한다. 교육을 통해 AI 신뢰성의 중요성을 인식시키고, 이후 컨설팅으로 조직·프로세스·데이터 관리 체계를 개선한다. 도구는 편향 측정과 중복 제거뿐 아니라 데이터 수집 전략 수립까지 지원한다.
 씽크포비엘은 동남아와 중앙아시아에서는 데이터 정제 인력 확보를 위한 조인트벤처 설립을 추진 중이다. 데이터 정제 분야가 기술과 논리력이 필요하고, 아직은 사람 손이 많이 가는 작업이기 때문이다.
 현재 우즈베키스탄·베트남을 유력 후보로 두고, 관련 절차를 검토하고 있다. 특히 우즈베키스탄은 정부 차원에서 AI 신뢰성 아카데미 설립과 국비 인력 양성을 제안해왔으며, 구체적 방안을 논의 중이다. 
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 박지환 씽크포비엘 대표
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 〈인터뷰〉 박지환 씽크포비엘 대표 “해외는 이미 AI 신뢰성 시장 열려”
 박지환 씽크포비엘 대표는 AI 신뢰성의 출발점을 데이터 품질에서 찾았다. 데이터를 많이 투입할 수록 AI가 더 믿을 만해지는 것이 아니라고 밝혔다.
 “기업 데이터의 98%가 중복입니다. 의미 없는 데이터가 모델 성능을 떨어뜨립니다. 중복을 줄이면 편향이 완화되고, 커버리지를 설계해 부족한 영역을 채우는 게 중요합니다.”
 데이터 편향 분석의 핵심은 '양보다 질'이다. 박 대표는 “단순 데이터 라벨링이 덧셈이라면, 편향 분석은 적분”이라며 “처음부터 모수와 범위를 논리적으로 도출해 채워 가는 방식”이라고 설명했다.
 박 대표는 AI 신뢰성을 제품 검증이 아니라 조직과 프로세스 역량의 문제라고 봤다. 그는 AI 신뢰성이 보증해야 하는 건 '문제없는 AI'가 아니라 '지속 감시 체계'라고 강조했다.
 박 대표는 “국내는 아직 초기지만, 해외는 이미 신뢰성과 경제성을 함께 보는 시장이 형성됐다”며 “데이터 편향 분석 기술과 글로벌 인력 풀을 기반으로 시장을 넓혀갈 계획”이라고 말했다.
 김명희 기자 noprint@etnews.com
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