[AI와 디지털전환] AX 시대, AI 진화는 '이해' 깊이에 달렸다 작성일 11-25 7 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8xw2d1Dgsr"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fa08673cbc8077767e2778cf13cb896013dbc1a9d34280881f694c8bc9a14093" dmcf-pid="6MrVJtwaDw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이정수 플리토 대표" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/25/etimesi/20251125160255440wvkl.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="4jfvFAV7wm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/25/etimesi/20251125160255440wvkl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이정수 플리토 대표 </figcaption> </figure> <p contents-hash="50ba5c20055ec6c02e6649ef553e3a8d1be8e7830eaa4541d75da88965cfe566" dmcf-pid="PRmfiFrNDD" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 전환은 더 이상 일부 기술 기업의 과제가 아니다. 제조, 금융, 의료, 교육 등 전 산업이 AI를 중심으로 재편되는 거대한 변화의 한가운데에 있다. 그러나 진정한 혁신의 본질은 기술의 속도가 아니라, AI가 인간을 얼마나 깊이 이해할 수 있는가에 달려 있다. 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 인간의 의도와 맥락, 감정의 결까지 읽어내는 '지적 파트너'로 발전할 때 비로소 AI 전환(AX)의 의미는 완성된다.</p> <p contents-hash="2969702adac91e9756227ebc0a33bb3942833255ba24af77b6baa9958e5bbe92" dmcf-pid="Qes4n3mjDE" dmcf-ptype="general">AI의 지능은 방대한 데이터에서 출발하지만 그 진화의 깊이를 결정짓는 것은 데이터의 질이다. 양은 학습의 기반을 넓히지만 질은 이해의 차원을 정교하게 만든다. 특히 언어 데이터는 인간의 사고 체계와 세계관을 반영하는 핵심 자산이다. 언어는 정보의 단순 나열이 아니라 문화, 감정, 경험이 응축되어 형성된 '의미의 생태계'다. 동일한 표현도 맥락에 따라 온도가 달라지고, 뉘앙스에 따라 의도가 바뀐다. AI가 이러한 미세한 차이를 이해할 때 비로소 인간과의 소통에서 신뢰를 형성할 수 있다.</p> <p contents-hash="51ec9956ae85646c5b19597d3b750ba590459051eee1db017c224302e8240ab2" dmcf-pid="xbL0VSnQsk" dmcf-ptype="general">초개인화(Hyper-Personalization)의 본질도 여기에 있다. 이는 단순한 패턴 학습이 아니라, 개인의 언어 습관, 사고 방식, 표현의 리듬, 감정의 변화를 포착하는 정밀한 언어적 접근이다. 최근 AI가 '사용자의 문체를 이해하고 맞춰가는' 방향으로 진화하는 것은 기술 경쟁의 초점이 정확한 번역이나 응답을 넘어, 의미를 정확히 해석하고 전달하는 능력으로 이동하고 있음을 보여준다. 다만, 이 과정에서 윤리·보안·프라이버시 보호는 선택이 아니라 전제다. 개인의 언어를 이해한다는 것은 곧 그 사람의 세계를 다루는 일이고, 신뢰 없는 초개인화는 지속될 수 없다.</p> <p contents-hash="9d441776238920c1caddb5434a68a1d4fba9e6abc629aea0ff8a370d79ff358a" dmcf-pid="yr1NI65Twc" dmcf-ptype="general">AI 산업의 경쟁력은 이제 모델의 크기가 아니라 언어 데이터 인프라의 정교함에서 결정된다. 의료, 법률, 금융, 제조 등 전문 영역에 특화된 고품질 데이터는 곧 정확성과 신뢰성을 담보하는 핵심 동력이다. 그래서 글로벌 기업과 국가들이 언어 데이터의 구축·검증·고도화에 장기적 투자를 지속하는 것이다. 더 많은 데이터가 아닌, 더 좋은 데이터가 AI의 미래를 규정한다는 인식이 공유되고 있다.</p> <p contents-hash="8894d562d7b3011b3fa55046e413db3bacce3aefd3dbf684e2332086858ec7dd" dmcf-pid="WmtjCP1yDA" dmcf-ptype="general">AI가 더 많은 산업 현장으로 스며들면서, 기술이 해결해야 할 과제도 단순 처리 능력을 넘어 '각 분야의 언어가 가진 구조와 의미 체계'를 얼마나 정교하게 반영할 수 있는가로 깊어지고 있다. 산업별 전문 언어는 단순한 용어의 집합이 아니라 해당 분야의 규범·절차·사고방식을 내포한 지식 체계다. 의료는 표현 하나의 엄밀함이 진단과 안전을 좌우하고, 법률은 문장 구조의 미세한 차이가 권리와 책임을 규정한다. 금융과 제조 역시 현장의 경험과 노하우가 언어 속에 촘촘히 축적되어 있다. 이러한 맥락을 AI가 정확히 다루기 위해서는, 도메인의 특성과 관점을 충실히 담아낸 고품질 언어 데이터가 필수적이다. 이 기반이 갖춰질 때 AI는 단순 자동화 도구를 넘어 산업의 전문성을 확장하고 미래 의사결정을 함께 설계하는 파트너로 진화할 수 있다.</p> <p contents-hash="1511034f08b97db99b55949df92e253ab28d5202f081cec3f64a78938f804cdb" dmcf-pid="YsFAhQtWEj" dmcf-ptype="general">AI가 인간을 분석의 대상이 아니라 이해의 주체로 대하는 순간, 데이터는 차가운 코드가 아니라 사람을 연결하는 언어가 된다. 고품질 언어 데이터는 AI의 지능을 만들고, 그 지능은 다시 사람과 사람을 연결한다. 이 선순환이 정착될 때, 기술은 인간을 대체하지 않고 인간의 가능성을 확장하는 새로운 시대가 열린다. 결국 AX의 중심에는 기술이 아니라 '사람'이 있다. 그리고 사람을 이해하는 AI는 좋은 언어 데이터에서 출발한다.</p> <p contents-hash="a654bbe42d586b216fa9587d206452a23b187f96f0092c3736a1ba10a3940dfd" dmcf-pid="GO3clxFYIN" dmcf-ptype="general">이정수 한국인공지능·소프트웨어산업협회 초거대AI추진협의회원·플리토 대표 pr@flitto.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '선우은숙 며느리' 최선정, 1억원 기부하고 영국行…2층 버스타고 소탈한 가족 여행 11-25 다음 [기고] K디스플레이, 중국을 두려워할 것인가 판을 키울 것인가 11-25 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
