[인터뷰] “AI 불투명성, 온체인으로 깬다⋯ 펄랩스, 고위험 AI 위한 ‘정밀 데이터’ 공급

아흐메드 라샤드 펄랩스 창업자 인터뷰
온체인 기록으로 데이터 생성 전 과정 추적…AI 신뢰성 강화 시도
APAC 중심 글로벌 확장…전문 인력 네트워크 경쟁력 부각

[블록미디어 오수환 기자] 인공지능(AI) 기술이 고도화됨에 따라 이제 시장 경쟁력은 데이터의 ‘양‘이 아닌 ‘정확도와 품질‘로 옮겨가고 있다. 모델이 정교해질수록 방대한 데이터보다 복잡하고 정밀한 고품질 데이터에 대한 수요가 급증하고 있기 때문이다. 이에 발맞춰 데이터의 추적성과 투명성을 확보하기 위해 블록체인 기반의 검증 체계를 도입하려는 시도 또한 빠르게 확산되는 추세다.

펄랩스는 이러한 변화에 맞춰 설계된 블록체인 기반 데이터 라벨링 및 관리 플랫폼이다. 전문가 중심 네트워크와 온체인 기록 구조를 결합해 데이터 생성 전 과정의 투명성과 추적성을 확보하는 것을 목표로 한다. 특히 데이터 생성·수정·검수 과정에서 발생하는 메타데이터를 블록체인에 기록하고, 참여자의 전문성과 작업 이력을 기반으로 평판을 축적함으로써 고정밀 데이터 생산 체계를 구축하고 있다.

아흐메드 라샤드 펄랩스 창업자는 지난달 17일 미국 덴버에서 블록미디와 인터뷰를 갖고 “현재 AI 산업의 본질적인 병목은 여전히 데이터”라며 “이제는 단순히 많은 데이터를 확보하는 것이 아니라 얼마나 정밀하고 신뢰할 수 있는 데이터를 구축하느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다”고 말했다.

그는 기존 데이터 라벨링 산업이 대량 생산 중심으로 설계된 구조적 한계를 지니고 있다고 지적했다. 초기 AI 시장에서는 빠른 개발을 위해 익명 크라우드소싱 기반의 데이터 생산이 효과적이었지만, 현재와 같이 고도화된 모델 환경에서는 이러한 방식이 더 이상 유효하지 않다는 설명이다. 라샤드는 “누가 데이터를 생성했는지 알 수 없고, 품질을 일관되게 보장할 수 없는 구조로는 의료·법률·국방과 같은 고위험 분야에서 요구되는 수준을 충족하기 어렵다”고 말했다.

이 같은 문제의식에서 출발한 것이 펄랩스의 온체인 데이터 관리 구조다. 펄랩스는 데이터 생성과 수정, 검수 등 모든 과정에서 발생하는 메타데이터를 블록체인에 기록한다. 이를 통해 각 데이터가 어떤 과정을 거쳐 만들어졌는지 추적할 수 있으며, 오류 발생 시 원인을 신속하게 규명할 수 있는 체계를 구축했다. 라샤드는 “데이터 오염이나 오류는 AI 시스템 전체의 신뢰성을 흔드는 요소”라며 “추적성과 변경 불가능성이 결합된 구조가 필수적”이라고 강조했다.

특히 작업자 중심의 평판 시스템은 기존 모델과의 차별점으로 제시됐다. 펄랩스는 참여자의 전문성과 작업 이력을 기반으로 평판 점수를 축적하고 이를 프로젝트 간 연동한다. 특정 분야에서 높은 정확도를 입증한 작업자는 보다 고난도 작업에 참여할 수 있으며, 이에 따라 보상도 차등 지급된다. 그는 “성과와 보상이 정렬되는 구조가 만들어질 때 자연스럽게 데이터 품질이 향상된다”고 설명했다.

이와 함께 전문가 기반 네트워크도 중요한 축으로 작용한다. 단순 작업자가 아닌 실제 전문 인력이 데이터 생성에 참여하는 형태로, 예를 들어 의료 데이터는 영상의학 전문의가, 금융 규제 관련 데이터는 법률 전문가가 담당한다. 이는 범용 인력을 활용하던 기존 방식과 달리 고정밀 데이터 생산을 가능하게 한다는 평가다.

라샤드는 “전문성이 검증된 인력이 각자의 분야에서 작업해야만 높은 정확도를 확보할 수 있다”며 “누구나 참여하는 형태로는 현재 AI가 요구하는 수준의 품질을 맞출 수 없다”고 말했다. 이어 “적합한 인력에게 적합한 도구와 교육, 그리고 보상이 제공될 때 데이터 품질은 자연스럽게 향상된다”고 강조했다.

시장 반응도 빠르게 나타나고 있다. 펄랩스에 따르면 플랫폼 출시 첫날 약 20만명이 가입했으며, 현재 전 세계 100만명 이상의 참여자가 활동하고 있다. 누적 작업 수는 수백만 건에 달하며, 플랫폼 내 보상 포인트는 10억건 이상 발행됐다. 회사는 이러한 성장세를 바탕으로 연간 반복 매출 600만달러를 확보했으며, 연내 3000만달러 달성을 목표로 하고 있다.

향후 전략과 관련해 라샤드는 전문성 확장과 글로벌 진출을 핵심 과제로 제시했다. 특히 아시아·태평양(APAC) 지역을 주요 거점으로 보고 있으며, 높은 교육 수준과 전문 인력 기반이 강점으로 작용할 것이라고 평가했다. 그는 “AI 연구개발이 활발한 동시에 고도로 전문화된 인재가 많은 지역”이라며 “글로벌 인재를 분산된 형태로 연결하는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.

장기적으로는 블록체인과 AI의 결합이 산업 전반의 구조를 변화시킬 것이라는 전망도 내놨다. 라샤드는 “앞으로 AI 시스템은 반드시 검증 가능하고 추적 가능한 데이터 위에서 구축될 것”이라며 “데이터 생성 과정이 불투명한 ‘블랙박스’ 구조는 점차 사라질 것”이라고 강조했다. 이어 “자율적으로 의사결정을 수행하는 AI가 확대될수록 데이터의 책임성과 투명성은 선택이 아닌 필수 요소가 될 것”이라고 덧붙였다.