[AI 미래 보고서 04] 데이터의 재정의: 보유량에서 '가르치고 평가하는 능력'으로

<원시 데이터의 시대에서 학습·피드백·평가 루프의 시대로> 인터넷을 다 읽고 나면, 그 다음에는 무엇을 읽을까 앞선 글, 보고서 3편을 이렇게 끝맺은 바 있습니다. “추론 경제의 최종 병목은 칩이 아니라 칩이 만든 결과를 가르치고 평가하는 데이터다.” 그렇다면 그 데이터는 어디에 있을까요? 한동안 AI업계를 지배하던 걱정이 있었습니다. 바로 데이터가 곧 바닥날거란 우려였습니다. 연구기관 Epoch AI는 학습에 쓸 만한 품질의 '공개된 인간 작성 텍스트'가 대략 300조 토큰 규모라고 추정했습니다. 그리고 지금의 추세가 이어지면 2026년에서 2032년 사이, 중간값으로는2028년쯤 이 재고가 모두 소진될 것으로 내다봤습니다.[1] 인터넷이라는 광산이 바닥을 보이기 시작했다는 이야기였습니다. 그런데 이상한 일이 벌어졌습니다. 그 예측이 나온 뒤에도 모델은 계속 좋아졌습니다. 수학과 코딩에서, 컴퓨터를 직접 조작하는 작업에서, 몇 시간짜리 긴 업무를 끝까지 밀고 가는 능력에서