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/AI Chasm Catalyst
인공지능(AI)의 성패는 ‘데이터 품질’에 달려 있다. 그러나 실제로는 대부분의 데이터가 AI 개발에 적합하지 않은 상태로 공개되고 있다. 이에 영국 오픈데이터연구소(ODI)는 실질적으로 ‘AI에 적합한 데이터’를 만드는 기준과 방법론을 제시했다. 이 프레임워크는 기술, 법적 요건, 데이터 품질, 윤리까지 포괄하며, 데이터 제공자가 AI 생태계에 기여하는 실질적 기준서로 주목받고 있다.
출처 : https://theodi.cdn.ngo/media/documents/A_framework_for_AI-ready_data.pdf
■ 기존 프레임워크의 한계, ODI가 말하는 보완점
전통적인 FAIR 원칙(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)은 유용하지만, AI 실무자 입장에서 구체적 활용 지침이 부족하다는 지적이 많았다. 다른 프레임워크(AIDRIN, Bridge2AI 등)도 각각의 한계를 지니며, 실제 데이터 제공자가 활용하기엔 복잡하거나 범용성이 떨어졌다.
ODI는 이에 대응해 ▲데이터 속성, ▲메타데이터, ▲데이터 포털 및 API 같은 인프라를 아우르는 세 가지 축의 실천적 기준을 제안했다.
📌 주요 키워드
AI-ready data : AI 모델 개발에 즉시 활용 가능한 데이터.
By design : 데이터 수집 및 관리 단계부터 AI를 염두에 둔 설계.
Feedback loop : 데이터 생산자와 사용자 간의 지속적 피드백을 통한 데이터 품질 개선.
📌 ODI(April 2025)의 주요 발표 내용
기존 데이터 관리 프레임워크(Fair, Bridge2AI, AIDRIN 등)는 AI 실무자 관점에서 실용성이 부족 하다는 점을 지적.
AI 모델 개발을 위한 데이터는 단순히 공개되는 것이 아니라, 실제 AI 학습 및 배포에 즉시 활용 가능한 상태 여야 한다는 전제.
이를 위해 3가지 축 (데이터 자체, 메타데이터, 인프라)을 기반으로 AI-준비 데이터의 실천적 기준 제시.
■ ODI의 ‘AI-준비 데이터’ 3대 요건
1️⃣ 데이터 자체: 표준화·일관성·균형·익명화
▶국제 표준 적용: 예) 날짜는 ISO 8601, 국가 코드는 ISO 3166-1 alpha-3 적용
▶의미적 일관성: ‘heart attack’과 ‘cardiac arrest’를 혼용하지 않고, ICD-10, SNOMED CT와 같은 용어집 기반 사용
▶출처 및 클래스 불균형 식별: 예) CommonCorpus처럼 각 문서 출처 명시
▶익명화: 신용카드 사기 탐지 데이터처럼 개인정보는 비식별 처리
▶파일 형식 적합성: .csv, .parquet, RDF 등 AI 친화적 포맷 사용 권장
2️⃣ 메타데이터: 기계가 읽고, 사용자가 신뢰할 수 있어야
▶기계 판독 가능한 구조: JSON-LD 형식의 Croissant 표준 권장
▶함께 제공되는 메타데이터: API 호출 시 메타데이터 자동 반환 (예: WorldPop API)
▶기초 통계 포함: 컬럼별 평균·분산·분포 명시
▶바이어스 및 합성 데이터 명시: 어떤 가정으로 데이터가 만들어졌는지 투명하게 설명
▶법적·사회적 정보 포함: 라이선스 URL, 개인정보 보호 정책 명시
3️⃣ 인프라: 데이터가 접근 가능하고, 버전이 관리되어야
▶사용자 중심 포털 제공: 예) European Data Portal처럼 검색·시각화 도구 포함
▶RESTful API 및 서브셋 추출 가능: AI 실무자에게 효율적인 활용 가능성 제공
▶버전관리 시스템 필수: DVC나 Git 기반의 변경 이력 추적 시스템 운영
■ 실전 적용 예시: PDB vs. BNB
✔️ Protein Data Bank (PDB) – “AI 활용에 최적화된 생물학 데이터”
데이터 형식(mmCIF)과 메타데이터 구조가 잘 정비됨
API와 포털 제공, 버전 이력 명확
보완점: 메타데이터에 파일 형식 다양화 및 라이선스 명시 강화 필요
✔️ Linked Open British National Bibliography (BNB) – “표준은 뛰어나나, 실무 활용은 미흡”
RDF 기반의 높은 호환성과 공개성 확보
그러나 Parquet, JSON-LD 포맷 부재
API 기능 제한(SPARQL 1.0만 지원), 시각화 기능 부족
종합적으로 부분적 AI-준비 상태
■ 시사점: ‘데이터는 코드보다 먼저 설계돼야 한다’
ODI는 단순히 지침을 나열하지 않고, 실무자가 따라할 수 있는 구체 지표와 예시를 제시했다. 특히 강조된 것은 두 가지다.
데이터는 수집 단계부터 ‘AI를 염두에 둬야 한다’는 ‘by design’ 원칙
데이터 생산자와 사용자 간의 피드백 루프 형성 → 데이터 개선 가속화
이 프레임워크는 단순히 AI에 필요한 ‘기술적 요건’이 아니라, 사회적으로 책임 있고 지속 가능한 데이터 생태계를 만들기 위한 토대로 기능할 수 있다.
■ 결론: AI는 데이터에서 시작한다
데이터가 AI의 연료라면, AI-준비 데이터는 고성능 연료다. ODI의 이번 프레임워크는 추상적인 원칙에서 벗어나, 현장 중심의 실행 가이드로서 의미를 가진다. AI 시대를 준비하는 기업과 기관이라면, 이제는 모델보다 먼저 데이터를 점검해야 할 때다.
📌 핵심 주장 1: 데이터는 AI 모델보다 먼저 설계되어야 한다
AI 모델 개발은 데이터 품질에 극도로 민감함.
데이터 수집 단계부터 AI를 염두에 둔 설계(by design )가 필수.
데이터 품질이 낮을 경우, 모델 성능 향상 노력이 무의미해질 수 있음.
📌 핵심 주장 2: AI-준비 데이터는 기술적 요구사항을 넘어 사회적 책임을 포함한다
단순히 데이터를 AI 친화적으로 제공하는 것을 넘어, 윤리성 , 공정성 , 책임성 까지 고려.
라이선스, 익명화, 바이어스 명시 등은 AI 윤리 원칙 준수의 핵심 요소.
지속 가능한 데이터 생태계를 위한 기반 구축.
📌 핵심 주장 3: AI-준비 데이터는 사용자와 생산자 간 피드백 루프를 통해 개선되어야 한다
AI 개발자는 데이터의 문제점을 직접 발견할 수 있음.
데이터 제공자와 개발자 간 협업 기반 피드백 루프 형성 → 데이터 품질 지속 향상.
■ 시사점
🔚 AI는 데이터에서 시작된다
AI 모델은 데이터의 품질에 의해 결정된다.
고성능 AI는 고품질, 고신뢰성, 고재현성의 AI-준비 데이터 에서만 나온다.
🧭 ODI의 역할
추상적인 원칙이 아닌 현장 중심 실행 가이드 를 제공.
데이터 생산자, AI 개발자, 정책 입안자 모두를 위한 공통 언어 를 제시.
📈 향후 전망
AI 모델보다 데이터 품질 관리 에 대한 투자가 확대될 전망.
데이터 라이선스, 익명화, 바이어스 관리 등이 AI 윤리 및 거버넌스 의 핵심 항목으로 부상.
ODI의 프레임워크는 정부, 공공기관, 기업의 AI 전략 수립 에 중요한 기준이 될 것.
✍ 자료출처: Open Data Institute (2025) 📚 참고 자료
Open Data Institute (2025), A Framework for AI-Ready Data
FAIR Principles (Wilkinson et al., 2016)
Bridge2AI Program, NIH
AIDRIN Framework for AI-Ready Data