
고경민 스피링크 대표
-언어학적·데이터과학적 접근으로 영혼이 담긴 AI 설계
-LG그룹, SK그룹 등 대기업과 협업 진행
[한경잡앤조이=이진호 기자] 스피링크는 인공지능(AI) 학습용 데이터를 설계하고 구축하는 스타트업이다. 고경민 대표(38)가 2015년 4월에 설립했다.
고 대표는 “스피링크는 AI 생태계를 혁신하는 데이터 선도 기업이라는 비전을 가진 기업”이라며 “인공지능 학습용 데이터를 설계하고 구축하는 텍스트넷(TEXTNET)을 서비스하고 있다”고 소개했다.
TEXTNET은 인공지능 학습을 위한 텍스트 데이터를 구축하고 설계하는 서비스다. 고 대표는 “서비스 런칭 이후 스피링크는 지금까지 LG그룹, SK그룹 등 대기업과 협업을 진행하며 발전해 왔다”며 “멀티턴 대화 시나리오, AI 페르소나 등 고난도 설계가 수반되는 레퍼런스를 쌓아 나가고 있다”고 말했다.
“영화 'Her'에 등장하는 AI 비서 사만다처럼 AI에 영혼을 담는 작업이 바로 페르소나 설계입니다. 사람마다 말투가 다르듯이 세상에 똑같은 챗봇은 존재하지 않습니다. 하지만 그 차이를 막상 데이터로 구현하려면 치열한 설계가 필요합니다. 같은 의미의 문장이라도 사용하는 단어나 활용하는 어미와 조사에 따라 매우 느낌이 달라지기 때문입니다.”
TEXTNET은 사용자의 기획과 목적에 맞춰 언어학적·데이터과학적 접근으로 영혼이 담긴 AI를 설계한다. “텍스트가 활용되는 분야는 무궁무진합니다. 하지만 텍스트는 이미지나 동영상과 다르게 학습용 데이터를 구축하고 가공하기 위한 설계 과정이 어렵고 중요합니다. 대화 데이터는 사람들이 매일 접하는 데이터이기 때문에 기대감 또한 높습니다. 기대감을 쉽게 만족시킬 수 있는 수준으로 만들기도 어렵습니다. 기술적 수준과 사용자의 요구 수준 사이의 간격을 언어학적 관점으로 일부 소화해주는 것이 TEXTNET만의 강점입니다.”
(...)
▶ 기사 원문 보기
TEXTNET은...
국문학, 언어학, 심리학 석·박사를 포함한 전문 인력으로 구성된 언어전문가 그룹으로서,
고객사의 니즈에 부합하는 텍스트 데이터를 설계·가공·구축하고
내부 R&D를 통해 설계 방식을 지속적으로 개선하여 최적의 설계 방법을 제안합니다.
프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련된 크루를 선별하여 투입하고,
체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.
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[한경잡앤조이=이진호 기자] 스피링크는 인공지능(AI) 학습용 데이터를 설계하고 구축하는 스타트업이다. 고경민 대표(38)가 2015년 4월에 설립했다.
고 대표는 “스피링크는 AI 생태계를 혁신하는 데이터 선도 기업이라는 비전을 가진 기업”이라며 “인공지능 학습용 데이터를 설계하고 구축하는 텍스트넷(TEXTNET)을 서비스하고 있다”고 소개했다.
TEXTNET은 인공지능 학습을 위한 텍스트 데이터를 구축하고 설계하는 서비스다. 고 대표는 “서비스 런칭 이후 스피링크는 지금까지 LG그룹, SK그룹 등 대기업과 협업을 진행하며 발전해 왔다”며 “멀티턴 대화 시나리오, AI 페르소나 등 고난도 설계가 수반되는 레퍼런스를 쌓아 나가고 있다”고 말했다.
“영화 'Her'에 등장하는 AI 비서 사만다처럼 AI에 영혼을 담는 작업이 바로 페르소나 설계입니다. 사람마다 말투가 다르듯이 세상에 똑같은 챗봇은 존재하지 않습니다. 하지만 그 차이를 막상 데이터로 구현하려면 치열한 설계가 필요합니다. 같은 의미의 문장이라도 사용하는 단어나 활용하는 어미와 조사에 따라 매우 느낌이 달라지기 때문입니다.”
TEXTNET은 사용자의 기획과 목적에 맞춰 언어학적·데이터과학적 접근으로 영혼이 담긴 AI를 설계한다. “텍스트가 활용되는 분야는 무궁무진합니다. 하지만 텍스트는 이미지나 동영상과 다르게 학습용 데이터를 구축하고 가공하기 위한 설계 과정이 어렵고 중요합니다. 대화 데이터는 사람들이 매일 접하는 데이터이기 때문에 기대감 또한 높습니다. 기대감을 쉽게 만족시킬 수 있는 수준으로 만들기도 어렵습니다. 기술적 수준과 사용자의 요구 수준 사이의 간격을 언어학적 관점으로 일부 소화해주는 것이 TEXTNET만의 강점입니다.”
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국문학, 언어학, 심리학 석·박사를 포함한 전문 인력으로 구성된 언어전문가 그룹으로서,
고객사의 니즈에 부합하는 텍스트 데이터를 설계·가공·구축하고
내부 R&D를 통해 설계 방식을 지속적으로 개선하여 최적의 설계 방법을 제안합니다.
프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련된 크루를 선별하여 투입하고,
체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.
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