만약 당신이 모르는 사이에 AI 모델의 기반이 결함 있는 데이터로 구축된다면 어떻게 될까요? AI 데이터 라벨링 시대는 극적인 변화를 겪었습니다. 한때는 “이 이미지에 고양이가 있습니까?”라고 답하거나 명확하게 정의된 물체 주위에 바운딩 박스를 그리는 것과 같은 간단한 작업이었던 것이 이제는 정교한 데이터 준비를 요구합니다. 현대 데이터 라벨링은 훨씬 더 복잡합니다. 멀티모달 데이터셋은 깊은 의미론적 이해를 필요로 하고, 주관적인 판단은 문화에 따라 다르며, 엣지 케이스는 맥락적 이해를 필요로 합니다. 더 간단하고 객관적인 라벨링 작업을 위해 설계된 전통적인 품질 관리 프레임워크는 이러한 과제를 충족하기에 더 이상 충분하지 않습니다.