같은 AI 기술을 기반으로 개발됐더라도, 사용자 경험은 전혀 다르다. 어떤 챗봇은 감정을 이해하며 대화를 이어가는 반면, 어떤 챗봇은 질문 의도를 제대로 파악하지 못한다. 이 같은 차이를 만들어내는 핵심 요인은 무엇일까? 산업 전문가들은 입을 모아 "결국 성능을 좌우하는 건 학습데이터의 질"이라고 말한다. AI가 세상을 이해하는 방식은 인간이 설계한 데이터로부터 출발한다. 최근 AI 업계는 단순히 많은 데이터를 확보하는 것에서 벗어나, 현실성과 정밀도가 높은 데이터 설계에 집중하고 있다. 특히 감정, 언어, 문화, 맥락 등 사람 중심의 복합 요소를 반영한 데이터가 AI 성능 향상에 핵심 역할을 한다는 인식이 확산되고 있다. 이런 흐름 속에서 판티마는 텍스트, 음성, 이미지 등 멀티모달 학습 데이터를 실제 사용 환경에 맞춰 설계하고, 고객 맞춤형으로 수집·가공·납품하는 전 과정을 직접 수행하고 있다. 최근에는 글로벌 게임사와 협력해 혐오 발언 및 감정 인식이 가능한 AI 모델 개발을 위한 다국어 음성 데이터셋을 구축 중이다. 이는 AI가 실제 환경에서 악성 행위를 얼마나 정확히 인지하고 대응할 수 있는지를 좌우하는 기반 기술이다. 판티마의 데이터 전략은 ‘1사
카카오가 국내 최초로 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 통합 멀티모달 언어모델 ‘카나나(Kanana)-o’를 공개했다. 1일 자사 테크 블로그를 통해 성능과 개발 후기까지 상세히 공개하며 기술적 진화를 강조했다. 카나나-o는 기존의 텍스트 기반 언어모델을 넘어, 음성과 이미지를 동시에 입력받아 의미를 분석하고 이에 맞는 텍스트나 음성으로 응답을 생성할 수 있는 모델이다. 카카오는 이미지에 특화된 모델 ‘카나나-v’와 오디오 처리에 특화된 ‘카나나-a’를 병합하는 방식으로 멀티모달 통합 모델을 단기간 내 구축했다. 특히 이번 모델은 한국어에 특화된 데이터셋을 기반으로 지역 방언, 억양, 어미 변화를 정밀하게 반영했다. 이를 통해 제주도, 경상도 등 지역 방언을 표준어로 자연스럽게 변환하는 능력을 갖췄으며, 해당 방언으로도 정확한 감정 인식이 가능하다. 카카오는 카나나-o가 한국어 및 영어 벤치마크에서 글로벌 최고 수준의 성능을 기록했으며, 특히 한국어 기반 벤치마크에서는 높은 우위를 보였다고 설명했다. 감정 인식 부문에서는 양 언어 모두에서 높은 정확도를 보이며, 단순 응답을 넘어 감정 기반 소통이 가능한 AI의 가능성을
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