최근 인공지능(AI)이 기술, 과학, 금융, 경제, 정부 등 산업과 사회와 글로벌 거버넌스까지 변화를 일으키고 있는 가운데 하드웨어의 성능 향상에 따른 AI 알고리즘은 비약적인 발전하고 있는 가운데 플랫폼을 구축하고 UI를 만드는 것이 큰 영향을 미치고 있지만 실제로 구현한 AI가 성공하느냐, 실패하느냐는 학습된 데이터가 결정한다. 또 예측 모델은 교육과 적용 및 수정으로 지속적으로 향상 될뿐만 아니라, 전반적인 AI 성능 향상에 도움이 되는 모든 서브 시스템을 수행할 수 있으나, 그 적절한 학습 데이터를 얻는 것은 현재 대부분의 기업에게 가장 어려운 문제이기도 하다.

이 가운데 높은 신뢰수준을 기반으로 한 크라우드 소싱 방식과 데이터를 위한 모델링으로 인공지능(AI) 머신러닝에 필요한 학습데이터를 수집하고 강화, 구조화 및 전처리하는 스타트업 크라우드웍스(대표 박민우)가 국내외 주목을 받고 있다. 크라우드웍스는 500만 건 이상의 학습 데이터를 생산하며, 빠르게 비즈니스를 확장 중이다. 또 고객의 AI 비즈니스가 보다 효과적으로 경쟁할 수 있도록 도와주는 AI 솔루션을 개발하고 구현하려는 인공지능 서비스를 준비하는 기업들에게 양질의 학습데이터를 빠르고 정확하게 제공한다.

특히 머신러닝에서 많은 데이터를 확보한 분야라면 모델을 적용하기 쉽지만, 데이터가 부족한 분야는 그렇지 않다는 것이다. 이것은 고객에게 매우  어려운 분야로 '크라우드웍스(Crowdworks)' 서비스는 인공지능이 사람들과 마찬가지로 '생각하는 데' 필요한 인적 통찰력을 부여하고 다양한 산업의 회사가 빅데이터 문제를 해결하고 컴퓨터 비전 및 자연어 모델을 확장할 수 있도록 도와준다.

크라우드웍스 서비스는 개설자가 온라인을 통해서 업무을 의뢰하고 작업자가 업무를 수행하는 오픈 플랫폼으로 사용자(작업자)는 언제 어디서나 주어진 업무를 통해서 쉽게 수익을 창출할 수 있으며, 개설자(의뢰자)는 원하는 작업을 크라우드소싱을 통해서 저렴한 비용으로 빠르게 양질의 데이터를 확보할 수 있다. 또 작업을 통해서 생산된 데이터는 머신러닝 학습데이터로 즉시 활용되어 성공적인 인공지능의 구현과 성능을 향상시키는데 기여한다.

현재 크라우드웍스는 서비스 플랫폼에서는 이미지 객체를 정확하게 선택 및 분류하고 이미지 인식 데이터 및 기타 연구에서 사용할 수 있는 수준까지 확장할 수 있는 '이미지 웍스(Image Works)', 영수증 이미지나 문서화된 이미지로부터 텍스트 데이터를 분류하여 기록하고 그 속성들에 따라 데이터를 가공할 수 있는 '텍스트 웍스(Text Works)', 외국어 번역이나 또는 대화 내용의 음성파일을 듣고 이를 텍스트(Speech To Text)화 하거나 또는 텍스트를 읽고 음성파일(Text To Speech)로 전환하는 작업으로 AI의 학습 데이터로 사용할 수 있는 '보이스 웍스(Voice Works)’ 등이 있으며, 지난해 10월에는 크라우드웍스 모바일앱(안드로이드)을 출시하기도 했다.

한편 지난 24일 ‘데모데이’를 개최한 네이버랩스 송창현 네이버 CTO 겸 대표는 D2SF(네이버 D2 Startup Factory) 출범 3주년을 맞아 “D2SF는 3년 전부터 지금까지 훌륭한 기술 스타트업에 공격적으로 투자해 왔다”며, “앞으로도 D2SF는 기술 창업 생태계에 더 많은 사람들이 뛰어들 수 있는 기반을 마련하고, 훌륭한 기술 스타트업과 적극 협력해 나가겠다.”고 말했다.

이날 행사에 네이버가 투자한 대표적인 스타트업으로 참여한 크라우드웍스(crowdworks)는 라이브로 기술 데모를 시연하고 비즈니스 성과를 공개해 참석자들에 큰 주목을 받았다. 또 지난해 IBM 왓슨 퍼스낼리티 인사이트(IBM Watson Personality Insight) 한국어 API 포팅 프로젝트를 시작으로 미래부(현, 과기정통부) 엑셀러레이터 연계 지원 사업 협약 체결 등과 지난 2월에는 유영민 과기정통부 장관이 회사를 방문해 ‘AI 학습용 데이터 수집‧가공 솔루션’ 개발 관계자를 격려하고, 혁신 서비스를 직접 체험해보는 기회를 가지기도 했다.