By 비즈테크 
AI 시대, ‘합성 데이터’가 진짜 데이터를 대체할 날이 머지않았다
안녕하세요, 데이터와 기술의 교차점에서 매일 새로운 세상을 꿈꾸는 블로거입니다.
요즘 IT 업계는 ‘AI’라는 키워드로 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 챗GPT, 생성 AI, 자율주행, 디지털 헬스케어 등 AI의 영향력은 계속 커지고 있죠.
하지만 가장 근본적인 문제는 바로 “AI는 데이터 없이는 발전할 수 없다”는 사실입니다.
이 데이터를 확보하는 일이 생각보다 훨씬 어려워서, 개인정보보호 규제, 데이터 품질 문제, 높은 비용 부담 등이 계속 장애물로 작용하고 있습니다.
이러한 문제를 해결할 핵심 솔루션으로 떠오른 것이 바로 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’입니다.
합성 데이터란? 현실 같은 가짜 데이터!
혹시 영화 ‘딥페이크’ 들어보셨나요? AI가 사람 얼굴이나 목소리를 만들어내는 기술입니다.
합성 데이터도 이와 비슷한 개념으로, ‘존재하지 않지만 실제처럼 보이는 데이터’를 의미합니다.
예를 들어 병원에서 환자 데이터를 사용할 때를 생각해 보세요. 개인정보보호법이 강화된 상황에서, 실제 환자 정보를 AI 학습에 활용하는 건 법적·윤리적 문제가 크죠.
그래서 AI가 데이터를 분석하는 데 필요한 통계적 특성과 구조를 모방한 ‘가짜 환자 데이터’를 만들어냅니다.
이 데이터는 겉보기엔 실제와 구별 어려울 정도로 정밀하며, 개인정보는 전혀 노출되지 않기 때문에 안전하게 활용할 수 있습니다.
왜 ‘합성 데이터’가 이렇게 주목받을까?
1. 개인정보 보호 용이
기업이 민감한 고객정보를 공개하지 않아도 AI 개발과 테스트를 진행할 수 있습니다.
금융권에서는 거래 데이터의 이상 탐지 모델을 위해, 고객 정보 대신 합성 거래 데이터를 활용하며 비용과 리스크를 크게 낮추고 있죠.
2. 희귀·예외 상황 시뮬레이션 가능
AI는 다양한 환경을 학습해야 하는데, 희귀하거나 특수한 상황은 데이터 수집이 어렵습니다.
합성 데이터를 활용하면 비오는 날, 눈 오는 날, 돌발 상황 등 어떤 조건이든 마음껏 시뮬레이션할 수 있습니다.
구글 자율주행팀과 테슬라는 이미 합성 영상·이미지 활용으로 학습 범위를 넓히고 있습니다.
3. 데이터 편향(bias) 문제 해결
현실 데이터는 특정 그룹이 과다 대표되거나, 일부 그룹은 부족할 수 있어 편향이 심합니다.
이런 데이터를 그대로 학습시키면 AI도 편향된 결과를 내놓기 쉽습니다.
반면, 합성 데이터는 인위적으로 비율을 조절할 수 있어, 인종·성별·질병 유형 등을 균형 있게 마련 가능해 공정성을 높입니다.
전문가들도 ‘합성 데이터’에 주목!
가트너 전망에 따르면, 2030년까지 AI 모델이 사용하는 데이터의 60% 이상이 ‘합성 데이터’로 대체될 것으로 보고 있습니다.
영국의 IT 전략가 제프 발로우는 이렇게 말했어요:
“AI 시대에 데이터는 새 기름이고, 합성 데이터는 정제된 에너지다.”
이처럼 업계는 합성 데이터가 단순한 대안이 아닌, 미래의 ‘데이터 표준’으로 자리 잡을 가능성에 주목하고 있습니다.
하지만… 합성 데이터도 만능은 아니다
“그냥 모든 데이터를 합성 데이터로 만들어 버리면 되지 않겠어?”라는 생각도 있을 겁니다.
하지만, 사실 그렇지 않습니다. 무작정 생성된 합성 데이터는 기대한 성과를 내기 어렵고, 오히려 성능저하를 유발할 수도 있습니다.
합성 데이터를 만들기 위해서는 기존 실제 데이터를 잘 이해하고 분석하는 과정이 필수입니다.
또한, 윤리적·법적 기준을 반드시 충족해야 하며, 특히 의료 등 과학적 검증이 중요한 분야에서는 검증 과정을 빠뜨리지 않아야 합니다.
실제 활용 사례: 재무 데이터 시뮬레이션
제가 경험한 사례를 하나 말씀드리자면, 스타트업에서 재무 시뮬레이션을 위해 오픈소스 기반 합성 데이터 도구를 활용했던 적이 있습니다. 고객의 개인정보 보호 때문에 실제 거래 데이터를 사용할 수 없었는데, 이 도구를 이용해 가짜 거래 데이터를 빠르게 만들어서 프로토타입 개발과 피드백 과정을 훨씬 원활하게 진행할 수 있었어요.
이처럼, 적절한 이해와 도구만 갖추면 개인이나 기업 모두에게 강력한 무기가 될 수 있습니다. 데이터 보호와 동시에 효율성을 높일 수 있는 실용적인 전략입니다.
여러분의 생각은 어떠신가요?
앞으로 ‘합성 데이터’는 의료, 금융, 자율주행 등 여러 분야에서 핵심 자원으로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 데이터의 안전한 활용, 편향 해결, 위험한 환경에서도 학습 가능 등 여러 면에서 기대를 모으고 있죠.
여러분은 인공지능 개발이나 활용을 위해 어떤 분야에서 이 기술을 도입하고 싶으신가요? 또는 이미 활용해보고 있는 사례가 있다면, 그 경험과 성과를 공유해 주세요. 새로운 아이디어나 고민도 함께 나누면 더 좋겠어요.
‘합성 데이터’의 미래와 우리의 준비
이제 ‘진짜 데이터’만을 고집하던 시대는 지났습니다. 데이터의 윤리성, 안전성, 효율성을 동시에 고려하는 신패러다임이 필요한 시대죠.
‘합성 데이터’는 앞으로 다양한 산업에서 혁신의 핵심 자원으로 자리 잡으며, 데이터 활용의 새로운 표준이 될 것입니다.
여러분도 이 잠재력에 관심을 갖고, 앞으로 어떤 방식으로 활용할지 고민해보시면 좋겠습니다. 오늘의 이야기가 도움이 되셨다면 좋아요와 공유를 부탁드리며, 다음 포스팅에서도 더 알찬 정보로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!