간단한 '라벨 기능' 사용 문서 분류
스탠포드 박사 출신 스타트업 Snorkel AI
문서 분류를 위한 라벨 지정 수작업 전과정을 인공지능화 한 스타트업, Snorkel AI가 총 1500만 달러(한화 약 180억)의 투자금을 유치했다.
15일 포브스는 스탠포드 컴퓨터공학 박사팀이 창업한 Snorkel AI의 라벨링 플렛폼 Snorkel Flow를 소개했다. 인공지능을 활용하기 위한 빅데이터 전처리 과정인 라벨링 작업은 제3세계 노동자의 저임 및 노동력 착취 등 AI윤리 문제를 불러 일으켜 왔다.
Snorkel AI의 주요 제품은 Snorkel Flow라는 엔드-투-엔드(모든 절차의 자동화) 머신러닝 플랫폼으로 AI 응용 프로그램 활용 속도를 크게 높인다.
라트너 대표는 "기존 수동 라벨링 작업은 머신 러닝 모델 학습을 위해 비용과 시간이 너무 많이 들어 AI 상용화가 어려웠다"면서 "이 같은 문제점을 해결하는 데이터 라벨링 중심 AI 플랫폼을 개발한 것"이라고 말했다.
Snorkel AI 플랫폼은 보안상 개인 정보를 회사 외부 업체에 맡겨 분류할 수 없는 경우, 데이터 변경으로 인한 잦은 라벨 수정 등의 문제를 해결할 수 있다.
Snorkel AI의 플랫폼을 사용하면 모든 문서에 일일이 라벨을 지정할 필요가 없다. 사용자는 간단한 '라벨 기능'을 사용해 문서를 분류할 수 있다. 예를들어 사용자가 '고용'이라는 단어를 지정해 놓는다면 시스템이 자동으로 해당 단어가 포함된 헤드를 가진 문서에 '고용 계약' 라벨을 달아준다.
라트너 대표는 "Snorkel Flow에 약 12~24가지 라벨 기능을 추가하는 것이 모든 문서에 수작업으로 라벨을 달아 분류하는 것보다 훨씬 빠르다"고 말했다.
Snorkel AI는 지난해 6월 시드 라운드(Seed Round)를 통해 약 300만 달러의 투자를 받았다. 현재 미국의 상위 두 개 은행과 정부 기관, 포춘(Fortune) 500대 기업 등을 고객사로 확보했다.
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