본격적인 인공지능(AI) 시대가 열리면서 많은 전문가들이 데이터의 중요성을 강조한다. 연산하고 추론하며 스스로 판단한 결과물을 내놓는 AI 모델 자체도 중요하지만, 결국 그 결과는 데이터에 달려 있기 때문이다. 특히 AI 모델은 미국과 중국이 압도적인 경쟁력을 지닌 상황에서, 글로벌 AI 경쟁에 살아남기 위해서는 다른 나라나 기업이 가지지 못한 특화 데이터에서 대응 전략을 모색해야 한다는 분석도 많다. 머니투데이가 인터뷰한 스테판 벤딘 스웨덴국립연구원(RISE, Research Institutes of Sweden) 지능형시스템부문장은 이 같은 AI 시대 데이터의 핵심을 '보존', '분리', '출처 관리', '통제된 구조화'로 설명했다. ━ 완벽한 데이터 보다 실패·이상치·기존 분류 체계에 맞지 않는 결과가 더 유용━-완벽한 데이터를 기다리기보다는 현실의 복잡하고 모순적인 데이터를 AI가 처리할 때 더 큰 혁신이 가능하다고 말해 왔다. 이에 대해 구체적으로 설명해 달라. ▶AI 분야에서 반복되는 실수 중 하나는 '깔끔함'을 '유용함'으로 착각하는 것이다.