플리토 로고(사진=플리토)
최근 AI 기술이 로봇, 제조, 산업 자동화 등 실제 현장으로 확산하면서 AI 학습 데이터 수요도 다양해지고 있다. 특히 피지컬 AI는 현실 세계의 물체, 공간, 사람의 행동 등을 이해하고 판단해야 하는 만큼 기존 텍스트·음성 중심 데이터와는 다른 형태의 학습 데이터가 필요하다.
다만 피지컬 AI 학습 데이터를 구축하려면 특수 장비를 착용한 사람이 다양한 행동을 수행해야 하는 경우가 많아 비용 부담이 크고, 단기간에 대규모 데이터를 확보하기 어렵다는 한계가 있었다.
플리토는 이에 대응해 크라우드소싱 방식으로 사람들의 다양한 행동 영상을 빠르게 수집할 수 있도록 플랫폼을 고도화하고 있다. 일반 영상을 활용한 AI 모델 학습 기술 변화에 대응하기 위한 것으로, 산학연 협력을 통한 실증 작업도 추진할 계획이다.
회사는 이러한 데이터를 통해 AI 모델이 실제 환경에서의 성공 사례뿐 아니라 실패 사례와 실패 복구 과정까지 학습할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이를 바탕으로 산업 현장에 적합한 피지컬 AI 모델 개발을 지원한다는 구상이다.
실시간 AI 통번역 솔루션 분야도 강화한다. 플리토는 자체 음성인식(STT) 엔진 고도화, 동남아시아 언어와 아랍어 등 저자원 언어 대응 확대, 화자 인식 기반 음성지문화(Voice Imprinting) 기술 개발, AI 에이전트 고도화 등을 추진하고 있다.
특히 다자간 대화 환경에서 번역 정확도와 처리 속도를 높이는 데 집중하고 있다. 단순 번역을 넘어 화자별 발화 특성과 대화 맥락을 반영한 맞춤형 통번역 기술로 경쟁력을 높인다는 전략이다.
대용량 트래픽을 안정적으로 처리하기 위한 인프라 고도화도 병행한다. 플리토는 GPU 서버 자원을 효율적으로 운영하고 최적화하는 기술도 주요 연구개발 과제로 삼고 있다.
이정수 플리토 대표는 “AI 산업 경쟁이 심화될수록 핵심은 실제 산업과 서비스 현장에서 활용 가능한 고품질 데이터와 이를 실시간으로 안정적으로 처리할 수 있는 기술 경쟁력”이라며 “피지컬 AI 데이터 구축 역량과 실시간 AI 통번역 솔루션 기술을 함께 고도화해 글로벌 AI 시장 변화에 선제적으로 대응하겠다”고 말했다.
이정수 플리토 대표(사진=플리토)
