AI Learning Paradigm

[제17회 심층 칼럼] 레이블 없는 학습: 자기지도학습(Self-Supervised Learning)과 데이터 효율성의 극대화

AI-ALL 기술 분석팀 | 2026. 02. 19

과거의 인공지능은 인간이 일일이 정답(Label)을 달아준 데이터를 학습하는 '지도 학습(Supervised Learning)' 방식에 의존했습니다. 하지만 세상의 대부분 데이터는 정답지가 없습니다. 2026년, AI는 스스로 문제를 만들고 답을 맞히며 성장하는 자기지도학습(SSL)을 통해 인간의 개입 없이도 세상을 이해하는 단계에 도달했습니다.

1. 빈칸 채우기: 마스크드 언어 모델링(Masked Language Modeling)

BERT와 같은 초기 LLM의 핵심 아이디어는 문장의 일부 단어를 가리고(Masking), 주변 문맥을 통해 그 단어를 맞히게 하는 것입니다.

                    문맥 학습: "나는 [MASK]를 먹었다"라는 문장에서 [MASK]에 들어갈 단어가 '사과'나 '밥'일 확률이 높다는 것을 스스로 깨닫게 합니다. 이를 통해 모델은 단어의 의미뿐만 아니라 문법적 구조와 세상의 상식까지 학습하게 됩니다.
                

2. 퍼즐 맞추기: 컴퓨터 비전의 SSL

이미지 분야에서는 원본 이미지를 조각내어 순서를 섞은 뒤, AI에게 원래대로 맞추게 하거나(Jigsaw Puzzle), 흑백 이미지를 컬러로 복원하게 하는(Colorization) 등의 과제를 줍니다.

특징 추출: 이 과정을 통해 AI는 "자동차 바퀴는 차체 아래에 있다"거나 "하늘은 파란색이다"와 같은 시각적 특징과 공간적 관계를 스스로 학습합니다. 정답 레이블 없이도 이미지의 구조를 깊이 이해하게 되는 것입니다.

3. 대조 학습(Contrastive Learning)의 위력

최근의 SSL은 데이터 간의 유사성을 학습하는 데 집중합니다. 같은 이미지에서 나온 두 가지 변형(예: 자르기, 색상 반전)은 서로 가깝게(Positive Pair), 다른 이미지에서 나온 데이터는 멀게(Negative Pair) 배치하도록 학습시킵니다.

SimCLR, MoCo: 이러한 알고리즘들은 레이블이 전혀 없는 데이터셋에서도 지도 학습에 버금가는, 혹은 그 이상의 성능을 보여주며 데이터 라벨링 비용을 획기적으로 절감시켰습니다.

4. 결론: 데이터의 독립 선언

자기지도학습은 AI가 인간이라는 '교사'로부터 독립하여 스스로 지식을 습득하는 능력을 갖추게 되었음을 의미합니다. 인터넷상의 무한한 비정형 데이터를 자양분 삼아 성장하는 SSL 기반 모델들은 이제 특정 영역을 넘어 범용 지능(AGI)으로 향하는 가장 확실한 경로가 되었습니다.