사실, 일반적인 대부분의 데이터는 학습으로써의 가치가 크게 없다고 합니다.
예를 들어 자동차가 자율주행을 학습하고 싶어서 고속도로를 달리는 10시간 짜리 자동차 영상을 사면, 1시간도 안된다고 해요! 정말 학습이 필요한 건
- 갑자기 옆차선에서 끼어들기를 하거나
- 고라니가 나타나거나
- 예상치 못하게 앞차가 미끄러지거나 등등..
위와 같은 예외적 데이터가 필요한데, 이 데이터들을 적법한 방법으로 얻는 것은 매우 큰 노력이 필요하다고 합니다. 이에 이 교수님은 '대체 이런 흥미로운 데이터들을 어떻게 모아야 하지?, 어떻게 인센티브 구조를 짜야하지'를 골몰하며 수년간 몰두했고, 그러다가 스토리 팀을 만났다고 합니다.