LLM 개발을 위한 학습용 데이터의 가치평가 프레임워크 연구
A Theoretical Framework for Economic Valuation of Training Data in Large Language Model Development
박현우(더랩아이)
28권 5호, 865~887쪽
초록
본 연구는 범용 대규모 언어모델(LLM) 개발에 사용되는 학습용 데이터의 시장가치를 평가하기 위한 이론적 가치평가 모델을 제안한다. 최근 생성형 AI 시장의 확산과 함께 학습 데이터는 LLM 성능 향상과 상용 서비스의 경쟁력 확보를 위한 핵심 자산으로 부각되고 있으며, 데이터의 경제적 기여도를 정량화하려는 요구가 커지고 있다. 본 연구는 학습 데이터의 유효수명, 데이터 활용에 따른 미래 현금흐름, 할인율, 데이터 기여도 등을 통합하여 수익접근법 기반의 가치평가 프레임워크를 제시하였다. 특히 Chinchilla Scaling Law를 참조하여 데이터와 모델 규모 간의 최적 관계를 고찰하고, Data Shapley 이론을 활용해 데이터 기여도 평가의 정량적 기준을 마련하였다. 이러한 접근은 데이터 자산화, 공정 보상 체계 확립, 기업의 데이터 투자 전략, 그리고 데이터 기반 AI 정책 수립에 중요한 시사점을 제공한다. 본 연구는 향후 실증연구를 통해 제안 모델의 현실 적용 가능성과 평가 기준의 표준화를 위한 토대를 마련하고자 한다.
Abstract
This study proposes a theoretical valuation model for assessing the market value of training data used in the development of large-scale language models (LLMs). With the rise of generative AI, training data has emerged as a critical intangible asset, directly influencing LLM performance and commercial service competitiveness. Addressing the growing demand for quantifying data’s economic contribution, this research establishes a cash flow-based valuation framework that integrates the useful economic life of training data, incremental free cash flows from data utilization, discount rates, and data contribution factors. The study draws on the Chinchilla Scaling Law to examine the optimal relationship between data volume and model size, and applies the Data Shapley method to define quantitative criteria for data contribution assessment. This approach provides meaningful implications for data asset recognition, fair compensation mechanisms, corporate data investment strategies, and AI policy formulation. The proposed framework is expected to serve as a foundation for future empirical studies and the standardization of data valuation practices in the AI ecosystem.
- 발행기관:
- 한국기술혁신학회
- 분류:
- 기술정책