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멀리라도 판란 지켜 보다라는 의미의 티르의 유래한 판란 티르 또는 판란 티어는 반지 제왕에 나오는 신비한 힘을 가진 마법의 수정 구슬인요 멀리 떨어진 곳이나 과거의 사건을 볼 수 있는이 수정 구슬은 자신을 지배하는 자의 의도에 따라 때로는 보여주지 않음으로써 진실을 왜곡하기도 하죠. 그래서 더 흥미로운 기업이 있는데요. 오늘은 엄청난 양의 데이터를 통합해 의사 결정을 위한 정보를 제공해 주면서도 정작 자기 자신은 대중들에게 기업들에게 베일의 사인 회사 또 하나의 반제 재왕 팬이자 페이팔 마피아 피터 틸이 설립하고 CIA 투자한 시가 총액이 무려 80조 짜리인 기업 팔란티어 테크놀로지에 대해 알아보겠습니다.
팔란티어 페이팔의 공동 창업자 피터 틸이 페이팔을 나스닥에 상장시키고 또 이베이에 매각 시킨 이듬에 2003년에 설립되었습니다. 당시 피터는 페이팔 용으로 설계된 금융사기 인식 소프트웨어를 대테러 방지에도 적용시켜 볼 수 있다고 생각했는데요. 마침 팔란티어 설립 2년 전에 2001년에는 911이 발생한 시점 팔란티어 설립한 후 피터는 실제 팔란티어 운영하고 기술을 개발할 코파운더 찾아나섰습니다. 그리고는 피터의 스탠포드 로스쿨 동료이자 현 팔란티어 CEO 있 알렉스 카프 페이팔의 엔지니어였던 나단 게팅 또 다른 스탠포드대 학생이었던 조 론스 데일과 스티븐 코엔은 만났죠.
사실 피터는 페이팔의 성 공적인 메가구 2002년에는 해지 펀드 사를 2005년에는 스페이스엑스 에어 BNB 투자한 유명 벤처 캐피탈사 파운더스 펀드를 설립할 정도로 진성 투자자의 길을 걷고 있었는데요. 후에이 파운더스 펀드는 팔란티어 초기부터 후기 투자까지 든든한 지원군 역할을 하기도 합니다. 그렇지만 발런티어 투자사 중 진정 가장 가치 있는 이름은 따로 있었으니 바로 인큐텔 있니다. 인큐텔 UN 미국의 비영리 벤처 캐피탈로 미국과 동맹국의 국가 안보와 경제적 번영에 민간 기술을 활용하기 위한 투자를 하고 있었는데요. 미중앙정보국 CIA 벤처 캐피탈이 불리는 인큐텔 UN 1999년 CIA 의해 설립된 독립된 비영리 전략 투자 회사입니다.
말이 조금 어렵지만 CIA 정보력에 도움이 되는 곳이라면 돈이 안 되더라도 전략적으로 투자한다는 뜻이죠. 인큐텔 UN CIA 외에도 미연방 수사 국인 FBI 미 국가 정찰국 nro 미 국가 안보국 NSA 등을 위해서도 투자를지 하고 이러한 투자는 실제로도 각 기관에서 활용되는 기술의 개발로도 이어지기도 하는데요. 발런티어 또한 CIA뿐만 아니라 NSA FBI 등을 고객으로 두고 있죠. 팔란티어 설립 초 인큐텔 투자를 받으면서 인큐텔 요청으로 미국 정부의 대테러 작전을 돕는 파일럿 프로젝트를 진행했는데요이는 후에 팔란티어 주력 제품 중 하나인 팔란티어 가스 팔란티어 고담으로 이어지게 되었습니다.
팔란티어 주력 제품은 크게 정보형 시스템 팔란티어 고담 상업용 시스템 팔란티어 파운드리로 나뉘지만 근본적으로 두 시스템은 모두 데이터를 통합 변환하고 모델링하고 빅데이터 내지 통계 분석하고 그 결과를 잘 시각화하고 여럿 시 함께 볼 수 있도록 제공함으로써 데이터에 기반하여 태스크를 수행하도록 하는 그야말로 시스템입니다. 마치 스마트폰의 센서 애플리케이션 입출력 장치들이 안드로이드나 iOS 율법에 따라 어를 맞추어 기능하고 사용자가 알기 쉽게 직관적으로 작동하 듯 발런티어 시스템 또한 하나의 가 되어 각종 장치로부터 오는 데이터의 흐름을 잘 정돈하고 사용자가 알기 쉽게 나가서는 그 사용자를 깨우쳐 줄 만한 데이터 분석 결과까지 보여 주는 것이죠.
이렇게 보면 팔란티어 시스템이 그닥 특색 없는 하나의 컴퓨터 장치 데이터베이스 서비스와 같이 느껴질 수도 있겠지만 팔란티어 시스템에는 뭔가 특별한 킥이 있었는데요. 데이터를 정돈할 때 온톨로지 아고 불리는 데이터의 의미를 부여하는 일에 집중했던 것이죠. 온톨로지에 있는 여러 정의와 유례가 있지만 팔란티어이 온톨로지에 대해 데이터를 미닝풀 smti 개념에 체계적으로 맵핑하는 것이라고 얘기합니다. 정보 시스템에서 예를 들어 볼까요. 정보 시스템에서 온톨로지는 사물의 개념 혹은 카테고리를 나타내는 클래스 개별 사물의 실체인 인스턴스 사물이 가지는 특성인 속성 그리고이 클래스나 인스턴스 간의 관계 릴레이션 의로 시스템의 모든 것을 이러한 각 요소들을 통해 표현해 낼 수 있죠.
그러니까 어떤 인스턴스 사물에 대해 그 사물 사물이 속하는 클래스와 사물이 가지는 속성 사물이 다른 사물과 가지는 릴레이션으로이 세상에서 특정한 사물이 대체 어떠한 의미가 있는지를 나타낼 수 있는 것인데요 딥러닝이 최근처럼 고도화 되기 전까지만 해도 종종 그라운드 트루스 데이터 라벨링이라는 용어를 종종들을 수 있었습니다. 마치 혈액으로부터 혈액형을 판별하기 위해서이 혈액형은 형 저 혈액형은 형하고 데이터들을 분류해 되는 것과 같이 데이터 라벨링은 특정한 목적을 달성하기 위해서 데이터의 의미를 부여하는 작업이라 할 수 있는데요. 하지만 해력 행을 판별하는 문제에서 어떠한 데이터를 a 형이라고 분류했다고 해서 또 다른 문제 예를 들면 혈액으로부터 저산소증을 판별해내는 문제에서도이 혈액형의 분류가 의미 있지는 않을 것입니다.
이처럼 데이터는 데이터가 속하는 세상 데이터로 해결하려는 문제에 따라 그 의미가 달라지고 혹은 달라져야만 하고 혹은 달라짐을 인식해 낼 수 있어야 하고 발런티어 men 바로 그 지점을 파고들어 데이터를 온톨로지와 하는 시스템을 제공하게 된 것이죠. 팔란티어 앞서 말했듯 설립 초기 대테러 작전에 활용될 파일럿 프로그램을 개발하였지만 앞에서 팔란티어 코파운더 구성을 보았듯 대테러 작전에는 그닥 정통해 보이지 않는 팀의 구성이었습니다. 로스쿨 나오고 또 엔지니어 출신이고 대학생이었을 그요 그럼에도 팔란티어 고단 파운드리는 자금 세탁 방지 방산 자동차 에너지 금융 건강 및 생명과 병원운영 반도체 공급망 등 영역을 한정하지 않고 정부 온갖 영역과 온갖 산업 분야에서 사용되고 있습니다.
이는 효과적인 온톨로지는 데이터의 외부에 존재하기 때문에 즉 팔란티어 온톨로지는 데이터의 관계 없이 작동하도록 구현되기 때문인데요 은행으로 예를 들어 볼까요. 은행에서는 계자 금융 상품이라는 데이터 개체를 분류하는 하나의 타입이 되고 에러가 개설한 적금 계좌는 적금 금융 상품이라는 개체도 맵핑이 되겠지만 땡땡 은행 계좌라는 개체도 맵핑이 되겠죠. 만일 제 적금이 만기가 되고 계약을 연장하지 않는다면 에러의 접근 계좌는 어쩌면 아무 의미가 없어질 텐데요 그런데 만약 CIA 에러의 금융거래의 내역을 조사한다면 과연이 아무 의미 없는 적금 계좌의 정보도 알아야 할까요.
정답은 에러가 어떤 혐의를 받고 있느냐에 따라 다르다는 것입니다. 에러가 범죄 수익을 적금 계좌에 보관하고 있었다면 적금 계좌 정보를 알 필요도 있겠지만 단순히 에러에게 어느 정도의 현금이 있는지를 알기 위해서라면 적금 계좌 정보는 몰라도 되겠죠. 이처럼 데이터 에러의 적금 계좌 자체는 어떤 문제를 해결해야 하는지를 알지 못한다면 아무런 의미 없는 것과 같 습니다. 아니 문제를 알기 전까지는 어떠한 의미가 있는지 알지 못하는 상태에 있다 보는게 정확하겠죠. 만약 은행 시스템이 은행에서 적금 계좌 정보가 필요한 몇 가지 케이스들만 리스팅 해 놓고 에러의 적금 계좌 정보가 중요한지 중요하지 않은지를 시스템 구축 단계에서부터 정해 놓는다면 즉 적금이 만료되면 필요 없다고 판단하여 계좌 정보를 삭제해 버린다면 에러의 범죄 수익금이 어디에서 어떻게 흘러가는지를 영영 추적할 수 없게 되는 것이죠.
어설프게 도메인 지식을 활용하여 시스템을 을 구축하는 것의 무서움을 알 수 있는데요. 따라서 팔란티어 데이터가 가는이 길이 어디로 가는지 어디로 데려가는지 그곳은 어디지 다른 데이터들은 길이 다 정해져 있는지 아니면 자기 자신의 길을 만들어 가는지를처럼 알 수 없으면 안 되고 정부 또는 기업이 팔란티어 시스템을 도입하려고 했던 그 목적을 달성할 수 있도록 데이터의 출처 데이터의 목적지 데이터가 사용되는 알고리즘 데이터의 접근 경로와 접근 권한 등을 바로 그 목적을 달성하고자 일하는 시스템 사용 자들의 손으로 만들 수 있게 하는 시스템을 제공하고 있습니다.
세상에 많은 B2B 회사들이 그러하듯 고객을 파헤치고 도메인 지식을 습득해 가며 그들이 손 하나 까딱 대지 않고도 작동하는 시스템을 만들어 주는 것은 여러모로 비효율 아니 비효과적이라고 것이죠. 대시 팔란티어 자사 시스템이 효과적으로 온톨로지를 구축하도록 하기 위한 몇 가지 요구 사항을 밝히고 있는데요. 첫째 시스템의 데이터 계층과 애플리케이션 계층을 분리하고 새로운 데이터는 한 곳에만 맵핑하고 하여 데이터를 여러 애플리케이션 에서 활용할 수 있게 하였습니다. 둘째 온톨로지 요소를 생성 정의 수정 및 더 이상 사용하지 않을 수 있게 하는 동적 메타데이터 기반의 서비스를 제공하여 어느 한 애플리케이션이 사용하는 데이터를 다른 애플리케이션에서도 사용할 수 있도록 하였습니다.
셋째 개체가 가지는 의미를 더욱 적극적으로 알아낼 수 있도록 개체들의 검색 필터 집계 등으로 개체들을 그룹화할 수 있도록 하였습니다. 넷째 데이터 소스에 대한 권한 부여 등 고객이 채용하고 있는 보안 아키텍처와 상호 작용이 가능해야 함 합니다. 그래야 보안에 대해 고객이 이해하고 요구하는 만큼이 지켜지는 신뢰성 있는 시스템을 제공할 수 있겠죠. 이외에도 요구 사항은 몇 가지 더 있지만이 정도면 팔란티어 시스템에 대해 어느 정도 짐작이 가실 겁니다. 적어도 도메인 지식과는 전혀 관계없이 사용된다는 점은 알 수 있죠. 여기에 더의 팔란티어 대한 설명에서 꼭 빠질 수 없는 말이 있습니다.
바로 디시전 메이킹 의사 결정입니다. 팔란티어 블로그를 보면 팔란티어 스스로를 데이터 기반 운영 의사 결정을 위한 디지털 인프라 구 추구하는 회사라고 소개합니다. 단순히 목적을 달성하기 위해서라면 팔란티어 시스템이 의사 결정에 필요한 정보를 제공하기만 하면 그만이겠지만 사실 이러한 의사 결정은 신뢰할 만하고 또 결정에 책임질 수 있을 만한 사람이 내려야 하는 것인만큼 누구나 내릴 수 있는 것은 아닙니다. 사람을 파악하면서 정보를 제공해야 한다는 의미인데요 발런티어이 문제를 위해 포베이스 엑세스 컨트롤 목적 기반 액세스 제어라는 방식을 고안하였습니다.
목적 기반 액세스 제어란 데이 터 권한을 사람 또는 계정과 단순 맵핑의 효과적인 의사 결정을 방해하지 않고 목적을 달성하려는 사용자와 엑세스 결정권자가 컨텍스트를 남기며 목적에 따라 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다이를 위해서 데이터가 필요한 사용자는 그 근거를 기록하여 데이터 거버넌스 팀이 검토할 수 있도록 하고 데이터 거버넌스 팀 또한 데이터에 대한 액세스 권한을 부여할 때에 결정에 대한 근거를 기록하여 감사인이 누가 어떤 데이터에 액세스 하였는지 이러한 결정에 도달한 한 모든 컨텍스트를 알 수 있도록 하는 것이죠. 이러한 팔란티어 시스템은 앞서 말했듯 정부 부문의 고담 상업 부문의 파운드리로 나뉘는데요.
가섬이설래는메드리 사용되고 있습니다. 팔란티어 가은 오사마 빈라덴을 사살하는 넷툰 스피어 작전에도 사용된 것으로 알려져 있지만 사실 정부 영역 그 중에서도 정보 국방 등 다소 민감한 영역을 커버하는만큼 명확히 확인된 프로젝트가 많지는 않습니다. 또한 팔란티어 파운드리는 기업의 복잡한 문제를 지원하는 데이터 통합 환경을 제공하고 있습니다. 특히 비개발 직군과 개발 직군 간 원활한 의사 소통이 가능하도록 직관적인 인터페이스로서 온톨로지를 구현하도록 했죠. 파운드리의 경우 상업 부분에서 사용되다 보니 참여한 프로젝트 정보가 비교적 많이 알려져 있는데다 에어버스 아마존 at&t 심지어는 각국의 정부 기간까지 워낙 유수의 기업과 기관들에 도입되어 사용되고 있습니다만 최근 가장 놀라웠던 소식은 팔란티어 파운드리가 러시아 우크라이나 전쟁에서 우크라이나 난민들에게 안전한 숙박 정보 등을 제공하는 홈스 포 우크레인 작전에도 사용되었던 점입니다.
홈스 포 우크레인 ES 팔란티어 파운드리는 게스트 호스트 숙박 시설과 같은 직관적인 실제 용들을 사용하여 안전한 숙박 시설 정보를 제공하는 한편 목적 기반 엑세스 제어를 기반으로 특정 목적에 승인된 사용자에게만 특정 기간 정보를 제공하며 우크라이나 난민들에게 더욱 안전하게 숙박 정보를 전달할 수 있었다고 합니다. 마지막으로 팔란티어 2023년에 도입한 가장 따끈따끈한 기능인 팔란티어 artificial 인리스 플포 팔란티어 aip 대해 살펴보고 마치겠습니다. 팔란티어 aip n 고담 was 파운드리의 사용자가 온톨로지를 구축하고 실제 데이터를 탐색하고 지어 짜내며 맞닥뜨리는 수많은 어려움을 자연어 요청과 AI 해결하도록 도와주는 기능입니다.
저는 아직도 윈도우 업데이트 중단 방법을 구글링하며 윈도우가 업데이트 를 하려 할 때마다 업데이트를 중단시키고 하는데요. 아쉽게도 팔란티어 사용자들은 팔란티어 시스템의 비밀스러움 탓에 시스템에 대한 궁금증을 구글링이나 큐오라 같은 것들로는 해소할 수가 없었습니다. 따라서 팔란티어 사용자로 하여금 GPT 라마 미스트랄 등등의 팔란티어 연동시킨 다양한 lml 기반으로 이러이러한 것을 해줘 하는 자연어로 된 요청을 입력하도록 하고 그에 따라 시스템은 이러 이렇게 해 하고 자연호 요청에 대응할 수 있는 실제 작업들의 옵션을 제한함으로써 사용자가 손만 까딱 하여 작업들을 해칠 수 있게 하는 것입니다.
게다가 이렇게 선택된 작업은 단순히 이성으로 그치는 것이 아니라 마치 매크로처럼 해조 해조 해조에 대한 이벤트 트리거가 발생하면이를 인식하여 앞서 사용자가 선택한 그 방식을 자동적으로 수행하는 자동화 아지도 가능하죠. 물론 이것은 팔란티어 aip 활용하는 하나의 예시에 불과합니다. 의미가 부여된 데이터들의 흐름 속에서 팔란티어 aip n 우리가 상상할 수 있는 정말 다양한 것들을 더할 수 있는데요. 예를 들어 데이터 파이프라인에 통합되고 있는 데이터에 정합성 무결성 품질을 검증한다 기 수행된 워크플로우를 디버깅 해 보고 개선시킨다 그가 심지어는 사용하고 있는 AI 성능을 모니터링하여 테스크 별로 성능과 비용을 최적화하는 AI 선택하는데도 사용될 수 있죠.
모두가 LM 쓰임새를 찾고 있는 지금 팔란티어 이미 l&m 도구화 하여 그것도 가장 강력한 도구로 만들어 인간의 손에 지어 준 것이죠. 그래서일까요. 최근 팔란티어 주가의 상승을 팔란티어 aip 의한 팔란티어 y 펀더멘탈 개선의 결과라고 평가하는 자사도 나오고 있습니다. aip 팔란티어 상업부문 고객 증가를 가속화시켰다 것이죠. 실제로 팔란티어 매출 추위를 보면 아직은 팔란티어 매출에서 상업 부문의 매출이 정부 부문의 매출을 뛰어넘지는 못하고 있지만 팔란티어 aip 일부 고객을 대상으로 출시된 2023년 2분기 이후 처음으로 상업 부분의 분기 매출 성장률이 정부 부분의 성장률을 뛰어넘은 것을 볼 수 있는데요.
단순히 한 번 뛰어넘은게 아니라 203년 3분기 이후로 계속 정부 부분의 매출 성장률을 뛰어넘고 있 있습니다. 그렇다고 정부 부분에서의 전망은 어두울 것이냐 하면 꼭 그렇지도 않아 보입니다. 2014년 1분기 팔란티어 상업 부문 매출은 2억 9천만 달러였지만 정부 부문 매출은 3억 3천만 달러였는데 최근 미국방부 펜타곤이 발표한 소식에 따르면 팔란티어 펜타곤과 메이븐 스마트 시스템에 프로토타입 구축을 위한 4억 8천만 달러 규모의 계약을 체결했다고 하니 4억 8천만 달러를 어떻게 받을지는 모르겠으나 괜실히 팔란 티어의 다음 실적 발표를 기다리게 되는 것이죠.
오늘은 팔란티어 시스템이 우리의 의사 결정을 어떻게 비밀스럽게 그리고 적극적으로 도와주는지 온톨로지와 목적기반 엑세스 제어 팔란티어 aip 통해 알아보았는데요. 지금까지 팔란티어 대해 알아보며 1일일 팔란티어 주가 창을 보면서도 정작 언제 사야 하는지는 여전히 결정하지 못하며 바라만 보면서 발런티어 온톨로지 기반 디시전 메이킹이 아닌 순수 100% 휴먼 디시전 메이커로 남고 있는 안대 공학 I
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