이용자 수정으로 AI 사후 학습…트라젝토리 플랫폼 공개

트라젝토리(Trajectory)가 실제 서비스에서 쌓인 이용자의 수정·정정 기록을 AI 모델 사후 학습에 활용하는 셀프서비스 플랫폼을 공개했다. 기업은 자사 제품에 플랫폼을 연결해 이용 신호를 모델 개선 과정에 반영할 수 있다.

크립토브리핑(Crypto Briefing)은 한국시간 3일 오전 6시27분 보도에서 이번 공개로 트라젝토리가 소수 협력사와 밀착해 운영하던 방식을 적격 기업이 직접 가입해 이용하는 서비스로 넓혔다고 전했다. 보도는 플랫폼이 미국 동부시간 기준 2일 가동을 시작했다고 설명했다.

플랫폼은 소프트웨어 개발 도구인 SDK를 통해 기업의 AI 서비스와 연결된다. 기업은 SDK를 제품에 적용해 이용 과정에서 발생하는 신호를 수집할 수 있다.

수집 대상에는 AI가 만든 결과물에 대한 이용자의 수정과 정정이 포함된다. 사용자가 결과를 고치거나 다시 요청하는 행위가 모델을 다듬는 자료로 활용되는 구조다.

사후 학습은 AI 모델의 초기 학습이 끝난 뒤 특정 업무나 행동 방식에 맞춰 성능을 조정하는 과정이다. 트라젝토리는 실제 제품에서 나온 이용 신호를 이 단계에 반영하는 방식을 제시했다.

회사 자료는 학습 주기를 매주 또는 그보다 짧은 간격으로 운영할 수 있다고 설명한다. 이용 기록이 쌓이는 속도에 맞춰 모델 개선 과정을 반복할 수 있다는 구상이다.

트라젝토리는 ‘지속 평가’ 기능도 제공한다. 이 기능은 사람이 평가한 사례를 바탕으로 이용자의 선호를 반복 가능한 점수 기준으로 확장하는 것을 목표로 한다.

회사가 소개한 GS1 알고리즘은 이용자의 행동을 실시간 학습에 활용하는 기능이다. 크립토브리핑은 이를 이용자 반응을 모델에 반영하는 기술의 하나로 전했다.

데이터 활용과 통제도 제품 설명의 한 축이다. 트라젝토리는 고객 데이터 활용이 SOC 2 기준에 부합한다고 밝히고, 이용자 통제를 핵심 운영 원칙으로 내세웠다.

실제 서비스 데이터를 학습에 쓰면 고객 데이터의 활용 범위와 이용자 동의, 데이터 거버넌스가 중요해진다. 크립토브리핑은 이 문제를 기업 도입 과정에서 살펴야 할 과제로 꼽았다.

이용자의 수정이 언제나 정확한 것은 아니어서 잘못된 수정이나 습관이 학습에 반영될 수 있다. 트라젝토리의 지속 평가 기능도 이용자 반응의 품질을 다루는 장치로 소개됐다.

트라젝토리의 고객사 명단에는 △Clay △Harvey △Decagon △Mercor △Rogo가 포함됐다. 회사는 구글 딥마인드(Google DeepMind), 오픈AI(OpenAI), 애플(Apple) 출신 연구진이 설립했다.

트라젝토리는 2026년 5월 스텔스 모드를 끝내고 공개적으로 활동을 시작했다. 이번 플랫폼 공개로 기존 협력사 중심으로 다뤄 온 사후 학습 기능을 외부 기업이 직접 이용할 수 있는 형태로 내놨다.

회사는 시드 투자 라운드에서 1500만달러(약 200억원)를 조달했고, 당시 기업가치는 1억1500만달러(약 1533억원)로 평가됐다. 투자 유치 당시 기업가치는 누적 투자액과는 별개의 지표다.

후속 라운드를 포함한 총 투자액은 약 6000만~6500만달러(약 800억~866억원)로 보도됐다. 세쿼이아(Sequoia)가 주도한 투자 라운드에서 회사 가치는 3억달러(약 4000억원)로 평가됐다.