[과학1열] 독자 AI 모델 2차 평가…4개팀 중 1개팀 탈락

■ 이성규 / 과학뉴스팀 기자

[앵커]
국내 독자 기술로 개발하는 '인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 프로젝트 2차 평가결과가 이달 안으로 나올 예정입니다.

지난 1월 1차 평가를 거쳐 현재 4개 팀이 경쟁을 펼치고 있는데요.

주요 관전 포인트, 이성규 기자와 함께 알아보겠습니다.

[앵커]
독자 인공지능 파운데이션 모델, 줄여서 '독파모'라고 하잖아요. 우선 이 프로젝트가 어떤 프로젝트인지부터 설명해주시죠?

[기자]
네, 독자 인공지능 파운데이션 모델에서 파운데이션 모델은 기본 모델이라는 뜻입니다.

여러 분야에 두루두루 응용할 수 있는 우리만의 인공지능 기술을 개발하자는 겁니다.

독파모를 통해 외국산 인공지능 모델의 의존도를 낮추고요.

개발 과정에서 우리만의 독자 AI 기술을 확보하자, 이런 취지로 지난해 8월부터 시작됐습니다.

독파모는 인공지능을 개발하는 프로젝트지만, 평가 방식이 다소 흥미로운데요.

매번 평가 때마다 1개 팀을 탈락시키는 '서바이벌' 방식으로 진행하고 있습니다.

앞서 지난 1월 1차 평가에서 종합 점수에서 밀린 NC AI와 독자성 기준을 충족하지 못한 네이버클라우드 등 2개 팀이 탈락했죠.

애초 1개 팀 탈락을 예상했는데 2개 팀이 탈락하면서 정부는 추가로 1개 팀을 선정해 현재 4개 팀이 경쟁하고 있습니다.

[앵커]
네, 2차 평가에서 국민 평가단이 새롭게 추가됐어요. 이건 어떤 내용인가요?

[기자]
네, 그렇습니다.

2차 평가는 1차 평가와 달리 국민 평가단이 도입됐습니다.

일반 국민이 국내 기술로 개발한 AI 모델을 직접 사용하고 평가하자는 취지인데요.

앞서 정부는 주민등록인구 통계를 바탕으로 성별과 연령별 비율을 반영해 국민 평가단 200명을 선정했습니다.

평가단은 지난 8일부터 나흘간 4개 팀의 독자 AI 모델을 직접 사용한 뒤 절대평가 방식으로 점수를 매깁니다.

국민 평가단의 평가 결과는 벤치마크·전문가 평가와 함께 2차 단계평가에 반영됩니다.

[앵커]
네, 그렇군요.

2차 평가에는 국민 평가단의 평가결과도 반영된다는 건데 전체적인 평가 기준도 설명해주시죠?

[기자]
네, 정부는 2차 평가의 세부 평가 기준을 공개하지는 않았는데요.

지난 1월 1차 평가 때를 살펴보면 성능 평가를 의미하는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 진행됐습니다.

1차 평가가 독자 개발 여부와 기술적 완성도가 주요 관심사였거든요.

1차 평가에서 네이버클라우드가 탈락한 것도 중국 AI 오픈소스를 사용해 독자성에 어긋났기 때문입니다.

이번 2차 평가에서는 모델의 독자성을 넘어 응용성이 주요 평가 요소가 될 것으로 보입니다.

인공지능 개발이 초기 생성형 AI에서 AI 에이전트로 빠르게 변화하고 있잖아요.

이런 흐름 속에서 AI 에이전트 역량이나 산업 현장의 적용성 등이 중요 평가 요소로 부상하고 있는 겁니다.

현재 4개 팀이 1차 평가 때보다 성능을 높이는 데 공을 들이고 있는데요.

구체적으로 어떤 부분에 집중하는지는 2차 평가 결과를 봐야겠지만,

앞서 설명한 에이전트 AI나 산업 현장 응용성 등에 공을 들이는 것으로 알려졌습니다.

[앵커]
네, 그렇군요.

독자 인공지능 모델이 개발되면 이게 실제로 어떤 분야에 응용되는 건가요?

[기자]
네, 독자 인공지능 파운데이션 모델은 앞서 기본 인공지능 모델이라고 설명했는데,

이런 모델을 범용 인공지능 모델이라고 하죠.

독자 인공지능 모델은 개발이 완료되면 민생 서비스부터 기업 업무, 에이전트 AI 활용까지 다양한 분야에서 국내형 AI 인프라로 쓰일 예정입니다.

또 정부가 추진하는 AI 3강 도약 정책과 관련해 '모두의 AI' 서비스가 있는데요.

국민이 무료로 국산 AI 서비스를 이용하도록 하자, 이런 취지입니다.

독자 인공지능 모델은 모두의 AI에 쓰일 예정이고요.

[앵커]
네, 그렇군요. 정부가 독자 AI 모델을 보안 특화 모델로 개발하겠다고 했는데 이건 무슨 내용인가요?

[기자]
네, 독자 AI 모델 개발 프로젝트가 시작된 게 지난해 8월부터인데요.

그 사이 미국 앤트로픽이 개발한 인공지능 모델 미토스가 주요 보안망을 뚫는 '미토스 충격'이 있었죠.

이에 미토스 충격에 대비해야 한다는 지적이 꾸준히 제기됐는데요.

그런 대비 차원에서 정부가 독자 AI 모델에 보안 데이터를 추가로 학습시켜 보안 특화 독자 AI 모델을 개발하겠다고 밝혔습니다.

국방이나 안보와 같은 민감한 분야에 외국산 AI 모델을 사용하는 것은 현실적으로 어려움이 있잖아요.

이런 상황에서 독자 AI 모델을 개발하고 있으니 이걸 보안 특화 독자 모델로 발전시키겠다는 겁니다.

[앵커]
네, 알겠습니다.

국민 평가단의 평가를 시작으로 2차 평가가 현재 진행 중인데요. 이 프로젝트의 최종 결과는 언제 나오는 건가요?

[기자]
이번에 2차 평가를 통해 1개 팀이 탈락하면 3개 팀이 생존하고요.

이후 추가 개발 기간을 거친 뒤 연말쯤 3차 평가에서 1개 팀을 탈락시켜 올해 안으로 최종적으로 2개 팀 내외를 선발할 계획입니다.

[앵커]
네, 오늘 말씀 감사합니다.


YTN 사이언스 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)