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[독파모 일문일답] '독자성'에 당락 갈렸지만…"오픈소스 죄악시 아냐"

머니투데이 박건희기자
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독자 AI 파운데이션 1차 결과 발표
네이버클라우드, '독자성 기준' 못 미쳐 탈락
류 차관 "오픈소스 당연해…'독파모' 목적 고려한 결과"

류제명 과학기술정보통신부 2차관이 15일 서울 종로구 정부서울청사에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계 평가 결과를 브리핑하고 있다. (공동취재)  2026.1.15/뉴스1

류제명 과학기술정보통신부 2차관이 15일 서울 종로구 정부서울청사에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계 평가 결과를 브리핑하고 있다. (공동취재) 2026.1.15/뉴스1



'국가대표 AI'를 뽑는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(이하 독파모)의 1차 평가에서 총 3개 컨소시엄(LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지)이 선발됐다.

1차 평가 기간 중 불거진 AI의 독자성 논란을 두고 과학기술정보통신부는 향후 유사한 논란이 되풀이되지 않도록 평가 기준과 배점을 구체화한다는 방침이다.

다음은 15일 정부서울청사에서 열린 과기정통부 '독자 AI 파운데이션 1차 평가 결과' 브리핑 일문일답.

류제명 과학기술정보통신부 2차관이 15일 서울 종로구 정부서울청사에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계 평가 결과를 브리핑하고 있다. (공동취재)  2026.1.15/뉴스1

류제명 과학기술정보통신부 2차관이 15일 서울 종로구 정부서울청사에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계 평가 결과를 브리핑하고 있다. (공동취재) 2026.1.15/뉴스1



-네이버(NAVER)클라우드가 탈락했는데, 구체적인 이유는?

▶네이버는 이미지·음성 인코더에서 기존 공개된 오픈 모델의 '가중치'를 그대로 가져다 썼다고 자체 기술보고서에 언급했다. 오픈모델의 가중치를 활용했다 하더라도 그걸 깨끗이 비우고 스스로 확보한 데이터로 새롭게 가중치를 채워나가야 하고, 그 경험을 입증해야 하는데 이 부분에서 기술적, 정책적, 윤리적 문제가 있다고 봤다. 다만 라이센싱(저작권) 이슈가 없는 오픈 소스를 활용한 건 맞다.

-네이버의 독자성 판단에 있어, 모든 평가위원이 만장일치로 결정했나.

▶네이버가 제출한 기술보고서를 평가위원이 검증한 결과 모델 설계나 학습 부분 등 기술적 측면은 조건에 모두 부합했다는 평가였다. 그 부분에서의 문제 제기는 없었다. 다만 학습된 데이터 가중치 문제에 대해서는 전문가 언급이 있었다. 다른 4개 참여 사업자에 대해서 가중치 문제가 있다는 평가는 없었다. 업스테이지의 경우 레퍼런스 문제에 대한 언급이 평가단에서 나왔다. 하지만 독파모의 윤리적 기준에서 당락을 결정할 정도의 절대적 하자라고 보지는 않았다. SKT도 유사한 지적이 있었지만, 절대적 하자로 인정되지는 않았다.

-네이버가 먼저 평가단에 질의한 적은 있나.

▶업체 측에서 문의는 없었다. 첫 사업 공모 당시에도 독자성과 관련해 표현이 있기 때문에 그게 업체들의 기준이 됐을 거다. 이후 사업설명회를 통해서도 독파모의 성격을 설명한 적이 있다. 다만, 논란이 되고 나서 네이버가 평가단에 소명서를 보냈다. 네이버가 자체 인코더를 보유하고 있고 (문제가 된) 인코더도 전체 프로젝트에 차지하는 비중이 상당히 낮다는 내용이었다. 다만 평가가 이미 진행 중인 상황이어서 소명을 반영하지 않았다. (지난해) 12월 31일 사업 종료 이전에 소명이 이뤄지지 않은 점, 또 소명에 대해 보는 관점에 따라 여러 가지 해석이 있을 수 있다는 점을 고려했다.


-첫 공모 당시에는 인코더 등 세부 기준이 없었다. 다음 평가에서는 독자성 판단에 대한 명확한 가이드라인이 필요할 것 같은데.

▶글로벌 프론티어 기업을 포함해 오픈소스를 활용하지 않는 기업은 거의 없다. (이번 결과가) 오픈소스를 죄악시하는 걸로 보진 않아야 한다. 다만 그런데도 독자 AI 파운데이션 프로젝트에서 우리가 해보려는 건 오픈소스를 가져오더라도 스스로 설계해보고 학습 경험 자체를 새롭게 해보자는 것인데, 이미 설계된 가중치를 갖다 쓰는 건 남의 경험을 무임승차 하는 것이라고 볼 수 있다.

정부도 그렇고 기업도 그렇고 짧은 시간 내에 독파모를 시작한 측면이 있다. 모든 게 확실해졌을 때 시작하는 것보다 불확실성이 있지만 보완하면서 가는 게 좋다고 생각했다. (개발에 걸린) 4개월 반은 아주 짧은 시간이다. 대량의 GPU(그래픽처리장치) 자원을 설치하고 개발자가 원활히 쓸 수 있게 준비하는데도 저희가 예상했던 것보다 시간이 좀 더 걸렸다. 그간 참여 기업과 계속 커뮤니케이션하면서 사업 계획을 변경하기도 했고, 평가 기준과 방법도 정예 팀과 협의로 상호도출했다.

-2차 평가에도 1차 평가와 같은 기준(벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가)을 적용하는지.

▶3개 틀에서 큰 변화는 없을 것 같다. 다만 프롬스크래치에 대해 학계, 업계, 전문가 의견을 수렴해 정도에 따른 차등, 배점 등을 좀 더 구체화할 계획이다. 앞으로 개발하는 데 있어서 유사한 문제가 발생하지 않도록 하겠다.


1단계 평가에 대한 교훈으로 2단계에서는 출발선상에서의 불확실성을 최소화하겠다. 앞으로 GPU 추가 공급이 이뤄지거나 목표치가 상향될 수도 있다. 글로벌 기업 간 예상치 못한 속도로 기술 혁신이 이뤄지고 있기 때문에 미리 정한 방식을 고수하는 것보단 변화를 수용하며 다이내믹하게 가는 것도 좋다고 생각한다. 최대한 불확실성을 줄이겠지만, 너무 정해진 규칙에 얽매여 원하는 목표 달성에 제약이 되는 부분이 있다면 유연하게 설계할 계획이다.

-컨소시엄별 구체적인 점수는 공개하지 않나.

▶LG AI연구원이 가장 높은 점수를 받았다. 나머지 순위는 허깅페이스나 글로벌 벤치마킹에도 공개되는데, (독파모 평가와는 다르지만) 이 역시 각 기업에 대한 종합적인 평가라고 볼 수 있다. 순서, 서열 같은 것이 다르게 해석될 여지도 있다. 앞으로도 각 컨소시엄의 서열, 순서, 점수는 공개하지 않을 방침이다. 5개 기업 모두가 4개월 반 만에 에포크 AI(주목할만한 AI)에 등재된 것 자체가 괄목할 만한 성과다. 모든 AI 기업이 극도의 경쟁 환경 속에서 정말 치열하게 개발하고 있다.

박건희 기자 wissen@mt.co.kr

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