최근 국내 기업들이 개발 중인 국가대표 AI(인공지능) 모델인 소버린AI의 성능이 오픈AI와 구글과 같은 해외 대형 언어 모델(LLM)과 비교해 크게 떨어지는 결과가 나타났다. 서강대의 김종락 교수 연구팀은 10개의 AI 모델을 대상으로 국내 수능 수학과 논술 문제를 포함한 총 50문제를 풀게 했으며, 그 결과를 분석하였다. 이러한 성과는 국내 AI 모델의 현재 수준을 파악하는 데 중요한 기준이 될 것으로 보인다.
국내 AI 모델의 수학 문제 풀이 성능
과학기술이 비약적으로 발전하고 있는 시대에, 인공지능(AI) 모델의 성능은 그 기술력의 척도로 여겨진다. 그런데 최근 연구에 따르면, 한국의 국가대표 AI 모델인 소버린AI는 해외의 대형 언어 모델들에 미치지 못하는 것으로 평가되었다. 김종락 교수 연구팀은 수능 수학 문제를 20문제 선정하여 해외 모델과 비교 분석한 결과, 국내 AI 모델이 어려운 문제에서 낮은 정확도를 보였다. 특히, 확률, 통계, 미적분, 기하 등 다양한 분야에서의 문제 풀이 능력에서 현저한 성능 차이를 확인했으며, 이는 국내 AI 모델이 전반적으로 다소 떨어진다는 사실을 보여준다. 이러한 결과는 여러 학습 데이터와 알고리즘의 품질 차이에서 비롯된 것으로 풀이된다. 국내 AI 연구자들은 과거의 데이터를 바탕으로 한 다양한 학습 모델을 개발해왔지만, 최신 기술을 적용한 미국 및 기타 해외 기업과의 격차를 줄이기는 쉽지 않은 상황이다. 현재로서는 한국의 AI 모델이 국제적으로 경쟁력을 갖추기 위해서는 데이터의 양과 질, 그리고 최신 기술의 적용이 절실하다는 점이 강조된다. 국내 AI 모델이 해외 모델과의 비교에서 더욱 개선될 수 있는 여지가 있다는 것은 긍정적인 신호라고 할 수 있다. 앞으로의 연구개발을 통해 이러한 분야에서의 한계를 극복할 수 있는 가능성이 높다는 의지를 보여주는 사례이기도 하다.해외 AI 모델의 높은 성능 비결
해외의 AI 모델, 특히 오픈AI와 구글의 시스템은 상당한 연구 투자와 방대한 데이터 확보를 통해 더욱 정교하게 설정되어 있다. 이들 모델은 기본적으로 대규모의 훈련 데이터셋을 활용하여, 다양한 문제를 해결할 수 있는 범위를 넓혀왔다. 학술적 연구에서 얻은 데이터뿐만 아니라, 실제 사용자로부터 수집한 피드백을 반영하여 더욱 발전해왔다는 점이 특징적이다. 이러한 흐름 속에서, 해외의 AI 모델들은 수학 문제 풀이에 있어서도 높은 정답률을 기록하고 있다. 소버린AI와의 비교에서도 분명한 성능 차이를 보였으며, 이는 곧 소비자 밀착형 기술 적용 및 사용자 경험 개선에 대한 차별성이 작용했음을 입증한다. 연구팀의 분석에 따르면, 해외 모델들은 다양한 연습 문제를 반복적으로 학습하는 메커니즘을 통해 문제를 해결하는 능력을 계속해서 향상시키고 있는 것으로 나타났다. 고도로 발전된 기술력과 함께, 사용자에게 즉각적으로 피드백을 받을 수 있는 구조는 AI의 학습 속도를 획기적으로 줄여줄 뿐만 아니라, 현실의 문제에 대한 적응력을 높이는데 매우 효과적이라고 할 수 있다. 따라서, 국내의 AI 기업들은 단순히 모방할 것이 아니라, 이러한 끊임없는 피드백 루프를 활용해 실시간으로 반영할 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.국내 AI 모델의 발전을 위한 방향성
국내 AI 모델이 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 필수적인 접근이 필요하다. 첫째, 대량의 고품질 데이터 확보가 급선무이다. 최근의 연구 결과는 데이터셋의 양과 질이 AI 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다는 것을 시사한다. 따라서, 정부 및 민간 조사기관은 데이터 공유와 활용 방안을 모색해야 할 것이다. 둘째, 글로벌 스탠다드에 부합하는 최신 기술의 도입이 요구된다. AI 기술은 빠르게 변화하고 있으며, 최신 알고리즘과 처리 기술을 도입하는 것이 경쟁력을 강화하는 데 필수적이다. 이를 위해 국내 연구자들은 정기적으로 해외의 최신 연구 동향을 파악하고 투자할 필요가 있다. 셋째, 산업과 학계 간의 협력이 필요하다. AI 모델의 개발은 기업의 기술력뿐만 아니라, 학계의 연구 성과를 바탕으로 이루어지기 때문에 유기적인 협력을 통해 상호 발전할 수 있는 기회를 만들어야 한다. 결국 국내 AI 모델의 경쟁력을 높이기 위해서는 다방면에서의 노력이 필수적이다. 기술, 데이터, 인력 등 다양한 요소를 통합적으로 고려하여 수준 높은 AI 모델을 구축해 나가야 할 것이다.결론적으로, 한국의 국가대표 AI 모델인 소버린AI의 성능은 현재로서는 해외 모델과의 비교에서 다소 저조함을 보였다. 이를 극복하기 위해서는 질 높은 데이터 확보와 최신 기술 도입, 학계와 산업계의 협력이 중요한 과제로 남아 있다. 앞으로의 발전 방향은 이러한 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고, AI 기술의 글로벌 경쟁력을 강화해 나가는 데 큰 의미가 있을 것이다.
