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SKT, 서울대·KAIST와 AI 수학 연구…독자 모델 경쟁력 높인다 [경제일보] SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 'A.X K2'의 수학 추론 능력 강화에 나선다. 국내 수학·AI 연구진과 협력해 전문 분야의 지식을 모델에 학습시키고 수학 난제 해결에 도전한다. 단순히 정답을 도출하는 수준을 넘어 결과의 타당성을 검증하고 복잡한 작업을 수행하는 에이전틱 AI 역량을 높이려는 전략이다. 장기적으로는 AI가 스스로 성능을 개선하는 재귀적 자기개선(RSI) 연구의 기반도 마련한다는 구상이다. 22일 SK텔레콤은 이날 서울 을지로 본사에서 서울대·한국과학기술원(KAIST) 교수진 및 연구자들과 기술 교류회를 열고 A.X K2를 활용한 수학 난제 연구와 모델 고도화 방안을 논의했다고 밝혔다. 이번 프로젝트에는 교류회 참석자를 비롯해 수학과 AI 분야의 국내 연구진이 참여한다. 수학 분야에서는 서인석 서울대 수리과학부 교수와 이준경 고등과학원 계산과학부 교수, 김상현 고등과학원 계산과학부 교수 등이 협력한다. 확률론·통계물리, 이산수학·그래프 이론, 저차원 위상수학·기하적 군론 등 각자의 전문 분야를 활용해 모델의 수학적 이해와 추론 능력을 높이는 데 힘을 보탠다. 거대언어모델(LLM)과 수학 연구 방법론 분야에서는 홍영준·이다빈·오병권·변성수 서울대 수리과학부 교수, 박노성 KAIST 전산학부 교수 등이 참여한다. 연구진은 수학자의 전문지식을 모델 학습에 반영하고, 기존 모델이 충분히 다루지 못했던 전문 분야의 지식과 추론 능력을 보완할 계획이다. 고도화한 모델을 실제 수학 연구에 활용해 각 분야의 난제 해결에도 도전한다. 이번 연구는 글로벌 AI 기업들이 수학적 추론 능력을 모델 경쟁력의 한 축으로 끌어올리는 흐름과도 연결된다. 오픈AI는 지난 6일 내부 AI 모델이 도출한 새로운 수학 연구 결과를 공개했다. 앤트로픽도 지난 8월 자사 AI 모델 클로드가 리만 가설과 관련된 문제에서 기존 연구 결과를 개선했으며, 수학자들의 검토를 거쳤다고 발표했다. AI가 복잡한 수학 문제를 다루는 수준을 넘어 연구 과정에서 새로운 결과를 도출할 수 있는지가 주요 기술 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. SK텔레콤이 수학 추론 능력 강화에 나선 이유도 모델의 활용 범위를 넓히기 위해서로 알려졌다. 수학적 추론은 주어진 조건을 바탕으로 논리적인 결론을 도출하고, 중간 과정과 결과가 타당한지 점검하는 능력과 관련된다. AI 에이전트가 여러 단계로 구성된 업무를 계획하고 실행하는 과정에서도 각 단계의 판단이 적절한지 확인하고 오류를 찾아내는 역량이 중요한 것으로 꼽힌다. SK텔레콤은 이번 연구를 통해 강화한 추론·검증 능력을 에이전틱 AI 고도화에 활용할 방침이다. AI가 복잡한 문제의 해결 계획을 세우고 작업을 수행하는 과정에서 결과를 점검하는 능력을 높이겠다는 것이다. 다만 수학 문제에서의 성능 개선이 실제 서비스 환경의 오류 감소나 업무 수행 능력 향상으로 이어지는지는 별도의 검증이 필요하다. 장기적으로는 AI가 스스로 능력을 개선하고, 개선된 능력을 다음 단계의 성능 향상에 활용하는 재귀적 자기개선(RSI·Recursive Self-Improvement) 연구로도 범위를 넓힐 계획이다. AI가 스스로 만든 풀이와 실험·검증 방법의 타당성을 판단할 수 있어야 개선 과정을 안정적으로 반복할 수 있다는 판단으로 분석된다. SK텔레콤은 글로벌 최상위 AI 모델과 견줄 수학 역량을 확보하고, 필요한 지식을 학습하며 스스로 발전하는 AI 에이전트를 구현하는 것을 장기 목표로 제시했다. 향후 연구 성과를 어떤 평가 기준으로 측정하고 A.X K2에 반영할지가 모델 경쟁력을 가늠할 주요 지표가 될 전망이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 파운데이션 모델의 실제 문제 해결 능력을 높이기 위해 수학 분야 산학협력을 활발하게 추진하고 있다"며 "전문 연구자들과의 공동 연구를 통해 에이전틱 AI 역량을 고도화해 나가겠다"고 말했다.2026-10-22 14:03:03
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독파모 2차 관문 앞…3팀 압축 임박…LG '몸집 키우기' VS '효율형 AI 효율·에이전트' [경제일보] 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 평가 결과 발표가 임박했다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀 가운데 3개 팀만 다음 단계에 진출한다. 독파모는 새 정부의 'AI 3대 강국 도약' 전략 핵심 과제로 지난해 8월 시작됐다. 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 기술·경제·안보 리스크를 줄이겠다는 목적으로, 총사업비 1576억원을 들여 팀당 데이터 구축비 30억~50억원과 연간 20억원가량의 연구비, 컴퓨팅 자원을 지원한다. 6개월 단위 평가로 매번 팀을 떨어뜨려 2027년 상반기까지 최종 1~2개 팀만 남기는 구조다. 첫 단추부터 순탄치 않았다. 애초 선정된 5개 팀(네이버클라우드·NC AI·LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지) 가운데 지난 1월 15일 발표된 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 동반 탈락했다. 네이버클라우드는 오픈소스 모델을 차용했다는 의혹이 불거지며 독자성 기준에 부합하지 못한다는 판정을 받았고, NC AI는 종합 점수 경쟁에서 밀렸다. 당초 계획보다 1개 팀이 더 빠지자 정부는 패자부활전을 열었지만 네이버클라우드와 NC AI, 그리고 최초 선정에서 탈락했던 카카오까지 국내 IT 양강이 모두 재도전을 거부했다. 결국 2월 20일 모티프테크놀로지스 컨소시엄이 새 정예팀으로 뽑히며 4개 팀 체제가 만들어졌다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가를 마무리하고 조만간 결과를 발표할 예정이다. 대상은 △LG AI연구원 'K-엑사원 2.0' △SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' △업스테이지 '솔라 오픈 2' △모티프테크놀로지스 '모티프3'다. 평가는 벤치마크 40점(글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스 25점, NIA 자체 벤치마크 15점), 전문가 평가 35점, 국민 평가단 200명이 참여하는 사용자 평가 25점으로 구성된다. 외부에 공개된 벤치마크 지표만으로 결과를 예단하기 어려운 것도 이 때문이다. 네 팀의 전략은 두 갈래로 갈린다. 규모로 밀어붙인 쪽은 LG와 SKT다. LG AI연구원의 K-엑사원 2.0은 파라미터 7500억 개(750B)로 1차 모델(236B)보다 3배 이상 커졌고, 코딩·에이전틱 코딩 지표를 이전 대비 약 30% 개선했다고 밝혔다. 장문 이해 평가 OpenAI-MRCR 94.4점, 한국어 장문 이해 Ko-LongBench 89.6점을 기록했고 지원 언어도 10개로 늘렸다. SKT의 에이닷엑스 케이투(688B)는 수학·한국어 추론에 집중해 2026년 국제수학올림피아드(IMO) 평가에서 42점 만점에 29점으로 금메달 기준선을 넘겼고, 고난도 수학 추론 평가 MathArena AIME 2026에서는 97.1% 정확도로 싱킹 머신스랩의 오픈웨이트 모델 '잉클링'과 공동 최고점을 기록했다. 업스테이지와 모티프테크놀로지스는 작은 몸집으로 효율을 택했다. 업스테이지의 솔라 오픈 2(250B)는 실제 연산에는 150억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조로, 양자화 시 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있다. 모티프3(314B)는 은행 업무 처리와 IT 장애 진단 등 실무형 평가에서 강점을 보였다. 공개된 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index) 지표에서는 이 구도가 뒤집힌다. 모티프3가 47점으로 1위, 업스테이지 솔라 오픈 2가 37점으로 뒤를 이었고 SKT 35점, LG 31점 순이었다. 모델 규모는 LG와 SKT가 앞서지만 공개 지표에서는 상대적으로 작은 모티프와 업스테이지가 높은 점수를 받은 셈이다. 다만 AAII는 전체 평가의 25%에 불과해 이 순위가 곧 정부 최종 순위로 이어지지는 않는다. 2차 평가를 통과한 3개 팀은 추가 단계평가를 거쳐 최종 2개 팀으로 압축된다. 정부는 이 과정에서 확보한 고성능 GPU 배분과 국가기록원·대법원 판결문 등 공공데이터 제공을 병행해 2027년까지 글로벌 톱10 수준의 모델을 만들겠다는 목표를 세웠다.2026-08-18 09:40:27
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