검색결과 총 11건
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AAII 1위 모티프는 왜 탈락했나…독파모 평가 공개 놓고 논란
[경제일보] 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’(독파모) 2차 평가에서 글로벌 성능지표 1위를 기록한 모티프테크놀로지스가 탈락하면서 평가 방식의 투명성을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 모티프의 ‘Motif 3’는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII에서 47점을 받아 업스테이지(37점), SK텔레콤(35점), LG AI연구원(31점)을 모두 앞섰다. 하지만 최종 종합평가에서는 4개 팀 중 최하위를 기록했다. 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 공식 이의를 제기하고 전체 평가 항목별·업체별 점수와 판단 근거, 벤치마크 배점 산정 방식, 전문가 평가 기준, 사용자 평가 방법론 및 블라인드 평가 여부 등을 공개해 달라고 요구했다. 이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. ◆ ‘AAII 47점’이 탈락으로 이어진 이유 핵심은 AAII가 독파모 전체 평가의 일부에 불과했다는 점이다. 2차 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 구성됐다. 벤치마크 가운데 AAII가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 평가가 15점이다. 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 개발 전략·기술, 개발 성과·계획, 파급효과·기여계획 등을 평가했고 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여했다. 따라서 AAII에서 47점을 받은 것이 곧 독파모 2차 평가에서 가장 높은 점수를 받았다는 의미는 아니다. 실제 정부 발표에서도 4개 팀의 벤치마크 점수 평균은 22.5점이었고 1위와 4위의 격차는 4점에 그쳤다. 전문가 평가의 1·4위 격차는 2.4점, 사용자 평가에서는 5점이었다. 즉 글로벌 벤치마크만 놓고 보면 차이가 있었지만 100점짜리 종합평가에서는 다른 항목이 순위를 충분히 뒤집을 수 있는 구조였다. 과기정통부가 공개한 탈락 사유도 여기에 있다. 류제명 과기정통부 2차관은 모티프가 기술력 측면에서는 뛰어난 성과를 냈지만 “사용성·활용성 측면에서는 다른 모델보다 다소 낮은 평가”를 받았다고 설명했다. 반면 업스테이지는 포털 다음 서비스 실증과 국산 NPU 협업, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 및 산업 특화 에이전트 실증, LG AI연구원은 국제기구 협업과 에이전틱 AI 차별성 및 위험관리 등에서 높은 평가를 받았다. ◆ ‘성능 좋은 모델’과 ‘쓸 수 있는 모델’은 다르다 정부가 사용성과 활용성을 별도로 본 이유도 있다. 이번 독파모 사업의 다음 단계는 단순히 높은 벤치마크 점수를 기록하는 모델을 만드는 데 그치지 않고 실제 국민 서비스와 산업 현장에 적용할 수 있는 AI를 만드는 데 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 이에 따라 모델의 답변 성능뿐 아니라 서비스 적용 계획, 산업 생태계 기여, 실제 사용 효용 등을 평가하도록 구조가 바뀌었다. 실제 AAII 역시 모델의 추론·지식·코딩 등 다양한 능력을 종합적으로 보는 글로벌 지표지만 특정 모델의 실제 서비스 안정성이나 한국 산업 환경에서의 활용성을 모두 보여주는 것은 아니다. 모티프 역시 이 점을 인정하면서도 파운데이션 모델의 핵심 가치는 챗봇 사용성보다 여러 분야로 확장 가능한 기반 성능에 있다고 주장하고 있다. 논란은 결국 ‘국가대표 AI를 무엇으로 뽑을 것인가’라는 문제로 이어진다. 글로벌 성능을 우선하면 모티프의 탈락은 납득하기 어렵지만, 실제 국민 서비스와 산업 적용까지 고려한다면 모델 성능 외 평가가 필요하다는 정부 논리에도 일리가 있다. 문제는 어느 쪽이 맞느냐보다 그 판단을 검증할 수 있도록 세부 점수와 평가 기준을 얼마나 공개할 수 있느냐다. 모티프가 제기한 가장 큰 문제도 바로 이 부분이다. 모티프는 AAII 47점과 다른 평가 결과가 크게 엇갈린 이유를 알 수 있도록 세부 점수와 전문가·사용자 평가 근거를 공개해야 한다고 요구하고 있다. 특히 사용자 평가에서 브랜드 인지도나 선입견이 결과에 영향을 줬는지, 블라인드 평가가 적용됐는지도 확인해야 한다는 주장이다. 정부도 평가방식 자체의 한계를 인식하고 있다. 과기정통부는 3차 평가를 앞두고 소수 승자만 뽑는 기존 방식을 넘어 프런티어급 모델 경쟁이 가능하도록 지원체계를 전면 재편하는 방안을 검토하고 있다. 3차 진출팀에는 엔비디아 B200 GPU 지원도 상반기 768장에서 하반기 약 1000장 수준으로 확대할 계획이다. 한편 이번 논란에서 중요한 것은 모티프를 다시 선정하느냐가 아니다. 국민 세금이 투입되는 국가대표 AI 선발전이라면 왜 탈락했는지를 외부에서도 검증할 수 있어야 한다는 것이다. 글로벌 벤치마크와 실제 활용성 가운데 어느 쪽에 더 높은 가치를 둘지는 정책적 선택일 수 있다. 다만 그 선택이 설득력을 가지려면 점수와 기준이 투명하게 공개돼야 한다. 이번 이의 제기가 독파모의 기술 경쟁뿐 아니라 국가 AI 선발 시스템 자체의 신뢰도를 점검하는 계기가 될 전망이다.
2026-08-27 09:38:30
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정
[경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.
2026-08-18 11:23:40
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'전력 확보전' 속도 내는 정부…해상풍력 55GW 입찰 로드맵 공개
[경제일보] 정부가 ‘3대 메가프로젝트’ 발표 이후 전력 확보전에 속도를 내고 있다. 반도체와 인공지능(AI) 데이터센터 등 첨단산업 전력 수요가 급증할 것으로 예상되자 2035년까지 55기가와트(GW) 규모의 해상풍력 사업자 입찰을 추진하기로 했다. 30일 기후에너지환경부는 서울 서초구 한전아트센터에서 해상풍력 업계 간담회를 열어 ‘해상풍력 중장기 입찰 이행안’을 공개했다. 2026년부터 2035년까지 10년간의 연도별 입찰 물량과 제도 운영 방향을 제시한 첫 중장기 입찰 계획이다. 정부는 이번 이행안에서 10년간 총 55GW 규모의 해상풍력 입찰 물량을 제시했다. 매년 4GW 이상을 공고하는 수준으로, 영국과 독일, 네덜란드 등 해상풍력 선도국의 연간 입찰 계획 물량에 준하는 규모다. 특히 2026년부터 2030년까지 5년간은 총 28GW 수준의 물량을 우선 공고할 방침이다. 해상풍력은 터빈을 설치할 수 있는 해역(수심, 해저 지형, 풍속 조건 등)과 어업·항로·군사구역 등과의 이용 조정이 필요한 바다 공간, 그리고 송전망 용량을 함께 필요로 하는 대규모 전원이다. 개발과 인허가, 금융조달, 시공, 운영까지 장기간이 걸리는 데다 터빈, 하부구조물, 전력케이블, 항만, 설치선박 등 공급망 투자도 선행돼야 한다. 업계가 장기 입찰 로드맵을 요구해 온 이유다. 입찰 제도는 당분간 투트랙으로 운영된다. 정부는 기존 고정가격 경쟁입찰을 2033년까지 총 31GW 규모로 유지하고, 해상풍력 특별법에 따른 발전지구 경쟁입찰은 2029년 하반기 2GW 규모로 시작할 계획이다. 이후 2030년까지 연간 2GW, 2031년부터 2035년까지는 매년 4GW씩 공고해 총 24GW 규모로 추진한다. 이는 기존 사업자의 예측 가능성을 높이면서도, 장기적으로는 계획입지 기반의 발전지구 경쟁입찰 체계로 전환하기 위한 조치다. 정부는 대규모 입찰 물량을 통해 규모의 경제를 확보하고 최소 2대 1 이상의 유효 경쟁률을 유도해 해상풍력 계약단가를 낮춘다는 구상이다. 이호현 기후에너지환경부 2차관은 “해상풍력은 탄소중립과 에너지 안보, 전력수요 증가에 대응하기 위한 핵심 전원”이며 “정부가 중장기 입찰 물량을 제시함으로써 사업자와 금융기관, 공급망 기업의 예측 가능성과 투자 안정성이 높아질 것”이라고 했다. 정부의 해상풍력 확대 계획은 현재 수립 중인 제12차 전력수급기본계획에도 반영될 전망이다. 앞서 제11차 전력수급기본계획에는 전남해상풍력1단지, 낙월해상풍력, 신안우이해상풍력, 안마해상풍력, 완도금일해상풍력, 태안해상풍력, 반딧불이 부유식해상풍력 등이 2030년까지 준공 예정 프로젝트로 언급됐다. 이번 로드맵은 단순한 재생에너지 확대 정책을 넘어 첨단산업 전력 수요에 대응하기 위한 전원 확보 전략으로도 해석된다. 반도체 클러스터와 AI 데이터센터가 늘어날수록 안정적인 전력 공급이 산업 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있기 때문이다.
2026-06-30 17:10:49
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정부, 오픈AI GTAC 참여 공식화...앤스로픽 '글래스윙'도 가시권
[경제일보] 우리 정부가 오픈AI의 사이버보안 협력 프로그램에 참여하며 고성능 인공지능(AI)이 불러온 새로운 보안 위협 대응에 나선다. 앤트로픽의 ‘클로드 미토스’처럼 취약점 탐지와 공격 경로 분석 능력을 갖춘 AI 모델이 등장하면서, 국가 핵심 시스템 방어를 위해 글로벌 AI 기업과의 협력을 확대하는 흐름이다. 과학기술정보통신부는 오픈AI의 ‘신뢰 기반 사이버 접근 프로그램’(TAC)에 참여한다고 27일 밝혔다. 일부에서는 정부·기관 협력 성격을 강조해 GTAC로 부르지만, 공개된 설명상 공식 명칭은 TAC다. 이 프로그램은 검증된 정부·공공기관과 보안 조직이 고성능 AI 모델의 사이버보안 기능을 제한적으로 활용할 수 있도록 하는 협력 체계다. 류제명 과기정통부 2차관은 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자(CSO) 등 오픈AI 핵심 관계자들과 만나 AI 보안위협 대응과 안전성 확보 방안을 논의했다. 정부는 이번 협력을 통해 오픈AI의 고성능 사이버보안 모델이 탐지한 주요 소프트웨어 취약점 정보를 공유받고, 이를 국가 기간시스템과 주요 민간 인프라 방어에 활용할 계획이다. 국내 실무 운영은 한국인터넷진흥원(KISA)이 맡는다. 이번 협력은 앤트로픽의 ‘미토스 쇼크’와 맞물려 있다. 미토스는 대규모 코드에서 보안 취약점을 찾아내고 악용 가능성을 분석하는 능력으로 주목받았다. 앤트로픽은 ‘프로젝트 글래스윙’을 통해 미토스 접근권을 일부 기업과 기관에 제한적으로 제공하고 있다. 그러나 미토스급 모델은 공격과 방어 양쪽에 활용될 수 있는 이중용도 기술인 만큼 해외 기관 참여에는 높은 문턱이 있는 것으로 알려졌다. 정부가 오픈AI와 협력을 공식화한 것은 이 같은 제약 속에서 AI 보안 공조의 우회로를 확보했다는 의미가 있다. AI가 취약점 탐색과 공격 시나리오 분석 속도를 높이면, 방어 측도 같은 수준의 AI 도구와 정보 공유망을 갖춰야 한다. 취약점 정보를 얼마나 빨리 확보하고 패치하느냐가 금융·통신·공공망 방어의 성패를 가를 수 있기 때문이다. 다만 글로벌 AI 기업의 보안 프로그램에 참여하는 것만으로 국내 사이버 방어 체계가 완성되는 것은 아니다. 공유받은 취약점 정보를 국내 시스템에 맞게 검증하고, 패치 우선순위를 정하며, 주요 기반시설과 민간 기업에 신속히 전파하는 체계가 함께 마련돼야 한다. KISA와 금융보안원, 인공지능안전연구소, 국가정보원 등 관계기관 간 역할 분담도 중요하다. AI 자체의 안전성 평가도 협력 과제다. 과기정통부는 국내 AI안전연구소와 오픈AI가 공동 연구를 진행하고 AI 안전성 평가 체계를 함께 만드는 방안도 제안했다. 고성능 AI가 보안 방어에 도움을 주는 동시에 오용될 경우 공격 능력을 키울 수 있는 만큼, 접근 통제와 사용 기록 감사, 위험 모니터링이 병행돼야 한다. 류제명 과기정통부 2차관은 “이번 협력으로 한국이 AI 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있는 기반을 마련했다”며 “글로벌 AI 기업들과 실무 논의를 지속해 국내 사이버 보안 역량을 세계 최고 수준으로 끌어올리겠다”고 밝혔다.
2026-05-27 10:29:40
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