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[IT뉴스]“AI가 정보 유출하면 누가 막나”…독파모 개발진이 강조한 ‘AI자립’ 필요성

온카뱅크관리자

2026-11-10 00:07:24

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 “국방·개인정보 해외 AI 의존 위험”…독자 개발 역량 중요성 강조
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 10TB 데이터 정제 2~3주→3일…LG 엑사원 성능 70%↑·업스테이지 추론 최적화
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 [디지털데일리 오병훈기자] “모델을 직접 개발할 수 있는 역량이 없다면 우리의 중요한 문제를 다른 나라에 외주로 맡겨야 하는 셈입니다.”
 양현호 SK텔레콤(SKT) 연구원은 9일 서울 코엑스에서 열린 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026(NVIDIA AI Day Seoul 2026)’에서 국내 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발의 중요성을 강조하며 이같이 말했다.
 AI가 사용자의 지시를 받아 정보를 검색하고 업무까지 수행하는 ‘AI 에이전트’ 시대가 본격화되면서 데이터 통제권 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 단순히 외국산 AI보다 뛰어난 성능을 확보하는 것을 넘어 민감한 정보가 어디로 전달되고 어떻게 처리되는지 직접 파악하고 관리할 역량이 필요하다는 지적이다.
 이날 열린 ‘K-AI 프런티어 빌더 패널’에는 LG AI연구원, SKT, 업스테이지의 AI 모델 개발진이 참석했다. 이들은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 사업을 수행하면서 겪은 기술적 어려움과 해결 과정, 실제 성과를 공유했다.
 ◆“외국 AI에 국방 정보 맡길 수 있나”…독파모 필요한 이유
 양 연구원이 강조한 문제는 AI 모델에 대한 통제권이다. 그는 최근 해외 AI 모델이 데이터를 외부 클라우드로 전송하려 했다는 사례를 언급하면서 이같은 일이 실제 발생할 가능성에 대비해야 한다고 강조했다.
 양 연구원은 “우리가 통제할 수 없고 어떤 데이터가 들어갔는지도 알 수 없는 모델을 사용하다 보면 개인정보나 국방·보안과 관련된 중요한 문제를 다룰 때 어려움이 생길 수 있다”고 설명했다.
 이는 AI 에이전트의 활용 범위가 넓어질수록 중요해지는 문제라는 분석이다. 기존 챗봇이 질문에 답하는 수준이었다면 AI 에이전트는 업무 시스템에 접속하고 문서를 분석하거나 외부 프로그램을 실행할 수 있기 때문이다.
 특히 기업 내부 정보나 개인 데이터를 다루는 AI가 의도하지 않은 외부 통신을 시도한다면 데이터 유출 위험으로 이어질 수 있다. 독자 모델 개발 역량이 중요한 이유 가운데 하나지만, 자체 개발만으로 모든 보안 문제가 해결되는 것은 아니다. 학습 데이터와 모델 동작, 외부 도구 접근 권한을 함께 검증할 수 있어야 한다.
 실제 SKT와 업스테이지는 지난 10월 국내 보안기업 및 대학과 ‘독자 AI 사이버보안 협의체’를 출범했다.
 총 11개 기관이 참여하는 협의체에서는 SKT의 ‘에이닷엑스(A.X)-K'와 업스테이지의 ‘솔라’ 모델에 보안 현장 데이터를 학습시키고 안전성을 검증한다.
 협의체는 두 모델이 서로 취약점을 찾아내는 ‘상호 레드티밍’도 추진한다. 레드티밍은 AI에 의도적으로 공격적인 질문이나 위험한 상황을 제시해 취약점을 발견하고 방어 능력을 개선하는 방식이다.
 ◆SKT, 10테라 데이터 정제 3일로 단축…688B 매개변수 모델 개발
 독파모 개발 과정에서 가장 큰 과제 가운데 하나는 막대한 데이터와 GPU 자원을 효율적으로 활용하는 것이다. SK텔레콤은 엔비디아 데이터 처리 기술을 활용해 AI 학습에 필요한 데이터 정제 시간을 크게 줄였다고 밝혔다.
 AI 모델에 학습시키기 전 수집한 데이터에서 중복 문서나 불필요한 정보를 제거하는 과정이 필요하다. 같은 내용을 반복적으로 학습하면 컴퓨팅 자원이 낭비되고 모델 품질에도 영향을 줄 수 있기 때문이다.
 양 연구원은 “약 10TB 규모 데이터에서 중복 문서를 제거하는 데 기존에는 2~3주가 걸렸다”며 “엔비디아 네모 큐레이터(NeMo Curator)의 GPU 가속을 적용하면서 처리 기간을 약 3일로 줄일 수 있었다”고 말했다.
 단순 계산으로도 데이터 전처리 기간을 기존보다 상당 부분 단축한 것이다. 학습 준비에 투입되는 시간을 줄이고 모델 개발과 성능 개선에 더 많은 자원을 활용할 수 있다는 의미다.
 이러한 개발 경험은 SKT의 초거대 AI 모델 구축 과정에서도 중요하게 작용했다.
 SK텔레콤은 지난 7월 매개변수 6880억개(688B) 규모 ‘A.X K2’를 공개했다. 자체 발표 기준 직전 모델인 A.X K1과 비교해 국내외 14개 평가 지표의 평균 점수가 32.2%포인트 개선됐다.
 그는 “모델 학습 속도가 10%만 빨라져도 GPU 사용 시간으로 약 6일, 비용으로는 약 6억원을 절감하는 효과가 있다”고 말했다. 이는 SKT의 개발 환경을 기준으로 제시한 추산치다.
 ◆LG는 8주 만에 성능 70% 개선…업스테이지는 서비스 효율 집중
 LG AI연구원은 제한된 자원으로 성능을 높이는 방법으로 사후학습에 주목했다. 사후학습은 대규모 데이터를 통해 기본 지식을 습득한 AI에 추가 학습을 진행해 특정 업무 수행 능력을 높이는 과정이다.
 조현직 LG AI연구원 엑사원랩 팀장은 “글로벌 프런티어 모델을 만들기 위해서는 사전학습과 사후학습, 강화학습이 모두 중요하지만 자원 효율성 측면에서는 사후학습의 효과가 더 클 수 있다”고 설명했다.
 LG AI연구원은 지난 8월 공개한 독파모 2차 모델에 추가 학습을 적용한 ‘K-엑사원 2.5’를 개발했다. 이날 공개한 자체 평가 결과에 따르면 8주 동안 24개 평가 지표를 종합한 성능이 기존 모델 대비 70% 이상 개선됐다. LG AI연구원은 행사가 열린 9일부터 K-엑사원 2.5 응용프로그램인터페이스(API)를 무료 개방해 실제 사용자들의 평가를 받기 시작했다.
 업스테이지는 모델을 학습시키는 과정뿐 아니라 실제 서비스에서 효율적으로 운영하는 기술에 집중하고 있다.
 송인서 업스테이지 LLM 테크리드는 글로벌 파트너와 외부 플랫폼을 통해 AI 모델을 제공하면서 트래픽이 늘어나 추론 효율과 서비스 안정성을 개선하고 있다고 밝혔다.
 송 테크리드는 “엔비디아 다이나모(Dynamo)를 도입하면서 캐시 관리 측면에서 이점을 얻었고 적은 자원으로도 처리량을 향상시킬 수 있었다”고 설명했다.
 업스테이지는 한국어 사무 업무와 AI 에이전트 활용에 특화된 데이터를 구축하고 강화학습 비중도 늘리고 있다. 실제 서비스에서 필요한 능력을 집중적으로 개선하려는 전략이다.
 다만 독파모 개발 기업들 사이에서는 경쟁 구조로 인한 기술 교류의 한계도 제기됐다.
 송 테크리드는 “글로벌 프런티어 모델은 개발 주기가 점점 빨라지고 있다”며 “6개월 단위로 진행되는 프로젝트에서는 새로운 흐름을 빠르게 따라가거나 장기적인 연구 방향을 설정하기 어려운 부분이 있다”고 말했다.
 조 팀장도 경쟁과 협력의 균형을 강조했다. 그는 “축구 선수들이 리그에서는 경쟁하지만 국가대표팀에서는 경험을 공유하는 것처럼 AI 연구에서도 서로 배울 부분이 있다”며 “기술 보고서를 통해 실험 결과를 충실하게 공개하고 공동 연구를 활성화하는 방안을 고민할 필요가 있다”고 말했다.
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