독파모 4개사, '벤치맥싱' 의혹 일축..."평가 보완책으로 영향 미미"

독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트의 2차 평가 결과 발표를 앞두고 제기된 '벤치맥싱' 의혹에 대해 참여 기업 4곳이 일제히 이를 부인하며 의혹의 불씨를 잠재웠다. 벤치맥싱이란 AI 모델 성능을 인위적으로 끌어올리기 위해 사전 학습 데이터를 사용해 평가 점수를 조작하는 행위를 일컫는다. 이번 사안은 AI 모델의 투명성과 신뢰성을 다시 한번 점검하는 계기가 되고 있다.

벤치맥싱 의혹의 배경

최근 서울에서 열린 '국제머신러닝학회(ICML 2026)'에서는 미국의 AI 학습 전문업체들이 독파모 개발사와 접촉한 정황이 드러나면서 벤치맥싱 의혹이 수면 위로 떠올랐다. 이 업체들은 AI 모델의 성능 평가 및 개선을 위한 사후 학습용 데이터를 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 이들 사이의 접촉이 독파모 프로젝트의 평가 결과에 영향을 미칠 가능성에 대한 우려가 커졌다. 하지만 실제 계약이 체결되었는지, 그리고 그 데이터가 모델의 학습이나 평가에 반영되었는지는 불확실하다.

이와 관련해 SK텔레콤은 "우리는 A.X K2 모델 개발 시 벤치마크 오염 방지를 최우선으로 고려했다"며 벤치맥싱 의혹을 강하게 부인했다. LG AI연구원, 업스테이지, 모티프테크놀로지스도 비슷한 입장을 취하며 의혹을 일축했다. 이처럼 각 기업이 일관된 입장을 내놓은 것은 독파모 프로젝트의 신뢰성을 유지하기 위한 노력이기도 하다.

평가 체계와 그 의미

이번 독파모 2차 평가는 벤치마크 평가(40점), 전문가 평가(35점), 사용자 평가(25점)로 구성되어 있다. 이 평가 체계는 단순히 벤치마크 점수에 의존하지 않고 전문가와 사용자 의견을 반영함으로써 좀 더 포괄적이고 공정한 성능 평가를 지향하고 있다. 업계 관계자는 "벤치마크만으로 성능을 평가할 경우 벤치맥싱 문제가 발생할 수 있지만, 독파모 평가는 전문가와 사용자의 평가 비중이 높아 이러한 문제가 발생하더라도 최종 순위에 큰 영향을 미치지 않을 것"이라고 언급했다.

과학기술정보통신부도 "외부 데이터 구매는 독자성 기준과 무관하다"며 벤치맥싱에 대한 우려를 불식시키고자 했다. 이들은 AI 모델의 학습 과정에서 과적합 현상이 발생할 수 있지만, 이를 전문가 및 사용자 평가로 보완할 수 있다고 덧붙였다.

향후 전망

독파모 프로젝트는 AI 기술 발전에 중요한 이정표가 될 것으로 기대된다. 이번 사건을 계기로 AI 모델의 성능 평가에 대한 신뢰성을 더욱 강화할 필요성이 대두되었다. 벤치맥싱 의혹이 불거진 가운데, 각 기업이 취한 신속한 대응은 업계의 투명성을 높이고, 향후 AI 기술의 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 분석된다.

결국, 독파모 프로젝트는 기술적 평가뿐 아니라 윤리적 기준을 마련하는데도 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 데이터의 신뢰성과 학습의 투명성이 확보될 때, AI 기술이 보다 신뢰받는 방향으로 나아갈 수 있을 것이다. 이번 2차 평가 결과 발표는 이러한 변화의 첫걸음이 될 것으로 기대된다.