행시 풀어본 '국대 AI'…여전한 격차 좁히려면

<앵커>

우리나라의 독자적인 인공지능 모델, '국가대표 AI'를 뽑는 프로젝트가 진행 중입니다. 5개 팀의 AI들이 치열한 경쟁을 벌이고 있는데요. 이 AI들에게 행정고시 문제를 풀어보게 해봤습니다. 어떤 결과가 나왔을까요?

최승훈 기자가 보도합니다.

<기자>

5급 공무원을 뽑을 때 보는 공직 적격성 평가, 이른바 행정고시 시험지입니다.

언어논리 영역 한 문제를 뽑아서 저와 국산 AI가 동시에 풀어보겠습니다.

실전에서는 한 문제당 2분 안에 풀어야 하는데,

[정답! (1번이에요?) 네. (저는 아직 네 줄밖에 못 썼는데.)]

AI는 17초면 됩니다.

[14번의 정답은 1번 맞습니다. (맞았어요?) 네. (오, 우리 아이.)]

1차 발표회에 나온 국가대표 AI 후보 모델에 올해 행정고시 40문항을 줬습니다.

현장 상황상 참여하지 못한 두 곳을 제외하고, 응시한 3개 팀의 모델 모두 실제 시험의 과락 기준인 40점을 넘겼습니다.

네이버클라우드와 SK텔레콤은 1분 안에 답을 냈지만 각각 52.5점과 55점을 받았습니다.

LG AI연구원은 92.5점으로 가장 높았지만, 걸린 시간이 눈에 띄게 길었습니다.

반면 구글의 제미나이와 오픈AI의 챗GPT 모두 5분 안팎의 시간을 들여 문제를 풀었고, 각각 95점과 100점을 받았습니다.

업계 관계자들은 후발 주자인 국산 AI의 성능이 지금으로선 외국 AI에 밀릴 수밖에 없다고 말합니다.

AI 모델의 '체급'으로 불리는 파라미터는 많으면 많을수록 데이터 안에 있는 복잡하고 미묘한 패턴이나 관계, 구조를 잘 파악할 수 있는데, 챗GPT와 제미나이는 조 단위를 넘어선 걸로 추정되지만 국산 AI는 아직 320억 개에서 5천억 개 수준에 불과합니다.

격차를 줄이려면 AI를 더 효율적으로 설계하고 학습시킬 수 있는 인재들이 필수입니다.

그런데 한국은 AI 관련 특허 분야에서는 인구 10만 명당 특허 수 17.3건으로 전 세계 1위였지만, AI 인재 집중도에서는 1.06%로 세계 10위에 그쳤습니다.

[윤성로/서울대학교 전기정보공학부 교수 : 외국 기업의 한 절반만 줘도 국내 기업으로 갈 텐데 3~4배 이상 차이가 나버리니까 (외국으로) 갈 수밖에 없다.]

정부는 국가대표 AI 도전팀에게 우수 연구진을 유치하기 위한 인건비와 연구비, AI가 학습할 데이터 구매비용 등을 지원하고 내년에 최종 2팀을 선정할 계획입니다.

(영상취재 : 조창현·주용진, 영상편집 : 박나영, 디자인 : 서승현·이연준)