AI 표절 논란: 네이버·SKT·업스테이지 '프롬 스크래치' 진실은?

 

 

최근 인공지능(AI) 업계에서 뜨거운 감자로 떠오른 '프롬 스크래치(From Scratch)' 논란, 혹시 들어보셨나요? 마치 갓난아기가 세상을 배우듯, AI가 처음부터 모든 것을 학습해야 한다는 이 개념이 네이버, SKT, 업스테이지와 같은 빅테크 기업들의 AI 개발 방식과 얽히면서 큰 화제가 되고 있습니다. 과연 이들의 AI 기술이 정말 '표절'이라는 오명을 씻을 수 있을까요? 혹은 '프롬 스크래치'라는 용어가 잘못 사용된 것일까요? 이 복잡한 논란의 핵심을 파헤쳐, 여러분이 명확하게 이해하실 수 있도록 완벽하게 정리해 드릴게요. AI 기술 발전의 민낯을 들여다보는 흥미로운 여정이 될 것입니다.

AI '프롬 스크래치'란 무엇인가요?

AI 분야에서 '프롬 스크래치(From Scratch)'라는 용어는 매우 중요하게 다뤄져요. 쉽게 말해, 아무런 사전 정보나 기존 데이터 없이 백지상태에서부터 모든 것을 새롭게 학습시키는 방식을 의미합니다. 마치 요리사가 레시피나 이미 만들어진 소스 없이, 신선한 재료만을 가지고 처음부터 끝까지 요리를 완성하는 것과 비슷하죠. AI 개발에서는 주로 모델의 구조를 설계하고, 무작위로 초기화된 가중치(weight)를 바탕으로 대규모 데이터셋을 이용해 학습을 진행하는 과정을 말합니다. 이 방식은 모델의 작동 방식을 깊이 이해하고, 특정 목적에 최적화된 성능을 끌어낼 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 엄청난 시간과 컴퓨팅 자원이 소요된다는 단점도 명확하죠. 특히 복잡하고 방대한 데이터를 다루는 최신 AI 모델들에게는 매우 도전적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다.

네이버, SKT, 업스테이지는 왜 '프롬 스크래치' 논란에 휩싸였나요?

이 논란은 특정 AI 모델의 학습 방식과 관련이 깊습니다. 네이버, SKT, 업스테이지 등 여러 기업들이 개발한 AI 모델들이 마치 기존의 성공적인 모델들을 '카피'하거나, '프롬 스크래치' 방식이 아닌 이미 학습된 데이터를 활용하여 효율성을 높였다는 의혹이 제기되면서 시작되었어요. 핵심은 '프롬 스크래치'라는 용어가 본래의 의미와 다르게 사용되었거나, 혹은 기업들이 개발 과정의 투명성을 충분히 공개하지 않았다는 점입니다. 예를 들어, 이미 학습된 대규모 언어 모델(LLM)의 가중치 일부를 가져와 미세 조정(fine-tuning)하는 방식은 엄밀히 말해 '프롬 스크래치'가 아니거든요. 하지만 일부에서는 이러한 방식 또한 '새로운 학습'으로 포장하여 마치 처음부터 모든 것을 개발한 것처럼 보이게 하려 했다는 비판이 있습니다. AI 기술의 빠른 발전 속도 속에서, 개발 방식의 투명성과 윤리적 기준에 대한 요구가 높아지고 있음을 보여주는 사례입니다.

'표절' vs '효율적 학습': 무엇이 진실일까요?

이 논란의 가장 큰 쟁점은 바로 '표절'과 '효율적 학습' 사이의 경계입니다. AI 모델 개발에서 완전히 새로운 아이디어를 '프롬 스크래치'로 구현하는 것은 매우 어렵고 비효율적일 수 있습니다. 그래서 많은 개발자들은 이미 공개된 연구 결과나 학습된 모델의 일부를 활용하여 더 빠르고 효율적으로 원하는 성능을 달성하려 합니다. 이는 마치 건축가가 기존 건물의 설계 방식을 참고하거나, 이미 개발된 건축 자재를 활용하는 것과 유사합니다. 문제는 이러한 과정이 '표절'로 비춰질 수 있다는 점이에요. 특히, AI 모델의 학습 과정이나 사용된 데이터셋이 명확하게 공개되지 않을 경우, 이러한 오해는 더욱 커질 수 있습니다. 핵심은 '새로운 창작'이냐, '기존 기술의 발전적 활용'이냐에 대한 사회적 합의와 더불어, 개발 과정의 투명성을 확보하는 것입니다.

AI 모델 개발, '프롬 스크래치' 외 다른 방법은 없나요?

AI 모델을 개발하는 데에는 '프롬 스크래치' 방식 외에도 다양한 전략이 존재합니다. 앞서 언급했듯이, 미세 조정(Fine-tuning)은 가장 일반적인 방법 중 하나예요. 이는 이미 대규모 데이터로 사전 학습된 모델을 가져와, 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 추가 학습시키는 방식입니다. 이를 통해 훨씬 적은 데이터와 시간으로도 높은 성능을 얻을 수 있죠. 또 다른 방법으로는 전이 학습(Transfer Learning)이 있습니다. 이는 한 작업에서 학습된 모델의 지식을 다른 작업으로 옮겨 적용하는 방식인데요. 예를 들어, 이미지 인식 모델을 학습시킨 후, 그 모델의 일부를 활용하여 의료 영상 분석 모델을 만드는 식입니다. 이 외에도 전이 가능한 사전 학습(Pre-trained Models)을 활용하거나, 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)과 같은 자동화된 기법을 사용하는 등 다양한 접근 방식이 존재합니다. 이러한 방법들은 '프롬 스크래치' 방식의 장점을 취하면서도, 현실적인 개발 환경에서의 효율성과 속도를 높이는 데 크게 기여합니다. 관련 기술에 대한 자세한 정보가 궁금하시다면, 관련 기술 블로그를 더 찾아보시는 것을 추천드려요.

AI 윤리와 투명성: 앞으로 나아가야 할 길

이번 '프롬 스크래치' 논란은 AI 기술 발전의 속도만큼이나 중요한 AI 윤리와 투명성에 대한 사회적 논의를 다시 한번 촉발시켰습니다. AI 모델이 어떻게 학습되고 개발되는지에 대한 정보가 투명하게 공개될 때, 우리는 AI 기술의 잠재력을 더욱 신뢰하고 안전하게 활용할 수 있습니다. 기업들은 단순히 기술 개발 경쟁에만 몰두할 것이 아니라, 개발 과정의 윤리적 문제와 사회적 영향까지 고려해야 할 책임이 있습니다. 앞으로 AI 개발은 단순히 성능 향상을 넘어, '어떻게' 만들어지는지에 대한 명확한 설명과 함께, '왜' 그렇게 만들어졌는지에 대한 근거 제시가 더욱 중요해질 것입니다. 이러한 노력들이 모여 AI 기술이 인류에게 진정으로 이로운 방향으로 발전해 나갈 수 있을 것이라 기대합니다. AI 기술의 윤리적 측면에 대해 더 깊이 알고 싶으시다면, 관련 학술 자료를 참고해 보세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

• Q1: '프롬 스크래치' 학습 방식은 무조건 좋은 건가요?
  A1: 꼭 그렇지는 않습니다. '프롬 스크래치'는 모델의 근본적인 이해와 최적화에는 유리할 수 있지만, 엄청난 시간과 비용이 소요됩니다. 따라서 대부분의 실용적인 AI 개발에서는 미세 조정이나 전이 학습 등 효율적인 방식을 함께 활용합니다. 상황과 목적에 맞는 최적의 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
• Q2: 네이버, SKT, 업스테이지의 AI 기술은 결국 베낀 건가요?
  A2: '베꼈다'고 단정하기는 어렵습니다. AI 개발은 기존 연구와 기술을 바탕으로 발전하는 경우가 많습니다. 다만, 개발 과정의 투명성 부족이나 '프롬 스크래치' 용어의 오용 가능성에 대한 비판이 제기된 것입니다. 각 기업의 구체적인 개발 방식과 해명을 지켜볼 필요가 있습니다.
• Q3: 앞으로 AI 개발은 어떻게 달라질까요?
  A3: AI 개발은 더욱 투명하고 윤리적인 방향으로 나아갈 것입니다. 개발 과정, 사용된 데이터, 학습 방식 등에 대한 공개 요구가 커질 것이며, 단순히 성능 경쟁을 넘어 사회적 책임까지 고려하는 개발 문화가 정착될 것으로 예상됩니다.

AI 기술의 발전은 우리 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들 잠재력을 가지고 있습니다. 이번 '프롬 스크래치' 논란을 통해 AI 개발 방식의 투명성과 윤리적 중요성이 다시 한번 강조되었는데요. 앞으로 기업들의 기술 개발 과정에 대한 더욱 명확한 정보 공개와 사회적 합의가 이루어지기를 기대해 봅니다. AI 기술에 대한 더 많은 정보를 얻고 싶으시다면, 관련 최신 뉴스들을 꾸준히 확인해 보세요.