전체기사 최신뉴스 GAM
KYD 디데이
산업 재계·경영

속보

더보기

LG가 만든 AI는 달랐다...오픈AI·메타도 외면한 '이것' 챙긴다

기사입력 :

최종수정 :

※ 본문 글자 크기 조정

  • 더 작게
  • 작게
  • 보통
  • 크게
  • 더 크게

※ 번역할 언어 선택

초거대 AI 학습 자료, 저작권 등 문제 없을까
오픈AI·메타 등 저작권 문제로 미국서 줄소송
LG가 개발한 '넥서스' 1분 만에 리스크 판단
인간 대비 속도는 45배 빨라지고 비용은 '0'
"글로벌 AI와 경쟁할 수 있는 역량 있다"

[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = #. 지난 2023년 유명 코미디언이자 작가인 세라 실버먼은 챗GPT 개발사 오픈AI와 메타를 상대로 소송을 냈다. 오픈AI와 메타가 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하기 위해 동의 없이 저작권 있는 자료를 사용했다는 주장이다. 메타 최고경영자(CEO) 마크 저커버그는 자체 인공지능(AI) 모델 '라마(LLaMA)'의 학습을 위해 불법 자료 제공 사이트인 'Z-라이브러리'나 '립젠'에서 데이터를 사용할 수 있도록 허가했다는 의혹을 받고 있다.

챗GPT와 딥시크와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 속속 등장하면서 산업계 판도를 바꾸고 있다. LLM은 수십억~수천억개에 달하는 방대한 데이터를 학습, 최대한 인간의 생각과 유사한 답변을 내놓도록 훈련을 받는다. 이 과정에서 저작권과 같은 타인의 권리를 침해하거나 낮은 신뢰도, 또는 비윤리적인 정보까지 받아들이는 등 무분별한 데이터 학습 문제가 조만간 수면위로 부상할 것이란 게 업계 관측이다.

배경훈 LG AI연구원장 [사진=LG]

◆초거대 AI 학습 자료, 저작권 문제 없을까?
21일 관련 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 AI 모델에 사용된 학습 데이터셋이 법적 리스크는 없는지, 또 사전에 이 데이터를 사용하는데 위험 요소는 없는지를 검증할 수 있는 AI 에이전트(AI Agent) '넥서스(NEXUS)'를 공개했다.

수천, 수만개의 데이터소스가 연결된 데이터셋은 수없이 재배포 되면서 사람이 일일이 출처를 추적하는 것이 사실상 불가능하다. 또 재배포되는 각 단계마다 수십 개 혹은 수백 개의 데이터셋들과 연결돼 있기도 하다. 이렇게 복잡하게 연결된 데이터셋의 안전성을 파악하기는 매우 어렵다. 데이터셋의 복잡성은 결국 메타의 사례처럼 심각한 법적 리스크로 연결될 수 있다.

실제로 LG AI연구원이 지난 한 해 동안 잠재적 위험 요소를 식별해 보완한 결과 '저작권 관련 법적 문제', '민감 데이터 사용으로 인한 프라이버시 침해' 등 데이터 관련 내용이 전체 46%로 가장 많았다. LG AI연구원은 '모든 문제는 데이터 문제로부터 시작된다'는 인식 아래 데이터셋의 법적 투명성과 안정성 확보를 중심으로 개선 방안을 고민했다.

LG AI연구원이 공개한 NEXUS [사진=LG AI연구원]

◆LG AI가 1분 만에 리스크 판단, "변호사 선임 비용 줄었네"
LG AI연구원의 '넥서스'는 데이터셋의 복잡한 계층 구조까지 찾아 자동으로 분석한다. AI가 미국, 영국, EU, 한국, 중국을 포함한 다양한 관할권의 저작권법, 판례 및 AI 규제 등을 고려해 리스크를 평가, 각 단계에서 발생할 수 있는 라이선스 충돌, 권리관계 불일치, 개인정보 포함 여부 등을 자동으로 감지한다. 이에 대한 구체적인 리스크 평가 결과를 7개의 위험 등급으로 나눠 제공해준다. 라이선스를 명백히 위반했을 경우 가장 낮은 등급을 부여하는 식이다.

LG AI연구원이 개발한 AI 모델 '엑사원 3.5(EXAONE 3.5)'를 기반으로 한 넥서스는 정확성과 속도 면에서 높은 성과를 달성했다. 자체 검증 결과 인간 대비 45배 이상 빠른 속도로 작업을 완료하면서 비용은 700분의 1 수준으로 절감할 수 있었다. 인간이 하나의 데이터셋에 대해 라이선스 정보를 찾고 이를 종합해 법적 위험을 평가하는 전체 프로세스의 수행 시간은 2400초가 걸린 반면 넥서스는 단 53.1초 만에 끝냈다. 비용도 0.29달러(약 300원 내외)로 변호사와 같은 전문가가 검토하는 것 보다 큰 폭의 비용 절감 효과를 끌어낼 수 있게 됐다.

LG는 넥서스가 대규모로 라이선스 검토가 이뤄져야 하는 산업 현장, 연구 기관, 법무 부서 등에서 신속성과 정확성은 물론 경제성까지 모두 충족시켜줄 수 있을 것으로 기대하고 있다. 궁극적으로 넥서스를 AI 개발자를 위한 법적 리스크 관리 시스템으로 발전시켜 안전하고 책임 있는 AI 생태계 구축에 기여하는 것을 목표로 하고 있다.

LG AI연구원 관계자는 "향후 세상에 존재하는 모든 데이터의 라이프 사이클을 파악할 수 있는 규모로 확대할 계획"이라며 "현재 18개 평가 항목은 AI 모델과 데이터 사용 패턴의 변화를 반영해 지속적으로 고도화하고, 글로벌 AI 커뮤니티 및 법률 전문가와 협력해 국제 표준으로 발전시킬 계획"이라고 말했다.

구광모 LG그룹 회장 [사진=LG]

◆"개발 비용이 딥시크 보다 싸다고?"...LG "글로벌 경쟁력 충분"
넥서스의 기반이 된 '엑사원'을 개발한 LG그룹과 LG AI연구원은 최근 어느 때 보다 바쁜 행보를 보이고 있다. 특히 배경훈 LG AI연구원장이 지난 6일 "엑사원 3.5 모델을 개발하는데 70억원이 들었다"고 밝히면서 주목을 끌었다. 딥시크의 개발비용(약 78억원) 보다 더 낮은 비용이 들었다는 이야기다. 우리나라도 적은 비용으로 딥시크에 뒤지지 않는 AI를 개발할 수 있는 사례로 알려졌다. 정부가 '3대 AI 강국' 도약을 선언한 지난 17일 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관 주재 회의에서도 배 원장이 정책 제언에 나서기도 했다.

이 자리에서 배 원장은 "LG AI연구원도 현재 엑사원 추론 강화 모델을 준비하고 있으며 조만간 공개 가능하다"며 "우리나라 AI 기술도 글로벌에서 충분히 경쟁할 수 있는 역량이 있다"고 강조했다. 엑사원 3.5 32B 모델은 최근 미국 에포크(Epoch) AI가 선정한 '주목할 만한 AI(Notable AI Model)'에 등재됐다. 에포크 AI는 과학자들로 구성된 미국의 비영리 AI 연구 기관으로 모델의 성능, 사용 빈도, 학습 비용 등 AI 모델 주요 요소 심사를 통과해야 등재가 가능하다. 우리나라도 외부 전문가들로부터 인정받는 글로벌 수준의 AI 모델을 보유하고 있다는 의미다.

다만 엑사원은 LG그룹 전 계열사에 접목해 신약 개발을 비롯한 신사업 발굴에 초점이 맞춰진 산업분야에 특화된 모델이다. 개인이 자유롭게 사용할 수 챗GPT나 딥시크와는 현재 성격이 다르다. LG AI연구원은 지난해 12월 엑사원 3.5의 오픈소스를 공개하며 AI 연구 생태계를 촉진시키는 역할을 하고 있다. 이는 구광모 LG그룹 회장의 경영이념과도 맞닿아 있다. 구 회장은 올해 신년사에서 "AI와 같은 첨단 기술을 일상에서 편리하게 사용할 수 있게 해 소중한 시간을 보다 즐겁고 의미 있는 일에 쓰는 새로운 라이프 스타일을 만들어 가겠다"고 강조한 바 있다.  

syu@newspim.com

[뉴스핌 베스트 기사]

사진
의대까지 번진 '사탐런' [서울=뉴스핌] 송주원 기자 = 2027학년도 대학수학능력시험에서 이른바 '사탐런' 현상이 한층 더 뚜렷해질 것이란 전망이 나온다. 자연계열 수험생들 사이에서 과학탐구(과탐) 대신 사회탐구(사탐)를 택하는 흐름이 빠르게 확산하면서 올해 수능에서는 사회탐구 과목을 1개 이상 응시하는 비율이 80%에 육박할 수 있다는 관측도 제기된다. 다만 입시 전문가들은 사탐 선택이 단순히 탐구 성적만의 문제가 아니라 확보한 시간과 심리적 여유를 국어·수학·영어 등 다른 영역 성적 향상으로 연결할 수 있는지까지 따져 신중하게 판단해야 한다고 조언한다. 대학수학능력시험 사회·과학 탐구 응시 인원 비중 추이. [사진=김아랑 미술기자] 7일 교육계에 따르면 지난해 치러진 2026학년도 수능에서는 사·과탐 영역 응시자 53만 1951명 가운데 77.3%(41만 1259명)가 사탐 과목을 1개 이상 선택한 것으로 집계됐다. 이에 따라 올해 11월 실시되는 2027학년도 수능에서는 그 비율이 80%를 웃돌 가능성도 거론된다. 이 같은 변화는 전통적으로 미적분·기하와 과학탐구 선택 비중이 높았던 자연계 상위권 모집단위에서도 확인된다. 진학사가 정시 지원 대학을 공개한 수험생 자료를 분석한 결과 선택과목 제한이 없는 대학 지원자 가운데 사회탐구 응시자 비율은 의대 9.3%, 수의대 40.5%, 약대 23.8%로 나타났다. 자연계 최상위권에서도 사탐 선택이 더 이상 예외적인 사례만은 아니라는 방증이다. 배경에는 주요 대학의 자연계열 수능 지정과목 폐지가 있다. 주요 대학들이 2025학년도부터 자연계 모집단위에서 응시 지정 과목을 없애면서 사탐·과탐 혼합 응시가 빠르게 퍼졌다. 사탐 응시 비율은 2023학년도 53.3%, 2024학년도 52.2% 수준이었지만 자연계 학과에서 사회탐구를 인정하는 대학이 늘면서 2025학년도 62.2%, 2026학년도 77.3%로 급증했다. N수생 집단에서도 과탐에서 사탐으로의 이동은 뚜렷했다. 2025학년도와 2026학년도 수능에 연속 응시한 수험생을 보면, 과탐 2과목 응시자 중 19.7%는 이듬해 사탐 2과목으로 23.7%는 사탐+과탐으로 바꿨다. 전년도 사탐+과탐 응시자 가운데서도 62.2%가 올해 사탐 2과목으로 전환했다. 성적 상승 폭도 컸다. 탐구 2과목을 모두 과탐에서 사탐으로 바꾼 집단의 탐구 백분위는 평균 21.68점, 국어·수학·탐구 평균 백분위는 11.18점 올랐다. 과탐 2과목에서 사탐+과탐으로 바꾼 집단도 탐구 13.40점, 국수탐 평균 8.83점 상승했다. 사탐+과탐에서 사탐 2과목으로 전환한 집단 역시 탐구 16.26점, 국수탐 평균 10.92점 올랐다. 사탐 선택이 단순한 유행이 아니라 점수 안정성을 노린 전략적 선택으로 자리 잡고 있음을 보여주는 대목이다. 지난해 12월 13일 서울 성북구 고려대학교 인촌기념관에서 열린 2026 대입 정시모집 대비 진학지도 설명회에서 수험생과 학부모들이 강의를 듣고 있다. [사진=뉴스핌DB] 다만 대학별 반영 방식은 제각각이다. 상당수 대학이 자연계 지원자에게 미적분·기하나 과학탐구 응시 가산점을 주고 있어 지정 과목이 폐지됐다고 해서 유불리가 완전히 사라진 것은 아니다. 국민대·동국대·세종대는 자연계열 지원자가 수학 선택과목으로 미적분이나 기하를 택할 경우 3~5%의 가산점을 반영한다. 성균관대 역시 사회과학계열, 의상학과, 경영학과, 글로벌경영학과, 글로벌경제학과 지원자에게 미적분 선택 시 최대 3%의 가산점을 준다. 과탐 응시자에 대한 가산점도 적지 않다. 경희대·고려대·숙명여대 등은 자연계열 지원자가 과탐을 선택하면 가산점을 부여한다. 서울대의 경우 과탐Ⅱ를 1과목 응시하면 3점, 2과목 응시하면 5점을 추가 반영하며, 과탐Ⅰ만 선택했을 때는 가산점이 없다. 인문계열에서 사탐 선택자에게 가산점을 주는 대학도 있다. 서울시립대는 인문계열 지원자가 사탐 2과목을 응시하면 3%의 가산점을 부여하고, 중앙대는 인문대와 사범대 지원자의 사탐 응시에 5%를 더해 반영한다. 이에 따라 입시 전문가들은 사탐런이 대세처럼 보이더라도 무작정 따라가는 것은 위험하다고 지적한다. 김병진 이투스 교육연구소장은 "많은 학생이 사·과탐 선택에 따른 성적 변화에만 초점을 두지만 핵심은 선택으로 인해 생긴 시간적 여유나 심리적 안정감을 다른 영역 학습에 활용하는 데 있다"며 "사탐 선택으로 줄어든 학습 시간을 국어·수학·영어 등 다른 영역의 성적 향상으로 연결할 수 있는지까지 함께 따져봐야 한다"라고 말했다. 김 소장은 이어 "탐구 과목을 바꿨더라도 결국 같은 학습 시간을 들여야 한다면 입시 전체로 봤을 때 유리한 선택이라고 보기 어렵다"며 "단순히 유행을 좇기보다 자신의 학습 적합성과 대학별 반영 방식, 가산점 구조를 함께 고려해 전략적으로 판단해야 한다"라고 조언했다. 우연철 진학사 입시전략연구소장은 "사탐 응시자가 늘고 이들의 성적이 상승하면서 인문계열 모집단위의 경쟁이 치열해지고, 일부 응시자들은 자연계 모집단위로 눈을 돌릴 가능성이 있다"며 "올해 정시에서는 모집단위별 탐구 반영 방식과 지원 가능 집단의 변화를 함께 고려한 보다 정교한 합격선 예측이 필요하다"라고 강조했다. jane94@newspim.com 2026-03-07 06:00
사진
"유가 150달러까지 치솟을 것" 이 기사는 인공지능(AI) 번역을 통해 생성한 콘텐츠로 원문은 3월 6일자 파이낸셜타임스(FT) 기사입니다. [런던=뉴스핌] 장일현 특파원 = 사드 알카비 카타르 에너지장관은 6일(현지 시간) "전쟁이 중단되지 않으면 며칠 내에 걸프 지역 모든 산유국들이 불가항력을 선언할 것"이라고 말했다.  사드 알카비 카타르 에너지장관. [사진=로이터 뉴스핌] 그는 이날 영국 일간 파이낸셜타임스(FT)와 인터뷰에서 세계 최대 액화석유가스(LNG) 생산·수출 기지인 라스라판(Ras Laffan) 산업단지가 이란 공격으로 '불가항력'을 선언할 수밖에 없었다고 밝히면서 "아직 불가항력을 선언하지 않은 국가들도 며칠 내로 그렇게 할 것으로 예상한다"고 말했다. 알카비 장관은 카타르 국영기업인 카타르에너지의 최고경영자(CEO)를 겸직하고 있다. 불가항력은 지진 등 자연재해나 전쟁 등의 이유로 계약 이행이 불가능하다는 것을 선언하는 것이다. 책임이나 보상 등에서 면제받을 수 있다. 석유나 LNG 등의 계약에 필수적으로 포함되는 내용이다. 카타르는 미국, 호주 등과 함께 세계 3대 LNG 생산·수출국으로 꼽힌다. 현재 연 7700만톤 규모인 노스필드(North Field) 가스전의 생산능력을 오는 2027년까지 1억2600만톤으로 늘리는 프로젝트를 진행하고 있다. 이 프로젝트가 완성되면 LNG 생산과 수출이 세계 1위가 될 것이라는 평가를 받고 있다. 이 가스전의 첫 증산 물량은 올해 3분기에 시장에 나올 예정이었다.  알카비 장관은 "지금 벌어지고 있는 전쟁은 세계 경제를 무너뜨릴 수 있고, 며칠 내에 모든 걸프 지역 산유국들이 생산을 중단하게 되면 유가가 배럴 당 150달러까지 치솟을 수 있다"고 했다.  그는 현재 가동이 중단된 라스라판 LNG 시설에 대해 "지금 당장 전쟁이 끝난다해도 정상적인 사이클로 돌아가는 데 최소 몇 주에서 몇 달은 걸릴 것"이라고 했다.  유럽의 경우 카타르 수출에서 차지하는 비중은 크지 않지만 아시아 구매자들이 시장에서 더 높은 가격으로 가스를 사들이게 되면 덩달아 상당한 고통을 겪게 될 것이라고 전망했다.  FT는 "알카비 장관과의 인터뷰 기사가 나간 뒤 브렌트유는 5.5% 올라 배럴당 90.13 달러를 기록했다"며 "이는 이란 전쟁이 터진 이후 최고 수준"이라고 했다.  알카비 장관은 "이번 전쟁이 몇 주만 더 지속된다면 전 세계 국내총생산(GDP)이 타격을 받을 것"이라고 했다.  모든 국가의 에너지 가격이 상승하고 일부 제품은 부족해질 것이며 원자재 공급이 끊기면서 공장들이 생산을 멈추는 악순환이 펼쳐질 것이라고 전망했다.  중동 지역 국가 중 최대 미군 공군기지가 들어서 있는 카타르는 이란과도 전통적으로 우호적인 관계를 유지해 왔지만, 이번 전쟁의 포화를 벗어나지는 못했다.  라스라판 단지는 지난 2일 이란의 공격 드론의 공격을 받았고, 카타르 정부는 즉각 LNG 생산을 전면 중단했다. 이 단지는 전 세계 LNG 공급의 20%를 담당하는 대규모 시설이다.  알카비 장관은 "군으로부터 해상 시설에 대한 즉각적인 공격 위협이 있다는 통보를 받았고, 즉각 가동을 중단하고 24시간 안에 9000여명의 인력을 철수시켰다"고 했다.  그러면서 "전쟁이 완전히 끝나기 전까지 카타르의 생산은 재개되지 않을 것"이라고 말했다.  ihjang67@newspim.com   2026-03-07 00:20
기사 번역
결과물 출력을 준비하고 있어요.
종목 추적기

S&P 500 기업 중 기사 내용이 영향을 줄 종목 추적

결과물 출력을 준비하고 있어요.

긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
안다쇼핑
Top으로 이동