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검증회서 기술근거 공개하며 적극 반박
"지표 따라 AI 모델 간 유사도 차이 나"
전문가들 "표절 단정하기엔 근거 부족"
오픈소스 확대되며 예견된 논란 시각도

고석현 사이오닉AI 최고경영자(CEO)는 1일 페이스북에 깃허브 리포트를 인용하며 업스테이지가 개발한 '솔라 오픈 100B’가 중국 기업 지푸 AI의 'GLM-4.5-에어' 모델에서 파생된 것이라고 주장했다.페이스북 캡처

업스테이지 컨소시엄의 국가대표 인공지능(AI) 파운데이션 모델의 표절 의혹이 제기된 이튿날인 2일 이를 둘러싼 공방이 온·오프라인에서 종일 이어지고 있다.정부가 추진하는 국가 AI 모델 프로젝트는 100% 독자 개발을 조건으로 내걸고 있어 이번 의혹이 사실이라면 탈락이 불가피해 보인다.다만 전문가들 사이에선 AI 모델 표절 여부 판단은 신중해야 한다는 의견이 많다.업계에서도 AI 생태계를 움직이는 한 축이 오픈소스 방식이라는 점에서 기술 표절을 가리는 데는 합의된 기준이 필요하다는 목소리가 나온다.

의혹 제기 당사자 초청해 공개 검증

김성훈 업스테이지 대표가 2일 자신의 페이스북에 깃허브 보고서를 인용하며 고석현 사이오닉AI 최고경영자(CEO)가 제기한 표절 의혹에 정면 반박하는 설명을 올렸다.페이스북 캡처

업스테이지는 2일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 검증회를 열고 자체 개발 중인 AI 모델의 표절 의혹에 대해 기술 근거를 들어 적극 반박했다.이 자리에는 김성훈 업스테이지 대표를 비롯해 모델 개발자,슬롯나라 ㅜㅁㅍㄷㄱ.채ㅡ수십 명의 업계 관계자들이 참석했다.업스테이지는 의혹을 제기한 당사자인 고석현 사이오닉AI 최고경영자(CEO)도 초청했다.

이번 논란은 개발자들이 모인 온라인 커뮤니티 '깃허브'에 올라온 한 보고서에서 시작됐다.고 CEO는 전날 자신의 페이스북에 깃허브 보고서를 인용하며 업스테이지가 개발한 AI 모델 '솔라 오픈 100B'가 중국 기업 지푸AI의 'GLM-4.5-에어' 모델에서 파생된 것이라고 주장했다.두 모델을 구성하는 파라미터(매개변수)1를 비교·분석한 결과 일부 계층에서 높은 유사성이 발견됐다는 것이다.또 서로 다른 두 모델의 같은 단계끼리 유사한 값이 나왔다는 점도 지적했다.

김성훈 업스테이지 대표가 2일 서울 강남구 과학기술회관에서 공개 검증회를 열고 중국 모델 복사 의혹을 반박하는 기술 근거를 설명하고 있다.업스테이지 제공

업스테이지는 이에 대해 "일부 계층에서 높은 유사성이 발견된 것만으로 파생 여부를 단정하긴 어렵다"고 반박했다.그리고 이날 검증회에서 모델 학습에 사용한 체크포인트와 학습 과정을 기록한 도구까지 모두 공개했다.체크포인트는 AI 모델을 학습시키는 과정 중 특정 시점의 매개변수와 가중치2를 저장한 상태를 뜻한다.업스테이지는 또 자사 모델을 '프롬 스크래치' 방식으로 학습시켰다면서 이를 보여주는 수치(로스)도 함께 공개했다.프롬 스크래치는 AI 모델의 초기부터 완성 단계까지 모두 직접 개발한다는 의미다.

자사 모델과 중국 모델의 유사성에 대해서는 어떤 지표를 사용하느냐에 따라 다른 값이 나올 수 있다는 설명을 내놓았다.고 CEO가 제시한 지표(코사인 유사도)로는 마이크로소프트의 수학용 소형언어모델(SLM) '파이'와도 유사한 값이 나오고,실제 이를 언급한 보고서도 깃허브에 올라와 있다는 것이다.반면 다른 지표(피어슨 상관계수)를 사용하면 자사 모델과 중국 모델의 유사성이 낮게 나온다고도 했다.

업스테이지에 따르면 중국 모델을 복사했다고 의심받은 부분은 솔라 오픈 100B 모델 전체 소스의 0.0004% 수준이다.이 정도로 표절 의혹을 제기하기엔 무리가 있다는 게 업스테이지 주장이다.또 텍스트를 단어,서브 단어,문장 부호 등 작은 단위(토큰)로 나누는 AI 개발 도구(토크나이저)로 자사와 중국 모델을 비교하면 겹치는 부분 비율이 41%에 그친다고 덧붙였다.

"지표 따라 달라지는 유사성" "예견된 논란"

국가대표 AI에 대한 관심이 업계는 물론 일반 국민들 사이에서도 뜨거운 만큼 온라인에서 역시 두 AI 스타트업 대표 간의 설전에 대해 다양한 의견이 쏟아지고 있다.전문가들 대다수는 표절 여부에 대해선 신중해야 한다는 입장이다.△의혹을 제기한 근거 지표가 일부 매개변수의 유사성에만 기초했고 △이 지표는 모델 학습 과정에서 비슷해지는 구조적 특성이 있기 때문이다.임성빈 고려대 통계학과 교수는 "해당 지표는 학습 과정에서 변화 폭이 작아 독립적으로 학습된 (서로 다른) 모델이라도 수치가 비슷하게 나타날 수 있다"고 설명했다.

업계 한편에선 오픈소스 생태계가 확장되고 AI 모델 수가 크게 늘면서 표절 논란이 예견돼 왔다는 지적도 있다.AI 모델을 개발하는 과정 자체를 아주 독창적으로 설계하지 않는 한 오픈소스를 활용한 결과물로 볼지,다른 모델을 표절했다고 볼지 구분하기가 점점 어려워질 수 있다는 것이다.

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