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SKT 에이닷 엑스 4.0 오픈소스 공개 (보도자료)

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작성자 JeromePark
작성일 2025.07.07 13:16
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SK텔레콤, 에이닷 엑스 4.0 지식형 모델 오픈소스로 공개

SK텔레콤(대표이사 CEO 유영상, www.sktelecom.com)은 세계 최고 수준의 한국어 처리 능력을 가진 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔다.

SKT는 이날 오전 세계적인 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했다.

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이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 최적화된 성능을 발휘한다.

SKT는 A.X 4.0의 토크나이저1)를 자체 설계, 적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며, 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능한 경제성을 갖췄다.
1) 토크나이저(Tokenizer): 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구

또한 A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여, GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며, 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK3)에서도 83.5점을 획득해, GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 입증했다.
2) KMMLU(Measuring Massive Multitask Language Understanding in Korean): 한국어 대규모 다중과제 언어 이해 평가
3) CLIcK(Cultural and Linguistic Intelligence in Korea): 한국어 특유의 문화적 맥락과 언어적 요소를 반영하여, 기존 영어 기반 번역 데이터셋으로는 부족했던 한국 문화·언어 이해 능력을 평가

이와 함께 SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스4) 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획이다. 특히 A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT, Continual Pre-Training)의 전 과정을 외부와 연동없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있다.
4) 온프레미스(On-premises): 클라우드가 아닌 자체 전산 서버에 직접 설치하고 운영하는 방식

또한 표준 모델은 720억 개(72B), 경량 모델은 70억 개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어, 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했다.

SKT는 이미 A.X4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용, 성공적으로 활용하고 있으며, 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획이다.

SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고, 연구 분야에서도 활용할 수 있다. 이를 통해 국내 기업들이 자체 환경에서 AI 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있는 새로운 선택지를 제공해 나갈 예정이다.

SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론(Reasoning)형 모델을 공개하고, 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획이다.

또한 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(From Scratch)5) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며, 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정이다.
5) 프롬 스크래치(From Scratch): 모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축

김지원 SK텔레콤 AI Model Lab장은 “SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고, 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획”이라고 밝혔다.

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OpenAI가 ChatGPT에 결제 체크아웃 시스템을 도입할 계획이 알려졌다. 이 기능이 도입되면 이용자들은 챗봇 대화 안에서 바로 상품을 구매할 수 있게 된다. 이렇게 진행된 결제애 대해 OpenAI는 수수료를 받게 될 예정이라고. 출시 시점은 아직 나오지 않았고 OpenAI 및 제휴사인 Shopify 등과 테스트 후 수익 배분 등 세부 조건을 논의하게 된다고. 또한 Shopify는 백엔드 결제 인프라 제공 파트너로 참여 중이며, 양사는 올해 초부터 쇼핑 연동, 제품/리뷰 기능 개선 등을 협력해왔
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2025.07.17 등록
YouTube는 2025년 7월 15일부터 'YouTube 파트너 프로그램(YPP)' 수익화 정책을 업데이트해, '비정통적(inauthentic)'이고 대량 생산되거나 반복적인 영상의 수익화를 제한한다고 공지했다.. 해당 정책은 특히 최신 AI 기술을 통한 대량 저품질 콘텐츠에 제한을 을 걸 것으로 예상된다. 공지 내용은 아래와 같다. "YouTube는 YouTube 파트너 프로그램(YPP)을 통해 수익을 창출하려는 크리에이터에게 항상 '진정성 있는 자체 제작' 콘텐츠를 업로드하도록 요구해 왔습니다. 2025년 7월 15일에 대량 제작된 콘텐츠 및 중복 콘텐츠를 보다 잘 식별할 수 있도록 가이드라인을 업데이트할 예정입니다. 오늘날의 '허위' 콘텐츠를 더 잘 반영하도록 정책이 업데이트됩니다."
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2025.07.17 등록
METR은 AI 도구를 사용하는 경우 개발이 더 느려질 수 있다는 연구결과를 발표했다. (연구결과 한글 요약 : 퍼플렉시티 사용) https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/ Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity 이 연구는 2025년 초 AI 도구가 숙련된 오픈소스 개발자의 생산성에 미치는 영향을 실험적으로 조사한 randomized controlled trial(RCT) 결과이며. 주요 내용은 다음과 같습니다: 연구 대상 및 방법: 16명의 경험 많은 오픈소스 개발자가 본인이 여러 해 기여해온 대형 저장소(평균 22,000+ 스타, 100만 줄 이상 코드)에서 해결이 필요한 실제 이슈 246개를 무작위로 AI 도구 사용 허용 그룹과 비허용 그룹에 배정받아 처리했습니다. AI 도구는 주로 Cursor Pro와 Claude 3.5/3.7 Sonnet 모델을 사용했으며, 업무 시간과 화면 녹화를 기록하고 개발자가 스스로 소요 시간을 보고하였습니다. 핵심 결과: AI 도구를 쓸 때 개발자들은 평균 19% 더 오래 걸려 작업 속도가 느려지는 결과가 나왔습니다. 이는 개발자들의 사전 예상(24% 속도 향상 기대)과 현저히 다르며, 심지어 체험 후에도 AI가 20% 빠르게 해줬다고 오판함을 보여줍니다. 분석 및 해석: 다양한 잠재 요인 20개를 조사하여 5개의 주요 원인이 존재할 가능성이 제기되었고, 품질 저하 없이 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 여러 통계 검증과 반복 분석을 했습니다. AI가 실제 작업을 느리게 만든다는 이번 결과는 여러 코딩 벤치마크나 개발자들의 체감 AI 도움 효과와 모순되지만, 그 이유로는 평가 기준, 사용 조건, 작업 유형 차이, AI 도구의 학습 곡선, 높은 품질 기준 등 여러 변수가 제시됩니다. 의의 및 향후 방향: 이 연구는 AI가 현실적인 개발 환경에서 즉각적으로 생산성을 향상시키지 못했다는 점을 보여주는 ‘스냅샷’이며, 향후 AI 기능 발전에 따른 추이 분석을 계획 중입니다. 또한 AI 가속화가 AI 연구개발에 끼치는 영향과 관련해 매우 중요한 증거를 보완해 주는 연구로 평가됩니다. 한계 및 주의점: 연구 결과가 모든 개발자나 모든 개발 환경에 일반화되는 것은 아니며, AI 도구의 활용법, 숙련도, 업무 유형에 따라 효과가 다를 수 있고, AI 기술 또한 빠르게 진화하고 있음을 명시합니다. 요약하자면, 2025년 초 기준으로 AI 도구가 숙련된 오픈소스 개발자들의 작업 속도를 오히려 약 19% 느리게 했으며, 이는 AI 기술의 현실적 영향에 대한 통찰과 AI 발전의 지속적인 모니터링 필요성을 강조하는 중요한 연구입니다 -- 참고로 METR은 어떤 연구단체인가 METR(모델 평가 및 위협 연구, Model Evaluation & Threat Research) METR는 첨단 AI 시스템의 평가와 위험성 연구를 수행하는 비영리 연구기관입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다: 설립 배경과 목적 2022년 설립된 METR는 AI 시스템이 사회에 미칠 잠재적 위험성, 특히 자율성과 고도화된 AI 시스템이 가져올 수 있는 '파국적 위험'을 사전에 평가하는 데 목적을 두고 있습니다12. 인간의 개입 없이도 복잡한 임무를 수행할 수 있는 AI(에이전트) 시스템의 능력을 연구하고, 이 기술이 AI 연구개발(R&D) 자체를 가속할 가능성과 그로 인한 새로운 위험을 중심적으로 분석합니다34. 활동과 연구 방식 실제 AI 시스템이 얼마나 ‘현실적’으로 복잡하고 장기적인 작업을 자율적으로 완료할 수 있는지 다양한 평가 실험과 벤치마크, 현장 실험(RCT) 등을 통해 측정합니다34. AI의 성능 뿐만 아니라, AI 사용 시 발생할 수 있는 리스크 요인, 사회적 영향, 정책적 대응 방안 등도 함께 연구합니다. 주요 프로젝트로는 AI가 사람 없이도 여러 시간에 걸쳐 과업을 수행할 수 있는지 평가하는 벤치마킹, AI 거버넌스 모델 실험, 시대별 AI 성능 성장량 측정 등이 있습니다4. 위치 및 조직 METR는 미국에 기반을 둔 비영리 단체이며, 연구 구성원들은 AI 연구 및 안전성 분야의 전문 인력들로 이루어져 있습니다1. 오픈AI 등 AI 연구단체 출신 인사들도 합류해 있으며, 신뢰성, 공공성, 투명성을 중시합니다2. 기타 순수 기부금으로 운영되고, 기업이나 특정 이해관계자로부터 독립적으로 연구를 수행합니다31. 사회와 AI 기업, 정책당국이 첨단 AI의 위험 및 역량을 객관적으로 이해하는 데 필요한 과학적 평가 기준을 만드는 것을 목표로 합니다45. METR는 이번 연구처럼, 실제 전문가 개발자들이 사용하는 AI 시스템이 현실적으로 어떤 영향을 미치는지 실험적으로 평가하는 등, 미래에 있을 AI 발전이 갖는 의미와 위험에 대해 선제적으로 조망하는 기관
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2025.07.17 등록
인공지능(AI) 챗봇 ‘이루다’ 개발 과정에 개인정보가 무단으로 쓰인 이용자들에게 개발사가 배상하라는 판결이 나왔다. 서울동부지방법원 민사합의15부(조용래 부장판사)는 ‘이루다 개인정보 유출 사건’ 피해자 246명이 제작사 ‘스캐터랩’을 상대로 낸 손해배상 청구 소송에서 원고 일부 승소 판결을 내렸다. 재판부는 개발사가 개인정보 유출이 입증된 26명에게 위자료 10만원을, 민감정보가 유출된 23명에겐 30만원을, 개인정보·민감정보가 모두 유출된 44명에겐 40만원을 지급하라고 판결했다. 지난 2021년 1월 스캐터랩이 내놓은 페이스북 메신저 기반 챗봇 ‘이루다’는 성희롱과 혐오 발언, 개인정보 유출 논란 등으로 인공지능 윤리 문제를 드러내며 3주 만에 서비스를 중단한 바 있다.
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2025.07.16 등록
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