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AI 안전·정렬·평가

구글딥마인드 "AI 벤치마크, 평가 언어 범위 넓혀야"

ZDNet Korea·2026-10-06

요약

로라 아로요 구글딥마인드 수석 과학자는 10월 6일 서울 'AI 페스타 2026' 기조연설에서 현재 다수 AI 벤치마크가 10~20개 언어로만 모델을 평가해 범위가 제한적이라고 지적했다. AI 모델은 약 70~100개 언어를 지원하지만 평가 체계가 이를 따라가지 못하고 있으며, 영어 문항을 번역하는 방식으로는 현지 문화적 맥락을 충분히 담을 수 없다고 설명했다. 그는 현지 전문가와 함께 지역 언어·문화를 반영한 평가 자료를 새로 만들고, 텍스트뿐 아니라 이미지 이해, 챗봇을 넘어 AI 에이전트·피지컬 AI까지 평가 대상을 넓혀야 한다고 주장했다. 아울러 모델 응답의 안전성과 문화적 적절성을 구분해 측정해야 한다고 제안했다.

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언어를 유창하게 구사해도 높임말이나 현지 관습을 어기면 '안전함'과 '문화적으로 적절함'은 별개라는 지적으로, 벤치마크 점수만으로 모델의 실제 현지 적합성을 판단하기 어렵다는 뜻이다.

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이 일이 어디서 왔나

이 발언은 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 나왔다. 같은 행사에서 IBM은 AI 에이전트의 실제 행동을 추적·검증하는 체계의 중요성을 강조했는데, 구글딥마인드의 이번 지적도 벤치마크 점수 자체보다 모델이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 더 정밀하게 들여다봐야 한다는 흐름과 맞닿아 있다.

짚어야 할 점

  • 평가 언어가 10~20개에 머무는 반면 모델이 지원하는 언어는 70~100개에 달한다는 격차 자체가 핵심 문제로 제시됐다.
  • 번역된 영어 문항으로는 현지 문화적 맥락을 담기 어렵다는 지적은, 벤치마크 고득점이 실제 현지 사용자 경험과 다를 수 있다는 뜻이다.
  • 안전성과 문화적 적절성을 분리해 측정해야 한다는 제안은, 유창하고 안전한 응답도 현지 관습을 어기면 '적절하지 않을' 수 있다는 점을 짚는다.
  • 평가 대상을 챗봇에서 이미지 이해, AI 에이전트, 피지컬 AI까지 넓혀야 한다는 주장은 같은 행사에서 공개된 오딧세이-3 같은 물리 예측 모델이나 위즈코어의 로봇 제어 기술처럼 텍스트를 넘어선 AI가 늘어나는 흐름과 맞물린다.

아직 확인되지 않은 것

  • 현지 전문가와 함께 지역 언어·문화를 반영한 평가 자료를 '어떻게', '누가 비용을 들여' 만들 것인지에 대한 구체적 계획은 제시되지 않았다.
  • 구글딥마인드가 이런 다국어·문화 평가 체계를 자사 모델에 실제로 적용했는지, 혹은 업계 표준으로 제안하는 수준인지는 확인되지 않았다.
  • AI 에이전트·피지컬 AI 평가를 어떤 기준으로 설계할지에 대한 구체적 방법론은 언급되지 않았다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
벤치마크
AI 모델의 성능을 정량적으로 측정하고 서로 비교할 수 있도록 표준화한 평가용 문제 집합과 채점 기준을 말한다.
추적
AI 에이전트나 LLM 애플리케이션이 작업을 처리하는 동안 거치는 호출, 입출력, 지연 시간 등의 실행 경로를 단계별로 기록하고 시각화하는 것을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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