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국내 AI 생태계

독파모 수학평가 검증 부실 국감서 지적…NIA는 반박

ZDNet Korea·2026-10-15

요약

국정감사에서 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 사업의 수학 평가용 데이터셋 '수학(SOOHAK)' 검증 부실 문제가 제기됐다. 김장겸 국민의힘 의원은 4개월의 촉박한 구축 기간과 문항을 직접 풀지 않고 비교 검수만 한 연구원 2명뿐인 검수 체계를 지적했고, 외부 기관 표본 검토에서 약 5% 문항에서 오류 가능성이 확인됐다고 밝혔다. 한국지능정보사회진흥원(NIA) 김형철 원장은 카이스트 교수 등 전문가와 별도 품질검증기관을 통해 전수조사를 마쳤다고 반박했다. 수행기관명 비공개 문제와 함께, 정보통신산업진흥원(NIPA) 사업에서 선정평가 위원이 결과·검수평가에도 중복 참여한 사례가 최소 215건이라는 지적도 함께 나왔다.

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독파모 평가 결과는 참여 기업의 탈락 여부를 가르는 만큼, 평가 데이터의 검증 신뢰성 논란은 사업 전반의 투명성 문제로 직결된다.

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이 일이 어디서 왔나

같은 날 과방위 국정감사에서는 독파모 사업을 둘러싼 또 다른 논란도 함께 제기됐다. 김장겸 의원은 앞서 추가 선정 평가위원 8명 중 5명이 기존 평가 경력자이고 이 중 3명은 네이버클라우드 등의 탈락을 결정한 1차 평가에도 참여했다는 공정성 문제를 지적한 바 있는데, 이번에는 평가용 데이터셋 자체의 검증 부실 문제를 꺼내들었다. NIPA 사업 전반에서도 평가위원 중복 참여가 반복적으로 드러나는 흐름이다.

짚어야 할 점

  • 쟁점은 '5% 오류 가능성'이라는 외부 표본 조사 결과와 NIA의 '전수조사 완료'라는 반박이 정면으로 충돌한다는 점으로, 양측의 검증 방법과 범위를 비교해야 실체를 알 수 있다.
  • 4개월이라는 구축 기간과 문항을 직접 풀지 않고 비교 검수만 한 연구원 2명이라는 인력 규모는, 평가 데이터 품질이 사업 일정에 밀려 뒷전으로 밀렸을 가능성을 시사한다.
  • 독파모 평가 데이터셋 수행기관명이 비공개라는 점은, 품질 논란이 불거져도 제3자가 독립적으로 재검증하기 어려운 구조라는 뜻이다.
  • NIPA 선정평가 위원이 결과·검수평가에 중복 참여한 사례가 215건이라는 지적은 앞선 보도의 평가위원 중복 문제와 같은 맥락으로, 독파모뿐 아니라 관련 사업 전반의 평가 거버넌스 문제로 번질 소지가 있다.

아직 확인되지 않은 것

  • 외부 기관이 표본으로 검토한 문항 수와 '오류 가능성'의 판단 기준이 무엇인지 확인되지 않았다.
  • NIA가 밝힌 '전수조사'의 구체적 방법과 결과가 공개됐는지, 외부 지적과의 수치 차이를 어떻게 설명하는지는 나오지 않았다.
  • 데이터셋 수행기관명을 비공개로 유지하는 이유와, 이것이 독파모 탈락 기업의 이의제기 권리에 어떤 영향을 미치는지는 확인되지 않았다.

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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