점점 똑똑해지는 AI, 혹시 내가 하는 말의
미묘한 의미까지 이해하고 있다고 생각하시나요?
특히 한국어는 존댓말부터 간접적인 표현까지
아주 복잡한 뉘앙스를 담고 있습니다.
그렇다면 과연 소버린 AI 모델이
이 모든 것을 완벽하게 파악할 수 있을지 궁금하지 않으신가요?
막대한 투자가 이루어지고 있는 한국형 AI가
과연 우리말의 깊이를 얼마나 헤아릴 수 있을지,
지금부터 그 흥미로운 진실을 함께 파헤쳐 볼까요?
- 글로벌 AI의 한국어 한계가 궁금한 분
- 한국형 AI의 진짜 성능을 알고 싶은 분
소버린 AI, 대체 어떤 기술인가요?
최근 뉴스를 보다 보면 ‘소버린 AI’라는 말을 자주 듣게 되실 거예요.
단순히 한국어를 잘하는 AI가 아니라,
우리나라의 사회·문화적 특성에 완전히 맞춰서
처음부터 끝까지 자체적으로 구축하고 운영하는
인공지능 역량을 의미해요.
기존 글로벌 AI 모델들은 대부분 영어 중심이라는 사실, 알고 계셨나요?
실제로 GPT-3의 훈련 데이터를 살펴보면,
영어가 92% 이상을 차지하는 반면 한국어는 겨우 0.01%대에 불과합니다.
이런 압도적인 데이터 불균형은 한국어를 정확하게 처리하는 데
치명적인 구조적 문제를 야기할 수 있어요.
더 심각한 점은 바로 보안 문제예요.
2023년 한 연구에서 ChatGPT가 태국어나 스와힐리어로
“자해하는 방법”을 물었을 때 유해한 답변을 내놓았지만,
영어와 중국어로는 안전장치가 작동했습니다.
이는 저자원 언어들이 보안 위협에
쉽게 노출될 수 있다는 명확한 증거가 됩니다.
결국 소버린 AI는 이런 문제들을 해결하고,
우리의 언어와 문화를 지키기 위한 필수적인 기술이라고 할 수 있어요.
한국어 AI, 왜 이렇게 어려운 걸까요?
AI가 텍스트를 이해하기 위해서는 먼저 단어를 ‘토큰’이라는
작은 조각으로 쪼개는 과정을 거쳐요.
이 역할을 하는 것이 바로 ‘토크나이저’인데,
여기서 한국어 처리의 근본적인 문제가 발생합니다.
대부분의 토크나이저는 1바이트 단위로 설계되어 있어요.
영어나 숫자 같은 1바이트 문자는 큰 문제가 없지만,
한글은 ‘가’ 한 글자가 3바이트 이상을 차지합니다.
이 때문에 AI는 한글 단어를 비효율적으로,
마치 ‘깨진 조각’처럼 분절해서 처리하게 되는 거예요.
S2W와 KAIST 공동 연구팀은 이를 ‘고구려 유리왕 설화’에 비유하기도 했습니다.
부러진 칼 조각들이 완벽하게 맞아야 진정한 의미를 갖듯이,
불완전하게 쪼개진 토큰들이 AI에 입력되면
엉뚱한 맥락으로 해석하게 되어 소위 ‘AI 환각(Hallucination)’을
일으킬 수 있다는 뜻이죠.
이처럼 1바이트 중심의 토크나이저 구조는 한국어의 복잡성을
완벽하게 이해하는 데 큰 걸림돌이 되고 있습니다.
한국형 AI, 정말 뉘앙스까지 잡아낼까?
한국형 AI가 한국어의 미묘한 뉘앙스를 이해하는 데 성공한 사례들도 분명 존재해요.
2025년 12월, 업스테이지가 공개 시연한 내용을 보면,
구글 Gemini는 ‘괜찮아요’와 ‘아니에요, 됐어요’를 모두 단순히 거절로 해석했습니다.
하지만 업스테이지 AI는 ‘아니에요, 됐어요’를
“더는 필요 없다는 의사를 겸손하게 표현한 것”으로 정확히 이해했어요.
이는 직접적인 거절보다는 간접적이고 정중한 표현을 선호하는
한국 문화의 특성을 AI가 인식했다는 좋은 예시라고 할 수 있습니다.
네이버의 HyperCLOVA X 또한 서울대 언어학과와 협력하여 개발한
‘KoBALT-700’ 벤치마크에서 한국어 통사론, 의미론, 화용론 평가에서
글로벌 오픈소스 모델을 뛰어넘는 성과를 보였어요.
심지어 영어에서 한국어로의 번역 정확도에서는 GPT-4를 능가하기도 했죠.
하지만 이런 부분적인 성공 사례에도 불구하고 현실은 아직 다릅니다.
2025년 12월, 서강대 수학과 교수 연구팀이 진행한
수능 수학 문제 벤치마크 테스트 결과는 참담했어요.
글로벌 AI 모델들은 76~92점대의 높은 점수를 기록했지만,
국내 AI 모델들은 대부분 20~50점대에 머물렀습니다.
이는 한국형 AI가 한국어 뉘앙스를 일부 이해하더라도,
추론 능력과 같은 전반적인 문제 해결 능력에서는
아직 갈 길이 멀다는 것을 보여줍니다.
정부의 2천억 소버린 AI, 기대만큼 효과 있을까?
한국 정부는 소버린 AI 프로젝트에 막대한 투자를 결정했습니다.
2025년 8월, 국가 AI 파운데이션 모델 개발에
무려 2,136억 원을 투입하겠다고 발표했어요.
이는 OpenAI가 GPT-4 개발에 투자한 금액의
두 배가 넘는 규모라고 하니, 정부의 의지가 얼마나 강한지 알 수 있습니다.
이 프로젝트에는 업스테이지, 네이버, SK텔레콤, KT, NC소프트 등
국내 5개 팀이 참여하고 있으며,
정부는 6개월마다 평가를 통해 경쟁을 유도하고 있어요.
하지만 이 과정에서 ‘프롬 스크래치(From Scratch)’ 기준에 대한 논란이 불거졌습니다.
“처음부터 독자적으로 개발한 AI”를 평가 기준으로 삼겠다고 했지만,
그 구체적인 정의가 모호하다는 지적이 있었어요.
실제로 업스테이지는 중국 모델 기반이라는 의혹을, 네이버는 중국산 부품 사용 논란에 휩싸이기도 했습니다.
이런 문제들은 한국 소버린 AI 프로젝트의 기초가 되는
기준 자체가 아직 명확하지 않다는 것을 의미합니다.
따라서 2천억 원이라는 막대한 투자에도 불구하고,
진정한 의미의 ‘소버린 AI’를 구축하는 데는
여전히 해결해야 할 과제들이 많이 남아있다고 볼 수 있어요.
소버린 AI, 언제쯤 완벽해질 수 있을까요?
그렇다면 우리는 현재 어떤 AI 모델을 사용하는 것이 가장 좋을까요?
상황에 따라 적합한 모델이 다를 수 있습니다.
| 상황 | 추천 모델 | 이유 |
| 일반적인 번역, 창의 작문 | ChatGPT, Gemini | 성능이 높고 안정적이에요. |
| 한국 고객 대상 서비스 | HyperCLOVA X, KoGPT | 한국어 뉘앙스를 더 정확히 이해할 수 있어요. |
| 의료, 금융 전문 용어 | 소버린 AI 완성 후 | 현재는 불완전하며, 향후 발전을 모니터링해야 합니다. |
| 스타트업 프로토타입 | KoGPT (오픈소스) | 빠른 개발이 가능하고 비용이 낮은 장점이 있어요. |
소버린 AI 프로젝트의 최종 선정은 2027년에 이루어질 예정이며,
완전한 상용화까지는 그 이후 1~2년이 더 소요될 것으로 예상됩니다.
기술적으로는 한국어 뉘앙스 이해에서 점진적인 개선이 기대되지만,
추론 능력과 같은 전반적인 성능이 글로벌 모델과 동등해지려면
더 많은 시간과 노력이 필요할 거예요.
결론적으로, 소버린 AI는 한국어의 존댓말이나
간접적 거절 같은 문화적 뉘앙스를 기존 글로벌 AI보다
더 잘 이해할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
이는 분명 주목할 만한 성과이며 이 프로젝트의 중요한 의미이기도 해요.
하지만 ‘완벽한 이해’라는 목표에는 아직 이르지 못했습니다.
수능 수학 문제 테스트에서 보여준 성능 격차는
단순한 뉘앙스 문제를 넘어선 전반적인 추론 능력의 한계를 드러냈어요.
소버린 AI가 단순히 선택이 아닌 ‘필수’가 되려면,
한국어 특화 성능뿐만 아니라 글로벌 모델과 어깨를 나란히 할 만한
종합적인 성능을 갖춰야 합니다.
2027년 이후 한국 AI 기술의 도약을 기대해 볼 수 있지만,
현 시점에서는 ‘기약은 있지만 완성은 아직 멀다’고 평가하는 것이 정확할 것 같아요.
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