2026년, AI 기술이 눈부신 속도로 발전하고 있는 가운데, 네이버가 선보인 ‘국대 AI’에 대한 중국산 기반 기술 차용 논란은 단순한 표절 문제를 넘어, AI 기술의 구조와 개발 방식에 대한 근본적인 의문을 제기하고 있습니다. 본 글에서는 국대 AI의 구조적 특성, 중국 기술과의 유사점, 그리고 한국 내 AI 기술 발전의 방향성을 심도 있게 분석합니다.
네이버 국대 AI 구조 분석
네이버가 자사의 주력 AI로 소개한 '국대 AI'는 자연어 처리(NLP) 기반의 대형 언어 모델로, 한국어에 최적화된 대화 서비스와 추천 기능을 제공합니다. 이 모델은 GPT 계열의 트랜스포머 구조를 채택하고 있으며, 다층 인코더-디코더 아키텍처와 고속 학습 파이프라인이 결합되어 있습니다. 국대 AI는 다양한 사전 학습 데이터셋으로 훈련되었으며, 주로 뉴스 기사, 사용자 생성 콘텐츠 및 한국어 위키 데이터셋이 활용된 것으로 보입니다. 그러나 정확한 파라미터 수치나 토큰화 방식, 레이어 구성 등은 공개되지 않아 불투명하다는 비판이 있습니다. 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 언어 모델들은 전 세계에서 유사한 기본 구조를 사용하기 때문에 일부 유사성은 필연적입니다. 그러나 국대 AI는 중국에서 개발된 ‘GLM’ 시리즈와 학습 방법 및 출력 패턴에서 유사하다는 분석이 나와 논란이 확산되고 있습니다. 특히 '빠른 학습률 스케줄러' 및 '적응형 파라미터 조정 알고리즘' 같은 최적화 기술이 중국의 오픈소스 프레임워크에서 사용된 것과 매우 비슷하다는 점이 지적되고 있습니다. 이에 대해 네이버는 “글로벌 AI 기술 구조는 대부분 유사하다”라고 설명했으나, 핵심 기술에 대한 독자성 검증 필요성이 계속해서 제기되고 있습니다.
중국산 AI 기술의 핵심 요소와 유사점
중국의 AI 기술은 2024년부터 급격히 성장하며, 특히 ‘GLM’, ‘ERNIE’, ‘WuDao’ 같은 대형 모델들이 국제적으로 인정받고 있습니다. 이들 모델은 다국어 이해 능력과 빠른 연산 처리능력 외에도 적은 파라미터로 높은 정확도를 달성하는 경량화 기법 등에서 두각을 나타내고 있으며 최근에는 관련 소스코드와 학습 프레임워크도 활발하게 공개되고 있습니다. 국대 AI와 중국산AI 간의 구조적 유사성은 다음과 같은 점에서 확인됩니다: 1. 트랜스포머 기반 다층 모델 사용; 2. RoPE(Position Embedding) 방식을 통한 위치 정보 인코딩; 3. 프롬프트 최적화 및 Few-shot 학습 체계 도입; 4. 데이터 증강(Data Augmentation) 알고리즘상의 유사성—특히 문장 재배열 및 동의어 치환 방식에서 높은 일치를 보입니다. 이러한 기법들은 오픈소스로 제공되므로 법적인 문제는 없을 수 있지만, 네이버가 이를 바탕으로 상업용 AI를 출시하며 독자적인 기술인 듯 홍보한 점에서는 문제가 발생했습니다. 결국 중요한 것은 사용자의 인식과 신뢰이며 이 부분에서 논란을 불러일으킨 셈입니다. 또한 특정 알고리즘 중 일부는 MIT 및 Tsinghua 등의 연구기관에서 개발된 것이라 출처 명시 및 라이선스 준수 여부가 중요합니다.
한국형 AI 기술 발전 방향
이번 국대AI 논란은 한국이 독자적으로 AI 기술을 발전시키기 위해 어떤 노력이 필요한지를 보여주는 중요한 사례입니다. 단순한 모델 차용 이상의 실질적인 독자 알고리즘 개발과 오픈소스 기술 재해석 능력이 더욱 중요해지고 있습니다. 한국형 AI 기술 성장을 위해서는 다음과 같은 전략이 필요합니다: 1. 오픈소스 활용 투명성 확보—외부 기술 이용 시 출처 명시 및 라이선스를 철저히 준수해야 함; 2. 학계-산업계 협력 강화—연구개발 결과물을 산업에 신속하게 적용하고 공동 연구를 통해 독자모델 개발 필요; 3. 윤리 가이드라인 마련—표절 예방을 위한 윤리 기준 설정 시급; 4. 한국어 특화 모델 독립적으로 개발—단순 변형으로는 한계 존재함.
장기적으로는 핵심 연산 최적화 기법이나 데이터 전처리 파이프라인 구축뿐만 아니라 클라우드 기반 학습 환경 조성이 필요합니다. 정부 차원에서도 국내 R&D에 더 많은 예산 지원과 정책적 배려가 요구됩니다.
AI 기술의 독립성과 신뢰성은 '누가 만들었느냐'보다 '어떻게 만들어졌느냐'에 달려있습니다. 네이버 국대AI 구조 분석을 통해 우리는 한국형 AI가 현재 위치해 있는 지점과 그 부족함을 다시 한번 돌아보게 되었습니다. 지금 필요한 것은 차용보다 창조이며 모방보다 독창성을 추구하는 것입니다. 산업계와 연구기관 그리고 정부 모두 협력하여 진정한 국산 AI 생태계를 구축해야 할 때입니다.