SKテレコムは6880億個のパラメータを持つ独自AIモデル『A.X K2』を用いて、政府の独自AIファウンデーションモデル（独パモ）プロジェクトの第3段階に進出した。ユ・ギョンサンSKT AI CIC長は、これを超えて国民全体が日常で実感できるAIサービスへと拡大する構想を明らかにした。
ユ CIC長は24日、SKTニュースルームのコラムを通じて、モデルの性能だけでなく、推論の経済性、サービスの完成度、信頼が結びついた『知能の改善ループ』が今後のAI競争力を左右すると強調した。彼は、フロンティアモデルに向けた研究競争は依然として激しいが、今や確保した知能をいかに効率的に配布し、実際の問題解決に転換するかが競争力を決定すると診断した。
ユ CIC長はA.X K2の独パモ第3段階進出について、技術的性能だけでなく、国防、製造、法務、税務など実際の産業現場での活用性も認められたことに意義があると述べた。彼は、良いモデルを持つことと数千万人が毎日信頼して使用するサービスを運営することは別の問題であり、『インフラ-モデル-サービス』を網羅するフルスタック競争力を強調した。
推論の経済性を確保する方法として、△リクエストごとにパラメータの一部を選択して活性化するMoE（専門家混合）構造、△質問の難易度に応じて思考の深さを変える推論方式、△品質を維持しつつサービング効率を高める軽量化・加速技術、△簡単な問い合わせは軽量モデルが、複雑なタスクは大型モデルが処理するように分配する運用方式を提案した。さらに、メモリ階層管理や演算資源配置など、システム・半導体レベルの最適化が加わることで、国民規模で持続可能な経済性が確保されると説明した。
ユ CIC長は今後のAI競争の核心を『最も早い知能の改善ループ』と定義した。実際の使用過程で失敗点を発見し、評価・学習信号に変え、モデルとサービスを改善して再配布するサイクルの速度が競争力を決定するという。
ユ CIC長はAIサービスの次の段階として、単に質問に答えるAIを超え、ユーザーの代わりに作業を実行し結果を出すAIへの転換を挙げた。彼はエージェント時代には個別モデルの正答率だけでサービス品質を説明することは難しく、計画・検索・ツール呼び出し・実行が複数の段階で続く過程で小さな誤りも蓄積されるため、ユーザーの意図が実際の結果に結びつく『エンドツーエンド成功率』が重要であると強調した。
『みんなのAI』は、SKTが金融、モビリティ、メディア、教育、医療、公共、税務、ケアなどの分野別専門企業とコンソーシアムを組んで推進する事業である。ユ CIC長はSKTの役割がすべてのサービスを直接作ることではなく、利用者の意図を最適なモデル・技術・専門サービスに結びつける『オーケストレーター』であると説明した。
サービス拡張の方向性としては、金融、モビリティ、メディア、教育、健康などの日常領域から始まり、若者、小規模事業者、高齢者などのための税務、行政、ケアなどの専門領域へと広げていく計画である。信頼性の確保に関して、ユ CIC長はモデルの最適化とサービング加速技術で応答速度を確保する一方、モデル品質に対する客観的評価、常時AIレッドチーミング、リアルタイム安全モニタリングとガードレールを通じてリスクを継続的に点検し、個人情報・敏感情報を安全に扱うセキュリティ体制を構築すると述べた。
ユ CIC長は「信頼はリスクが全くない状態ではなく、リスクを扱う能力として定義されるべきである」と述べ、「リスクを継続的に発見し、影響範囲を制限し、問題が発生した場合には迅速に復旧し、同じ誤りが繰り返されないよう改善する能力が責任あるAI運営の本質である」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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