KT, 한국적 AI '믿음 2.0' 개방…“소버린 AI 기여할 것”

작성일 07-03

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="HG1aLlLK1M">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d906a80672e22dcfae0fc05d91316e7b3105255eff9b5eeebe9e0b83dafa3d64" dmcf-pid="Xdo0t6tsZx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KT 기술혁신부문 연구원들이 서초구 KT 우면연구센터에서 믿:음 2.0을 테스트하고 있는 모습" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/etimesi/20250703140136046ukrm.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="2HhW2a2X1D" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/etimesi/20250703140136046ukrm.jpg" width="658"></p>
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            KT 기술혁신부문 연구원들이 서초구 KT 우면연구센터에서 믿:음 2.0을 테스트하고 있는 모습
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          <p contents-hash="ee28b690f750b14e39a2e5b7f2985a952d32146581fd1aab8c293d00814e7c34" dmcf-pid="ZJgpFPFOGQ" dmcf-ptype="general">KT가 자체 개발한 한국 특화 언어모델(LLM)을 외부에 개방한다. 새 정부가 강조한 '소버린(주권형) AI' 기조에 보폭을 맞춘 행보다. KT는 정부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업에도 참여하며 국내 시장에 최적화된 K-AI 생태계 구축에 앞장선다는 방침이다.</p>
          <p contents-hash="657ad6c3d31f13ffa3e8e0e06b3cc26e0970e75442efd05251eb68bbc8f1acdc" dmcf-pid="5iaU3Q3IYP" dmcf-ptype="general">KT는 3일 온라인 간담회를 열고 한국적 독자 AI 모델인 '믿음 2.0'을 공개했다. 이 모델은 한국적 가치관과 문화를 담은 LLM이다. 고품질 한국어·문화 데이터를 학습시켜 누구나 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있게 최적화한 것이 특징이다. 기존 버전보다 매개변수(파라미터)는 줄었지만 범용성과 성능은 대폭 향상됐다.</p>
          <p contents-hash="86d6bc3ed4480c5a3c4e27a85ebe3d014e83501bfdde190a3e224b4d5e6ccb3f" dmcf-pid="1nNu0x0Ct6" dmcf-ptype="general">KT는 해당 모델을 오픈소스로 공개해 생태계 확대에 나선다. 신동훈 KT 젠 AI 랩장(CAIO)은 “국내 기술로 설계·학습한 '믿음 2.0'의 오픈소스를 4일부터 글로벌 AI 개발자 플랫폼 허깅페이스에 공개할 예정”이라며 “국내 산업과 일상속 AI 대중화를 촉진하고 소버린 AI에도 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="57a9941d3592e9ec48d9a55547f8283c4927b509e83f21984663d12621942029" dmcf-pid="tLj7pMph18" dmcf-ptype="general">이번 공개하는 모델은 115억 파라미터 규모의 '믿음 2.0 베이스'와 23억 파라미터의 '믿음 2.0 미니' 2종이다. KT는 한국어에 최적화된 토크나이저를 자체 설계하고 산업·공공·문화 영역에서 자체 확보한 특화 데이터를 학습시켰다. 덕분에 문서기반 질의응답 등 주요 평가지표에서 다른 AI 모델을 상회하는 성능을 보였다. 향후 고성능 프로 모델과 추론, 멀티모달 등으로 라인업을 확장할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="5ad3269d4415153c4320b1c7eca2f89ca72fedb44b3e9af99bae4ff9843b7cea" dmcf-pid="FoAzURUl14" dmcf-ptype="general">신 랩장은 “기간통신사업자로서 생성형 AI 원천 기술을 반드시 확보해야 한다는 생각으로 '믿음'을 고도화했다”면서 “공공·금융·교육·법률 도메인에서 활용성이 기대되며 향후 개인소비자(B2C) 대상 서비스까지 확대를 검토 중”이라고 말했다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6385ba68c9d015edc2cacc3712d725d360541b1d0846b4f4b53dad3afd9d53a7" dmcf-pid="3gcqueuSGf" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="한국적 AI 모델의 4가지 원칙" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/etimesi/20250703140333834cypi.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="G0KImtmeGR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/etimesi/20250703140333834cypi.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            한국적 AI 모델의 4가지 원칙
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          <p contents-hash="e9067c3693cbeb872b363b258d1dc016d1ba1cec45322bc86756b77b75d655f4" dmcf-pid="0SYJRmRuZV" dmcf-ptype="general">KT는 마이크로소프트(MS)와 협력해 GPT-4 기반 한국적 AI 모델 개발도 병행 중이다. KT는 고객 상황과 목적에 따라 AI 선택권을 보장한다는 측면에서 두 모델이 상호보완적 역할을 한다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="4d03b554d3c86862b9f3b913a1baae4af20d01e63ee94087e23afd681ce88f54" dmcf-pid="pvGiese7H2" dmcf-ptype="general">신 랩장은 “모든 작업에 현존 최고 성능(SOTA) 모델이 필요한 것은 아니다”라며 “복잡한 추론과 창작 등 고성능이 요구되는 작업에는 GPT 기반 모델을, 문서 요약 등 간단한 업무영역에는 믿음을 사용해 효율을 높일 수 있다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="ea80eff58e997dcf27166e5151e36fbf3175b4eae07fd10925af9f2aae718bcd" dmcf-pid="UTHndOdzY9" dmcf-ptype="general">KT는 믿음 2.0 개발 과정에서 확보한 데이터와 역량을 바탕으로 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발 프로젝트에 참여하겠다는 의사도 밝혔다. 단순한 기술 자립을 넘어 데이터 주권을 확보하고 국내 산업 전반의 AX에도 기여하겠다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="b0e29fb14688bcf963180602e60d34a393b62a09316d33d8148360c1f6383dbb" dmcf-pid="uyXLJIJqXK" dmcf-ptype="general">이날 KT는 소버린AI 강화를 위해 정부의 데이터 규제 완화를 요구하기도 했다.</p>
          <p contents-hash="3a639a7ac73f1511aa43751b90a7eee27f75ff6ec4838a02f58f218a7a8a2951" dmcf-pid="7WZoiCiBYb" dmcf-ptype="general">신 랩장은 “법적 문제 없는 공공데이터도 규제로 인해 AI 학습에 활용하지 못하는 경우가 많다”며 “국가가 보유한 공공 또는 통제 가능한 고품질 데이터를 여러 기업이 활용할 수 있도록 제도적 기반이 마련될 필요가 있다”고 짚었다.</p>
          <p contents-hash="dee770ae8863012c85ad3ebd579524e4d2d06c67fcccf1a416a3fd79a198a5ab" dmcf-pid="zY5gnhnb1B" dmcf-ptype="general">박준호 기자 junho@etnews.com</p>
         </section> 
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