[딜사이트 최령 기자] “현장에서는 단순히 그럴듯한 답을 내놓는 것만으로는 충분하지 않았습니다.”

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’에서 LG AI의 경쟁력을 설명하며 산업 현장의 변화를 앞세웠다. 질문에 잘 답하는 것을 넘어 업무 효율을 높이고 비용을 줄이는 등 실질적인 성과를 내야 한다는 것이다.

임 공동 연구원장은 “현장의 문제를 해결하기 위해서는 수많은 변수를 비롯해 단 1%의 특이 사항까지도 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요했다”며 “누가 AI로 더 큰 현실의 변화를 만들어내는가가 경쟁의 중요한 기준이 되고 있다”고 말했다.

그가 제시한 전문가 AI의 출발점은 현장에 축적된 지식이다. 외부에 공개되지 않은 데이터와 업무 문서, 시행착오를 거치며 쌓인 전문가의 노하우가 문제 해결 능력을 뒷받침한다는 설명이다. AI가 만든 변화가 다른 현장과 산업으로 얼마나 확장될 수 있는지도 중요한 기준으로 꼽았다.

제조 분야의 목표는 “의사결정의 시간을 앞당기는 것”이라고 설명했다. 문제가 발생한 뒤 원인을 분석하는 대신 AI가 이상 징후를 예측하고 필요한 조치를 선제적으로 실행하는 방식이다. 임 공동 연구원장은 “사후 대응에서 선제 조치로 전환하는 것이 LG AI연구원이 그리는 제조의 미래”라고 말했다.

과학 분야에서는 “24시간 스스로 실험하고 학습하는 AI 자율 실험실을 구축한다”고 밝혔다. AI가 합성 결과를 예측하면 로봇 팔과 자동화 장비가 실험하고, 결과를 학습해 다음 실험을 설계하는 구조다. 금융에서는 예측 결과와 함께 판단 이유를 제공하는 ‘설명 가능성’을 핵심 경쟁력으로 제시했다.

이 같은 구상은 자율형 공장으로 이어진다. 사람이 생산 목표와 품질 기준을 정하면 AI가 공장 상태를 파악하고 로봇과 검사 설비를 연결해 운영하는 방식이다. 임 공동 연구원장은 “개별 로봇의 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 미래를 향해 나아가고 있다”고 밝혔다.

AI를 현장 성과로 연결하려면 성능뿐 아니라 도입·운영의 효율성도 중요하다. 조지 카메론 아티피셜 어낼리시스(AA) 공동 창립자는 글로벌 AI 동향 발표에서 기업이 모델을 선택할 때 비용과 속도, 실제 업무에 적합한 역량을 함께 살펴야 한다고 강조했다.

카메론 공동 창립자는 “유용하고 생태계에 기여하기 위해 반드시 세계에서 가장 지능이 높은 최첨단 모델이어야 하는 것은 아니다”라며 “AI가 대규모로 사용되는 오늘날에는 효율성이 여러 측면에서 지능만큼 중요하다”고 말했다. 자체 시스템에서 운영할 수 있는지, 특정 언어나 분야에 강점이 있는지에 따라 적합한 모델도 달라진다는 설명이다.

활용 목적에 맞는 모델을 고르려면 평가 점수가 실제 업무 역량을 보여주는지도 확인해야 한다. 이어진 대담에서 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 겸 최고AI과학자(CSAI)는 이 지점을 물었다. 그는 “벤치마크에 익숙해져 얻은 개선과 모델의 근본적인 지능이 실제로 발전한 것을 어떻게 구분할 수 있느냐”고 질문했다.

카메론 공동 창립자는 “벤치마크에서의 발전이 현실 세계에서의 발전을 나타내도록 하고자 한다”고 답했다. AA는 10개 평가로 다양한 역량을 측정하고, 최신 지능 지수 평가 구성의 약 절반을 비공개 테스트로 운영한다고 설명했다. 그는 “방법론은 공개하지만 질문은 공유하지 않는다”며 평가 항목도 지속적으로 갱신한다고 밝혔다.

산업 특화가 범용 지능 개발의 필요성을 줄이는 것은 아니라고 봤다. 한국이 우선할 기술 역량을 묻는 이 공동 연구원장의 질문에는 “언어 모델의 범용 지능이 더 구체적인 역량을 발휘할 수 있게 한다”며 범용인공지능(AGI)을 향한 목표를 놓치지 말라고 조언했다.

D ‘일하는 AI’를 어떻게 평가할지로 논의가 이어졌다. 이 공동 연구원장이 AI가 질의응답에서 실제 업무를 수행하는 에이전트로 발전하면 평가도 어떻게 달라져야 하는지 묻자, 카메론 공동 창립자는 지식 업무 수행 능력과 지속 학습, 선제적인 행동을 꼽았다.

그가 든 사례는 임 공동 연구원장이 제시한 제조의 미래와 맞닿았다. 카메론 공동 창립자는 “제조 공정에 문제가 생기면 에이전트가 이를 감지하고 조치를 취한 뒤 무엇을 했는지 알려줘야 한다”며 “이는 우리가 동료에게 기대하는 것이며, 에이전트의 잠재력에도 기대해야 하는 것”이라고 말했다.