[딜사이트 최령 기자] SK텔레콤이 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘A.X K3’에 공개 국방 데이터를 학습시키고 있다. 군 관련 질문에 답하는 데서 나아가 지휘관이 지시를 내리면 교리와 교범에 따라 필요한 단계를 빠짐없이 계획하는 모델을 개발하겠다는 구상이다.

강민준 SK텔레콤 G.AI사업팀장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난테크놀로지 국방 AI 서밋 2026’에서 국방 특화 언어모델의 성능을 가를 기준으로 표준운영절차(SOP) 준수 여부를 꼽았다. 그는 “군대에서 업무하는 건 절차와 교리가 있다”며 지시받은 업무를 얼마나 정확하고 빠르게 수행하는지가 중요하다고 말했다.

강 팀장은 지휘관의 지시를 받은 모델이 교범에 명시된 필수 단계를 모두 계획하고 그 근거를 제시할 수 있어야 한다고 봤다. 업무에 맞는 도구를 골랐는지와 지시한 형식대로 결과를 보고했는지도 평가 기준이다. 그는 “어떻게 일하는지를 학습시키는 게 매우 중요하다”고 강조했다.

SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 3차 단계에서 ‘A.X K3’에 공개 국방 자료를 학습시키고 있다. 강 팀장은 “공개돼 있는 국방 데이터들이 K3 모델 학습 데이터로 포함돼서 지금 학습을 하고 있다”며 3차 모델이 나오면 국방 분야 질문에 답할 수 있을 것으로 내다봤다.

그는 앞선 2차 평가에 대해 “4개 회사 중에 종합평가 점수 1위로 마무리됐다”고 말했다. 다만 글로벌 성능평가 지표인 ‘아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII)’에서는 상대적으로 낮은 점수를 받았다고 설명했다. SK텔레콤은 앞선 평가에서 상대적으로 부족했던 코딩 능력을 보강하고 모델 구동에 필요한 연산 자원을 효율적으로 쓰는 데도 주력하고 있다.

지시 수행 능력을 높이기 위해 학습 방식을 바꾼 사례로는 ‘A.X K2’를 들었다. K2는 이전 모델인 K1보다 규모가 커졌지만 학습량은 10조 토큰에서 8조5000억 토큰으로 줄었다. 대신 수학 문제에 풀이 과정을 덧붙이듯 질문과 정답 사이에 답을 도출하는 과정을 담았다. 이렇게 학습한 모델이 새로운 지시를 받았을 때도 작업 순서를 더 잘 짰다는 게 강 팀장의 설명이다.

현장 데이터를 모델에 전달할 때는 ‘온톨로지’를 적용할 필요가 있다고 봤다. 온톨로지는 특정 분야의 주요 개념과 그 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 정의한 체계다. 가령 사진과 음성 기록이 같은 장소를 가리킨다고 표시하면 모델이 두 자료를 연결해 해석할 수 있다. 에이전트 단계에서는 사람이 업무 지침과 사용 가능한 도구를 지정하면 모델이 실행 순서를 짜고 중간 결과를 검토해 다음 단계를 정하는 방식으로 바뀔 것으로 내다봤다.

이날 기조강연을 맡은 심승배 국가인공지능전략위원회 국방·안보분과 위원장은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 성과를 군에서 활용하는 방안을 제시했다. 심 위원장은 “국방 파운데이션 모델을 내년까지 만드는 것으로 과제가 반영돼 있다”며 내년 초 독자 AI 프로젝트의 3차 모델이 나오는 즉시 국방 환경에 맞게 추가 학습시키는 작업에 착수해야 한다고 말했다.

심 위원장이 제시한 첫 활용처는 장병들이 국방망에서 쓸 수 있는 AI 서비스다. 그는 “내년 상반기에는 소위 말하는 ‘모두의 AI’의 장병 버전, ‘장병의 AI’ 정도의 수준은 우리 군 장병에게 안겨줘야 되는 거 아니냐”고 말했다. 국방망에서 장병들이 국산 AI 모델을 이용할 수 있도록 하고 방산기업과 AI 기업에는 인터넷용 서비스를 별도로 개방하는 방안도 제안했다.

군 데이터를 확보하는 문제도 짚었다. 일선 부대에 데이터가 쌓여도 각 군 본부나 AI 연구조직이 이를 가져와 분석할 수 있는 기반이 부족하다는 지적이다. 심 위원장은 군 데이터 개방을 요청해 온 방산기업과 AI 스타트업을 위해 국방 AI 거점 5곳을 열었으며 현재 기업에 제공할 데이터 목록을 마련하고 있다고 설명했다. 기업이 클라우드 환경에서 군 데이터를 활용하고 그래픽처리장치(GPU)를 지원받아 모델을 학습시키는 방안도 소개했다.

군의 기술 획득 절차에 대해서는 방위사업청의 신속연구개발사업을 예로 들었다. 심 위원장은 “가장 빨리 돼 봐야 5년”이라며 “5년은 신속일까, 이런 생각을 한번 해봐야 한다”고 말했다. 특히 AI는 도입 이후에도 데이터가 바뀌면 모델을 갱신해야 하는 만큼 2030년까지 소프트웨어 업데이트 주기를 6개월 이내로 줄이는 것이 목표라고 밝혔다.

실증을 마친 기업이 군과 후속 계약을 맺기까지 걸리는 시간도 줄여야 한다고 봤다. 심 분과장은 각 군이 1월에 필요한 AI 기능을 제안하면 2월에 과제를 확정하고 3월부터 여러 기업이 실증에 나서 6월에 첫 결과를 평가하는 방식을 예로 들었다. 실증에서 성과를 낸 기업과 곧바로 후속 수의계약을 맺을 수 있도록 제도적 근거를 마련하자는 취지다.