현장] LG AI연구원, 신뢰·포용성 강화에 '방점'…"모두를 위한 AI로 향한다"

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대상자

AI 연구자, 의료·산업 분야 R&D 담당자, 윤리적 AI 개발자

난이도: 중급 이상 (기술적 개념 및 윤리적 프레임워크 포함)

핵심 요약

• "엑사원 딥" 모델은 R1 대비 20분의 1 크기로 수학 벤치마크에서 더 높은 성능을 보여 고차원 추론 능력 강조**
• 의료 분야에 적용된 '엑사원 패스'는 DNA 검사 대비 1달 → 1시간 이내로 암 환자 생존율 향상
• 모든 AI 개발에 윤리 영향평가와 18개 기준 데이터 무결성 검증 체계 도입

섹션별 세부 요약

1. AI의 사회적 확장성 강조

• AI는 텍스트/이미지 생성을 넘어 의료, 신약, 난임 치료 등 사회문제 해결에 기여해야 함
• "AI는 모두가 성장할 수 있는 도구"라는 철학을 바탕으로 포용성과 신뢰성 동시 추구

2. '엑사원 딥' 모델의 고성능 추론 능력

• 크기 R1의 1/20이지만 주요 벤치마크 성능 상회
• 가정 세우기/검증 추론 능력이 산업 적용 시 핵심 요소로 등장
• 의료 분야의 '엑사원 패스'는 조직 이미지로 유전자 변이 예측 → 임상시험 사전진단 시간 1달 → 1시간 단축

3. 윤리적 AI 개발 프레임워크

• 80개 프로젝트에 '윤리 영향평가' 적용 → 데이터 사용 적절성, 사회적 편향 점검
• 18개 기준의 데이터 무결성 검증 체계 + 법무법인과 협업한 전수 조사
• 자체 에이전트 도입 → 데이터셋 자동 검토 시 정확도 20% ↑, 처리 속도 40배 ↑, 비용 0.1% ↓

결론

• 고성능 AI 모델과 윤리 프레임워크의 결합이 실무 적용의 핵심 → 의료 분야 혁신 및 산업 R&D 속도 개선
• "AI는 기술이 아닌, 사회적 가치 실현 도구"라는 철학을 기반으로 향후 전략 수립 권장