프롬 스크래치 논란…네이버 "전략적 채택 사항"

https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0015830304

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또 시작됐다

AI로 일하는 척하지 말고 진짜 프로덕트를 만드는 방법

AI로 개발 또는 특정 프로젝트를 하면서

"이렇게 하는게 맞나?"
"다른 방법은 없나?"

이런 생각이 왕왕드는데요

그러한 생각을 '몰입'이라는 키워드로 설명 해준 아티클이 있어 공유 해봅니다 :)

아티클링크

#AI

구독자분들께 하나 궁금한 것이 있어 여쭤봅니다.

이렇게 AI나 개발 관련 아티클 제 생각 넣어서 공유 하면
다들 잘 보고 계실거라 생각하는데

이런 식으로 아티클 공유하는 형태 어떻게 생각하시나요?

그거말고 비캠 연애언제하나요?

사이버 불링을 멈춰주세요

이거 저 아닙니다

오늘은 혼자 밥먹는중

다들 맛점

회사에서 헤드셋 끼고 일하는 mz 어떤데

조금 지났지만
기분 좋은 일은 공유하면 좋으니

제 자랑 겸사겸사 적어봅니다.

저한테 과외 받았던 분들 중 한 분이신데

개발 1도 모르던 공시 6수생이셨다가
제 멘토님 소개로 알게 된 인연으로
제가 가르치게 되었던 분이었습니다.

솔직히 저의 스파르타 스타일로
개발 초심자가 배우느라 힘들었을텐데

신년, 추석 이럴 때 연락을 주셔서 너무너무 감사하더라고요

요즘 텔레방에서 사이드 프로젝트들을 한다고 여기저기서 진행하고 있는 걸로 아는데

진짜 좋은 가이드분들 실력 좋은 분들 많으니
많이 배우고 좋은 성과 내셨으면 좋겠습니다 ><

#개발자

팀원한테 또 받아(?)왔습니다

대한민국 청년세대 새로운 칭호 해금, 쌀먹 청년


https://link.fmkorea.org/link.php?url=https%3A%2F%2Fm.mk.co.kr%2Fnews%2Fsociety%2F11923563&lnu=88585166&mykey=MDAwMTQ4NzQ1OTU3NDQ=

번외
정상 : 아 그럼 노동의 댓가를 더 받도록 해야겠구나
비정상 : 아 그럼 쌀먹 못하게 법을 보완해야겠구나
이달의우수직원 : 아 그럼 쌀먹에 세금을 매겨서 세수나 확보하죠?

퇴근하고 킥복싱이나 배울까 싶어서
집 앞 체육관에 갔는데
관비 얼마냐, 몇 개월 단위로 하나요?
물어보니

관장이라는 분이 너무 퉁명스럽게
결제 안할거면 나가세요 스탠스라
바로 나왔네요;;

음...?

오늘은 가슴

지엠 어제 너무 늦게잤네요...

“너 남의 집 AI 써서 만들었다면서?”

지난 12월 31일,
고석현 사이오닉AI 대표가
링크드인에 올린 글 하나로
국내 AI 업계에 작은 UFC가 열렸습니다.

요지는 이렇습니다.

“국민 세금이 투입된 프로젝트에서
중국 모델을 복사해 미세조정한 것으로 추정되는 모델이 제출된 것은
상당히 유감이다.”

대상은 업스테이지.

이 발언 이후 업스테이지 대표는 라이브 방송을 통해 정면 반박에 나섰고,

결과적으로 사이오닉AI 대표의
사과로 논란은 일단락 됩니다.

그렇다면,
왜 이런 상황이 벌어졌을까요?


0. 발단
사건의 시작은 단순합니다.
사이오닉AI 측의 문제 제기

“이거 순수 모델 개발 맞아?
기존 모델 조금 고친 거 아니야?”

즉, 자체 개발 모델이 아니라 기존 모델 파인튜닝 아니냐는 의혹이었습니다.


1. 표준의 함정

ChatGPT 이후 우리는 수많은 AI 모델 속에 살고 있습니다.
GPT, LLaMA, Gemini, DeepSeek…
모델이 많아지자 자연스럽게 등장한 것이 성능 비교를 위한 표준입니다.

동일한 벤치마크
동일한 공개 데이터셋
동일한 평가 방식

이렇게 되면 어떤 일이 생기냐면,
서로 다른 팀이 만들어도 결과가 비슷해집니다.

문제는 여기서 시작됩니다.
“비슷하다” → “같다” → “베꼈다”
이 논리 점프가 아주 쉽게 일어납니다.


2. 모델 유사성 문제 발언

사이오닉AI 측의 핵심 주장은 이것이었습니다.

특정 벤치마크에서
결과 패턴이 유사하다

답변 구조와 오류 유형이 닮았다
그래서 나온 말이

“기존 대형 모델을 기반으로 한 미세조정 아닌가?”

여기서 제시된 증거로
코사인 유사도가 0.989다 라고 말하며
파장을 일으켰죠


- 1 -
2번 링크

#AI

3. 유사성 검증과 업스테이지의 반박

업스테이지는 라이브 방송을 통해 다음을 명확히 했습니다.

모델 아키텍처 자체 개발
학습 데이터 출처 설명 가능
공개 모델을 그대로 파인튜닝한 구조 아님

결과 유사성은 표준화된 벤치마크 환경의 필연적 결과

요약하면 이 말입니다.

“통상적 비교를 하게 된다면
비슷해 보일 수는 있다.
하지만 그 방식은 틀렸다.”

4. 사과와 사건 종료

논란 이후 사이오닉AI 대표는

공개적인 의혹 제기가
적절하지 않았음을 인정

표현이 과했다는 점을 사과
하며 사건은 정리됩니다.


5. 이 사건의 본질

이건 표절 논란이 아닙니다.
표준화의 부작용입니다.

모두가 같은 데이터
모두가 같은 벤치마크
모두가 같은 목표

이 환경에서는
결과가 닮을 수밖에 없습니다.

앞으로 중요한 건

“누가 베꼈냐”가 아니라

학습 과정의 투명성
검증 가능한 증명 방식
공개 발언에 대한 책임

국내 AI 생태계가 커질수록
이런 충돌은 더 자주 일어날 것이고

저는 이런 건전한 토론이
많이 일어났으면 좋겠다 라는 생각을 하면서
글 마치겠습니다.

감사합니다.


-2-

1번 링크
#AI