스탠퍼드 AI 인덱스 한국 모델 5→8개, 정정 요청이 드러낸 글로벌 가시성 구조

과기정통부가 스탠퍼드 HAI에 직접 추가 확인을 요청해 한국의 '주목할 만한 AI 모델' 수가 5개에서 8개로 늘었다. 미국 109개, 중국 15개와 나란히 놓이는 수치지만, 정정 요청이 필요했다는 사실 자체가 한국 AI 모델의 국제 가시성 구조 문제를 역설적으로 드러낸다.

왜 LG AI연구원 모델 4개가 처음에 빠졌나

정정 후 8개는 업스테이지 '솔라 오픈 100B', LG AI연구원 'K-엑사원'·'엑사원 4.0(32B)'·'엑사원 패스 2.0'·'엑사원 딛(32B)', NC AI '배키', SKT '에이닷엑스 K1', 네이버클이다. LG AI연구원 모델 4개가 한꺼번에 빠졌다가 복원된 구조다.

스탠퍼드 HAI가 이 모델들을 초기에 놓친 공식 이유는 없다. 그러나 미국(109개)·중국(15개)과의 격차를 보면 구조는 읽힌다. 선정 기준이 비영어권 모델에 불리하게 작동하거나, 한국 기업의 국제 피어리뷰·벤치마크 제출 노출이 부족하거나, 둘 다다. 자발적으로 포착되는 모델이 아니라 요청으로 추가되는 모델은 '주목'의 의미가 다르다.

정부 개입으로 얻은 수치, 전략 보고서에 쓸 수 있나

이 정정이 '통계 외교'임을 주의해야 한다. 스탠퍼드 HAI가 자체 조사로 발견한 것이 아니라 한국 정부 요청으로 수정된 수치다.

• 자발적 포함 : 해당 모델이 글로벌 연구자·기업 커뮤니티에서 이미 주목받고 있다는 신호
• 요청에 의한 정정 : 모델 자체의 가시성이 낮아 국제 평가망에 자연스럽게 잡히지 않았다는 신호

전략 보고서에 '스탠퍼드 AI 인덱스 기준 한국 8개'를 쓸 때 정정 경위를 함께 명시하지 않으면 판단이 흔들린다. 과기부의 대응은 문제 인식의 신호다. 그러나 다음 인덱스에서 같은 일이 반복되지 않으려면 영어 기술 문서, 글로벌 벤치마크 제출, 국제 연구 커뮤니티 참여 루틴이 갖춰져야 한다. 수치를 방어하는 것과 수치를 만드는 것은 다른 전략이다.