AI업체 넥스AGI "브라질 리우市 'Rio 3.5' 모델은 우리 것 짜깁기"...깃허브로 공개 고발, 시스템 지시문 떼면 스스로 "나는 넥스" 자처

[한국정보기술신문] 인공지능(AI) 개발사 넥스AGI(Nex-AGI)가 브라질 리우데자네이루市의 IT 기업이 내놓은 대형 AI 모델 'Rio 3.5 Open 397B'에 대해 "독자적으로 학습한 모델이 아니라 우리 모델을 짜깁기한 것"이라고 공개 고발했다. 넥스AGI는 6월 14일(현지시간) 자사 깃허브(GitHub) 저장소에 이 같은 내용을 담은 글을 올리고, 그 근거를 누구나 확인할 수 있도록 함께 공개했다. 깃허브는 개발자들이 소스코드를 관리하고 의견을 주고받는 인터넷 공간이며, '이슈'는 그 안에서 문제 제기나 논의를 기록하는 게시글을 말한다.

문제가 된 'Rio 3.5 Open 397B'는 리우데자네이루 시청 산하 IT 기업인 이플랑리우(IplanRIO)가 공개한 모델이다. 이플랑리우는 리우데자네이루 시의 정보통신 자원을 관리하는 시 소유 기업으로, 일반적인 AI 연구소나 빅테크 기업이 아니다. 이런 시 산하 기관이 세계 최고 수준급의 거대 모델을 공개했다는 사실만으로도 AI 업계에서는 큰 화제가 됐다. 이플랑리우는 모델 소개 자료에서 이 모델이 알리바바가 공개한 '콴 3.5(Qwen3.5-397B-A17B)'를 바탕으로 추가 학습(사후학습)해 만든 최첨단 범용 모델이며, 코딩과 수학, 과학, 다국어, 멀티모달 등 여러 평가에서 기반 모델을 크게 앞서고 세계 최고 수준의 모델들과 견줄 만하다고 밝혔다. 콴은 알리바바가 누구나 내려받아 쓸 수 있도록 공개한 오픈 모델이다.

이 모델은 전체 3970억 개(397B), 그중 실제 연산에 쓰이는 활성 매개변수 170억 개(17B) 규모의 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 전문가 혼합이란 거대한 모델을 여러 '전문가'로 나눠 두고, 질문에 필요한 일부 전문가만 골라 쓰는 방식이다. 덩치는 크게 키우면서도 한 번에 돌아가는 부분은 줄여 효율을 높이는 설계다. 이플랑리우는 자체 측정한 평가 결과를 근거로, 이 모델이 다섯 개 주요 평가 중 네 개에서 콴의 상위 모델을 앞섰다고 주장했다. 다만 이 점수들은 모두 이플랑리우가 직접 측정해 발표한 '1차 자료'로, 외부 기관의 독립적인 검증은 아직 이뤄지지 않았다.

매개변수는 모델이 학습을 통해 얻은 수많은 숫자 값으로, 모델의 능력이 사실상 이 숫자들에 담겨 있다. 이 모델의 실제 파일은 8백 기가바이트(GB)가 넘는 방대한 규모로, 매개변수 개수만 4천억 개가 넘는 것으로 확인됐다. 즉 모델 자체가 실재하며 누구나 내려받을 수 있는 진짜 공개 모델이라는 점은 분명하다. 논란의 핵심은 모델의 존재 여부가 아니라, 그 안의 숫자들이 어디서 왔느냐는 데 있다.

넥스AGI의 주장은 단호하다. 이 모델의 가중치가 자사 모델인 '넥스(Nex-N2 프로)'와 알리바바의 콴 기반 모델을 일정 비율로 섞은 것에 불과하며, 그 비율이 대략 '넥스 0.6 대 콴 0.4'라는 것이다. 가중치란 앞서 설명한 매개변수, 즉 모델의 능력을 담은 숫자들을 말한다. 모델 '병합(merge)'은 서로 다른 두 모델의 가중치 숫자를 일정 비율로 섞어 새 모델을 만드는 기법으로, 처음부터 새로 학습시키는 것에 비하면 훨씬 적은 비용과 시간으로 결과물을 얻을 수 있다. 넥스AGI는 이플랑리우가 자체적으로 학습한 흔적을 전혀 찾지 못했다고 밝혔다.

넥스AGI는 이 주장을 완전히 독립된 두 가지 방법으로 입증할 수 있다고 했다. 한쪽 증거가 틀리더라도 다른 쪽이 같은 결론을 가리키도록, 서로 무관한 두 갈래의 근거를 제시한 것이다.

첫 번째는 모델이 자기 정체를 어떻게 답하는지를 본 것이다. 시스템 프롬프트란 모델이 답을 내놓기 전에 미리 심어 두는 기본 지시문으로, 이 모델에는 "너는 Rio다"라는 정체성이 고정돼 있다. 넥스AGI에 따르면 이 "너는 Rio다"라는 지시문을 떼어 내자, 이플랑리우가 실제로 배포한 모델은 자신을 "넥스AGI가 만든 넥스(Nex, from Nex-AGI)"라고 답한 경우가 79%에 달했고, 자신을 "Rio"라고 답한 경우는 0%였다. 게다가 넥스AGI가 자사 모델에만 심어 둔 고유한 배경 설명까지 토씨 하나 틀리지 않고 그대로 읊었다고 한다. 정체성을 강제하는 겉껍데기를 벗기자 모델이 본래 출신을 드러냈다는 것이 넥스AGI의 설명이다.

두 번째는 가중치 자체를 직접 뜯어본 것이다. 모델 내부의 숫자 묶음을 '텐서(tensor)'라고 부르는데, 넥스AGI는 이 모델의 모든 텐서가 넥스와 콴을 0.6 대 0.4로 섞은 값과 사실상 똑같다고 밝혔다. 그것도 전체 60개 층, 그리고 모델을 이루는 모든 구성 요소에 걸쳐 일관되게 그렇다는 것이다. 넥스AGI는 그 일치도가 '수천 표준편차' 수준이라고 표현했다. 표준편차는 어떤 값이 평균에서 얼마나 벗어나 있는지를 재는 통계 척도로, 수천 표준편차라는 말은 우연의 일치로는 도저히 설명할 수 없을 만큼 정확히 맞아떨어진다는 뜻이다. 넥스AGI는 일반적인 추가 학습(파인튜닝)으로는 이렇게 두 모델을 단순히 섞은 형태로 가중치가 나올 수 없다고 강조했다.

넥스AGI는 X(옛 트위터) 공식 계정을 통해서도 입장을 냈다. 이 회사는 "리우市가 우리 작업물을 활용해 최고 성능을 달성했다니 영광"이라며 "성능 검증을 대신해 준 셈"이라고 다소 비꼬는 듯한 반응을 보였다. 그러면서도 "오픈소스 세계에서는 출처를 밝히는 일(attribution)이 중요하다"고 못 박았다. 넥스AGI의 모델 역시 누구나 쓸 수 있도록 공개된 오픈 모델인 만큼, 그것을 가져다 썼다면 그 사실을 분명히 밝혔어야 한다는 취지다.

이번 논란은 AI 업계에서 빠르게 번졌다. 일부 이용자는 "시청 직원이 모델을 1000배 빠르게 만드는 법을 찾아냈다"는 식으로 비꼬았고, 다른 이용자들은 표절이자 기만이라며 강하게 비판했다. 시 산하 기관이 거대 모델을 내놓았다는 '이변'이 사실은 기존 공개 모델들을 섞은 결과일 수 있다는 정황이 드러나면서, 화제는 곧 비판으로 옮겨 갔다.

다만 이 사안은 어디까지나 넥스AGI 측이 제기한 주장이라는 점에서 신중하게 볼 필요가 있다. 보도 시점까지 이플랑리우나 리우데자네이루 시청은 두 모델의 가중치를 어떻게 결합했는지, 혹은 출처를 어떻게 표기했는지에 대해 공식 입장을 내놓지 않았다. 넥스AGI가 제시한 '0.6 대 0.4'라는 정확한 병합 비율 역시 제3의 기관이 독립적으로 똑같이 재현해 확인한 결과는 아직 공개되지 않았다. 일부 전문가 사이에서는 단순 병합이 아니라 넥스 모델을 바탕으로 콴을 섞고 약간의 추가 학습을 더한 형태일 수 있다는 견해도 나오는 등, 정확한 제작 방식을 두고는 분석이 엇갈린다.

이번 사건은 누구나 모델을 내려받아 다시 쓸 수 있는 오픈 모델 생태계가 커지면서 함께 불거진 '출처 표기'와 '병합 모델'을 둘러싼 논쟁의 한 단면으로 읽힌다. 두 모델을 섞기만 해도 손쉽게 높은 점수를 얻을 수 있다 보니, 발표된 성능 점수만으로 모델의 독창성을 판단하기 어려워졌다는 지적도 함께 나온다. 모델이 진짜 새로 학습한 것인지, 아니면 기존 모델을 섞은 것인지, 그리고 그 사실을 정직하게 밝혔는지가 오픈 AI 생태계의 신뢰를 가르는 기준으로 떠오르고 있다. 이플랑리우 측의 해명과 외부 기관의 독립 검증이 이뤄지기 전까지, 'Rio 3.5'의 정체를 둘러싼 논란은 당분간 이어질 전망이다.