기술/연구

“한국어 AI 멍청함 탈출?” 구글 딥마인드 아틀라스 공개

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.01.29 18:37

기사 3줄 요약

1 구글 딥마인드 아틀라스 법칙 공개
2 다국어 학습 시 성능 저하 해결
3 비영어권 AI 개발 효율성 극대화

지금 이 흐름을 놓치면 3년 후 한국 AI 산업은 영원히 뒤처질지도 모릅니다. 전 세계 AI 사용자의 절반 이상이 비영어권이지만 그동안 AI는 영어만 편애했습니다. 그런데 구글이 이 불공평한 판도를 뒤집을 충격적인 기술을 들고 나왔습니다. 구글 딥마인드가 공개한 논문에 따르면 다국어 AI 학습의 새로운 법칙인 ‘아틀라스’가 세상에 나왔습니다. 그동안 AI는 여러 언어를 동시에 배우면 오히려 성능이 떨어지는 ‘다국어의 저주’에 시달렸습니다. 언어 수가 늘어날수록 용량이 부족해져서 이도 저도 아닌 상태가 되었기 때문입니다. 하지만 이번 연구 결과는 기존의 상식을 완전히 깨부수고 있습니다. 구글 딥마인드 연구진에 따르면 지원하는 언어 수를 두 배로 늘려도 모델 크기는 약 1.18배만 키우면 됩니다. 학습 데이터 또한 1.66배만 늘리면 성능 저하 없이 똑똑한 AI를 만들 수 있습니다.

상성을 따지는 언어 궁합표

흥미로운 점은 언어끼리도 서로 돕는 ‘궁합’이 존재한다는 사실입니다. 연구진은 1400개 언어 쌍을 분석해 어떤 언어를 함께 배우면 시너지가 나는지 밝혀냈습니다. 이를 ‘언어 상성표’라고 부르는데 영어와 프랑스어는 다른 언어를 배우는 데 도움을 주는 ‘허브 언어’ 역할을 합니다. 비슷한 문자나 계통을 가진 언어끼리 묶으면 학습 효율이 폭발적으로 증가합니다. 노르웨이어와 스웨덴어처럼 뿌리가 같은 언어를 함께 가르치면 AI가 훨씬 빨리 배웁니다. 이것은 마치 수학을 잘하면 물리를 배우기 쉬운 것과 같은 이치입니다. 반대로 서로 방해만 되는 언어 조합도 존재한다는 것이 밝혀졌습니다. 무턱대고 많은 언어를 섞는 것이 아니라 전략적으로 언어를 조합해야 한다는 뜻입니다. 이제는 데이터의 양보다 언어 간의 관계를 파악하는 것이 중요해졌습니다.

한국형 AI 개발의 로드맵

이번 발견은 한국어 AI 개발에도 엄청난 기회가 될 수 있습니다. 한국어는 AI가 이해하는 언어 순위에서 26개 중 22위에 그치는 굴욕을 겪어왔습니다. 데이터가 부족하고 영어와 구조가 달라서 학습이 어려웠기 때문입니다. 하지만 아틀라스 법칙을 적용하면 적은 비용으로도 고성능 한국어 모델을 만들 수 있습니다. 연구진이 제시한 ‘교차점 규칙’을 활용하면 처음부터 새로 만들지 기존 모델을 고쳐 쓸지 정확히 계산할 수 있습니다. 낭비되는 예산을 줄이고 효율적인 개발이 가능해진 것입니다. 전문가들은 이번 연구가 비영어권 국가들에게 새로운 희망이 될 것이라고 평가합니다. 구글 딥마인드의 발표에 따르면 아틀라스는 글로벌 개발자들이 비용과 성능을 예측할 수 있는 지도와 같습니다. 앞으로 한국어가 AI 세상의 변방에서 중심으로 진입할 수 있을지 기대가 모입니다.