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줌, ‘AI 최고 난도 시험’ 최고점 기록 주장…업계는 “모델이 아닌 조합의 성과” 논쟁

다나와
2025.12.17. 21:28:01
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출처 : 챗GPT 생성 이미지


 화상회의 플랫폼으로 알려진 줌(Zoom)이 인공지능(AI) 분야에서 가장 까다로운 평가로 꼽히는 벤치마크 시험에서 역대 최고 점수를 기록했다고 발표하며 기술 업계의 주목을 받았다. 그러나 자체 AI 모델을 개발하지 않고 기존 거대언어모델(LLM)을 조합한 결과라는 점에서, 이를 혁신으로 볼 수 있는지를 두고 논쟁이 이어지고 있다.


 16일(현지 시간) 벤처비트(Venturebeat)에 따르면 줌은 자사 AI 시스템이 ‘휴머니티스 라스트 이그잼(Humanity’s Last Exam·HLE)’에서 48.1%의 점수를 기록했다고 밝혔다. 이는 기존 최고 기록이었던 구글 ‘제미니 3 프로’의 45.8%를 2.3%포인트 웃도는 수치다. HLE는 수학·과학·철학 등 다양한 고난도 영역에서 다단계 추론과 종합적 이해를 요구하는 시험으로, AI의 한계를 가늠하는 지표로 활용된다.


출처 :  agi.safe.ai/


 다만 줌은 자체 대형 모델을 학습시키지 않았다. 대신 오픈AI, 구글, 앤스로픽 등 여러 AI 모델을 동시에 활용하는 ‘연합형(federated) AI 접근법’을 구축했다. 질문을 여러 모델에 분산 전달한 뒤, ‘Z-스코어러’로 불리는 내부 시스템이 답변을 평가·선별·결합하는 방식이다. 줌은 이를 “AI를 만드는 것이 아니라, AI를 지능적으로 조율하는 시스템”이라고 설명했다.


출처 : (zoom) 블로그


이 같은 접근을 두고 업계 평가는 엇갈린다. 일부 연구자들은 “타사의 API를 조합해 얻은 결과를 자체 성과처럼 포장했다”고 비판한다. AI 엔지니어 맥스 룸프는 X를 통해 "줌은 제미니, GPT, 클로드 등의 API 호출을 짜깁기해서 고객에게 아무런 가치도 제공하지 않는 벤치마크를 약간 개선했을 뿐"이라며 "그런데도 최첨단이라고 주장한다"고 썼다. 반면 데이터 과학 경진대회에서 여러 모델을 결합하는 앙상블 기법이 표준이라는 점을 들어, 실용적이고 합리적인 전략이라는 옹호도 나온다.


 이번 논쟁의 핵심은 ‘최고의 모델’이 아니라 ‘최고로 활용하는 시스템’이 AI 경쟁력의 기준이 될 수 있느냐는 점이다. 궁극적인 평가는 벤치마크가 아니라, 향후 출시될 줌의 AI 기능이 실제 사용자에게 어떤 가치를 제공하느냐에 달릴 것으로 보인다.


글 / 김지훈 news@cowave.kr

(c) 비교하고 잘 사는, 다나와 www.danawa.com

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