LG AI연구원 EXAONE Nexus가 ICOTEC에서 국가지식재산위원장상을 받으며 학습 데이터 리스크 점검을 증명했습니다 | DAKER 커뮤니티
LG AI연구원이 자체 개발한 AI 컴플라이언스 에이전트 EXAONE Nexus(엑사원 넥서스)로 2026 국제저작권기술 콘퍼런스(ICOTEC 2026) 저작권 기술 어워드에서 국가지식재산위원장상을 수상했다고 11월 4일 밝혔습니다. 대규모 학습 데이터에 섞인 저작권·라이선스·개인정보 리스크를 자동으로 가려내고, 데이터셋 단위 평가에서 법률 전문가 대비 분석 속도 45배·정확도 26% 향상·비용 약 1,000분의 1을 기록했다고 설명합니다. AI 기본법과 EU AI Act를 의식하는 국내 팀에게는 학습 데이터 점검을 제품 기능으로 만든 사례로 읽힙니다.
EXAONE Nexus가 하는 일
EXAONE Nexus는 사람이 일일이 보기 어려운 방대한 데이터셋에서 저작권, 라이선스, 개인정보 같은 법적 리스크를 식별하고 분석하는 컴플라이언스 전문 에이전트입니다. LG AI연구원은 한국 AI 기본법과 유럽연합 AI Act 등 주요국 규제를 반영한 자체 프레임워크로 국가별 규제 변화에 대응할 기반을 마련했다고 합니다. 분석 결과의 법적 타당성을 높이기 위해 미국과 한국 등 국내외 로펌 소속 법률 전문가 약 40명과 협력해 검증했고, 실증 분석한 약 2만 개 오픈 데이터셋의 리스크 평가 결과를 학계와 연구 커뮤니티에 전면 공개했다고 밝혔습니다. 수상은 문화체육관광부가 주최한 ICOTEC 2026 현장에서 이뤄졌고, AI사업개발부문장이 국가지식재산위원장상을 받았습니다.
데이터셋 단위 평가에서 법률 전문가 대비 45배 빠른 분석 속도, 26% 높은 정확도, 약 1,000분의 1 수준의 비용을 입증했다고 LG AI연구원은 발표했습니다.
같은 기간 지식재산 관리 성과도 함께 소개됐습니다. 설립 이후 국내 537건, 해외 594건 등 총 1,131건의 특허를 출원했고, 11월 2일에는 ICT특허경영대상 과학기술정보통신부총리상을 IP전략 리더가 수상했습니다. 연구 과정에서 나오는 논문과 발명을 체계적으로 발굴하고 보호하는 지능형 발명 신고 체계를 구축했다고 합니다. 컴플라이언스와 지식재산 보호를 한 조직 안에서 동시에 강화하는 그림입니다.
글로벌 거버넌스와의 연결
LG AI연구원은 2020년 출범 이후 30회 이상 글로벌 AI 윤리와 거버넌스 논의에 참여했고, 유네스코 AI 윤리 글로벌 포럼, AI 임팩트 정상회의, 파리 AI 행동 정상회의 등에서 기업의 역할과 책임을 공유했다고 적었습니다. 유네스코와 함께 연 AI 윤리 MOOC는 누적 수강생 약 5만 명이라고 합니다. 수상 소식은 기술 자랑을 넘어, 학습 데이터 리스크를 제품과 조직 프로세스로 묶는 방향이 국내에서도 평가 지표가 되고 있음을 보여 줍니다. 모델 벤치마크 점수만으로 차별화하기 어려운 시장에서, 데이터를 어떻게 걸렀는가가 조달과 파트너십 질문으로 올라오고 있습니다.
해커톤과 스타트업 팀이 가져갈 질문
공개 데이터셋으로 모델을 돌리는 대회 팀이라면 라이선스, 개인정보, 재배포 조건을 제출 전에 한 번 더 확인하는 체크리스트가 필요합니다. 데이터만 있으면 된다는 가정 대신, 출처 URL과 허용 범위, 상업적 이용 여부, 파생 모델 공개 의무를 표로 남기는 습관이 심사와 고객 질의에 바로 쓰입니다. 스타트업은 모델 성능만 내세우기보다 학습 데이터 출처, 필터링, 감사 로그를 고객과 투자자에게 설명할 문장을 미리 준비하는 편이 안전합니다. 사내 LLM을 돌리는 팀도 크롤링, 사내 문서, 고객 로그를 섞을 때 개인정보와 저작권 고지 범위를 문서화해야 합니다. 대회 제출물 설명서에 사용한 공개 데이터셋 목록과 라이선스 항목을 두면 심사 질의에 바로 답할 수 있습니다. EXAONE Nexus 자체 API가 외부에 열린 제품인지는 이번 글만으로는 확정할 수 없고, 공개된 2만 개 데이터셋 평가 결과와 수상 사실을 출발점으로 삼아 내부 점검 절차를 함께 설계하면 됩니다. LG그룹 차원의 컴플라이언스와 거버넌스 고도화를 이어가겠다는 계획도 함께 적혀 있습니다.
원문은 LG AI연구원 뉴스에서 확인할 수 있습니다. 여러분의 팀은 학습과 파인튜닝 데이터 라이선스를 어떤 형식으로 남기고 계신가요?