[AI는 지금] 임우형 LG AI연구원장 "AI 경쟁, 성능만으론 안돼…전문가 AI로 승부수"
"인공지능(AI) 경쟁은 이제 단순히 모델의 성능을 비교하는 데서 그치지 않습니다. 누가 AI로 더 큰 현실의 변화를 만들어내느냐가 중요한 기준이 되고 있습니다." 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 산업 현장의 난제를 직접 해결하는 '전문가 AI'를 앞세워 글로벌 AI 경쟁에 나서겠다는 청사진을 내놨다. 프론티어급 AI를 목표로 개발 중인 'K-엑사원 3.0'의 추론·에이전트 역량을 끌어올리고 로봇 파운데이션 모델까지 연결해 공장 전체가 스스로 판단하고 움직이는 자율형 공장으로 기술 적용 범위를 넓힌다는 구상이다. 임 원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 참석해 "좋은 AI 모델을 만드는 것에 머물지 않고 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 데 집중하고 있다"며 "현장의 문제를 해결하려면 수많은 변수를 비롯해 단 1%의 특이 사항까지도 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요하기 때문"이라고 말했다. LG AI연구원은 지난 2020년 설립 이후 배터리 수명·용량 예측과 불량 제품 선별, 생산·자재 관리 최적화, 신약 후보 물질 발굴 등 100건이 넘는 산업 현장 문제를 AI로 해결했다. 글로벌 주요 AI 학회에서 368편의 논문이 채택됐으며 국내외에서 1000건이 넘는 특허도 출원했다.이를 바탕으로 LG AI연구원은 범용 모델 경쟁보다 제조·금융·과학 등 산업별 전문성을 갖춘 AI 개발에 무게를 두고 있다. 또 현장 데이터와 전문 지식, 문제 해결 과정에서 축적한 노하우를 모델에 반영해 실제 업무 효율과 생산성, 품질을 높이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 이런 산업별 전문성을 파운데이션 모델로 확장하고, AI가 스스로 문제를 정의해 해결 방법을 계획한 뒤 직접 실행하는 에이전틱 AI로 기술 범위를 넓히고 있다.임 원장은 "저희가 만드는 제조의 미래는 문제가 생기기 전에 먼저 예측하는 것"이라며 "AI가 판단을 돕고 필요한 조치를 선제적으로 실행할 뿐 아니라 사후 대응에서 선제 조치로 전환하는 것이 LG AI연구원이 그리는 제조의 미래"라고 말했다. LG AI연구원은 이날 이 같은 전략을 구현할 기술도 공개했다. 대표 기술로는 정형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'와 비전 검사 파운데이션 모델 '엑사원 옴니 인스펙트'를 앞세웠다. 이 가운데 엑사원 태뷸러는 온도와 압력, 공정 조건, 품질 검사 등 제조 현장에 쌓이는 데이터를 분석해 변수 간 관계를 파악하고 불량 가능성과 최적 공정 조건을 예측하는 역할을 맡는다. 이를 위해 1억개 이상의 테이블 데이터를 학습해 데이터가 부족한 새로운 분야에서도 추가 학습 없이 예측할 수 있도록 설계했다. 이런 성능을 바탕으로 글로벌 정형 데이터 리더보드 '탭아레나'에서 분류와 다중 범주형 예측 부문 1위, 종합 성능 2위를 기록했다. 엑사원 옴니 인스펙트는 제품이나 공정이 바뀌더라도 별도 재학습 없이 이미지와 프롬프트만으로 검사에 적용할 수 있도록 개발됐다. 기존 비전 검사 기술은 신규 제품이나 공정이 추가될 때마다 데이터를 다시 확보하고 모델을 재학습해야 해 적용에 수주에서 수개월이 걸렸지만, 이를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 AI 에이전트가 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 자율적으로 수행해 검사 모델을 지속적으로 업데이트하도록 했다. LG AI연구원은 엑사원 옴니 인스펙트를 올해 안에 실제 검사 공정에 적용할 예정이다. 과학 분야에서는 AI가 후보 물질을 찾는 단계에서 실제 실험까지 수행하는 자율 연구 체계로 확장해나간다는 방침이다. '엑사원 디스커버리'가 축적된 과학 지식을 바탕으로 가능성이 높은 물질을 탐색·설계하고, 로봇팔과 자동화 장비가 실험을 수행한 뒤 결과를 다시 AI가 학습하는 방식이다. LG AI연구원은 이를 위해 24시간 스스로 실험하고 학습하는 'AI 자율 실험실'을 구축할 계획이다. 소재 개발 파운데이션 모델이 물질의 합성 결과를 예측하면 자동화 장비가 실험을 진행하고 AI가 다시 다음 실험을 설계하는 구조다. 실제 산업 적용 사례도 늘리고 있다. 특히 LG생활건강과는 42만 개가 넘는 후보 물질을 검토해 하루 만에 유망 물질을 찾아냈다. 또 미국 밴더빌트대 메디컬센터와는 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 분석해 맞춤 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 공동 개발하고 있다. 평균 4주 이상 걸리던 분석 과정을 하루 수준으로 줄이는 것이 목표다. 금융 분야에서는 예측 결과뿐 아니라 판단 근거까지 설명하는 AI에 초점을 맞췄다. 다수의 AI 에이전트가 데이터 분석부터 추론, 예측, 설명 생성까지 수행하는 '엑사원 BI'를 통해 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 기업을 매일 분석하고 향후 4주간의 주가 흐름을 예측하고 있다. 엑사원 BI는 현재 런던증권거래소그룹을 통해 글로벌 투자자에게 제공되고 있으며 코스콤과 협력해 국내 시장으로도 확대하고 있다. 이 기술에는 시간에 따라 변화하는 데이터를 이해하고 미래를 예측하는 파운데이션 모델 '엑사원 포어캐스트'가 적용됐다. LG AI연구원은 산업별로 확보한 전문 AI 역량을 프론티어급 모델 개발에도 활용한다는 방침이다. 특히 현재 진행 중인 'K-엑사원' 프로젝트를 통해 복잡한 업무를 스스로 수행하는 에이전트 역량과 깊이 있는 추론 능력, 한국어와 전문 지식 이해 수준, 실행 효율을 함께 높이고 있다. K-엑사원은 LG AI연구원이 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여해 개발 중인 프론티어급 AI 모델이다. 이날 임 원장은 차기 모델인 'K-엑사원 3.0'의 개발 방향도 공개했다. 이 모델을 제조·금융·과학 등 산업 현장에서 복잡한 문제를 해결하는 전문가 AI로 발전시킨다는 구상이다. LG AI연구원은 이 같은 AI를 물리적 현장까지 확장하기 위해 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 현실 세계를 이해하고 상황을 판단해 스스로 행동하는 로봇 지능을 구현해 적은 데이터만으로도 새로운 공정과 업무에 빠르게 적응하도록 하는 것이 목표다. 향후에는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 파악하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 연결해 스스로 운영 계획을 세우는 자율형 공장으로 확대할 계획이다. 개별 로봇 자동화를 넘어 공장 전체를 하나의 AI 시스템처럼 운영하겠다는 구상이다. 임 원장은 산업 현장에서 축적한 AI 역량을 제조 자동화와 로봇 지능으로 연결해 적용 범위를 계속 넓히겠다는 방침도 밝혔다. AI가 사람의 판단을 보조하는 수준에서 벗어나 실제 현장의 운영까지 맡는 단계로 발전시키겠다는 목표다. 그는 "앞으로는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 이해하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 하나로 연결해 스스로 계획을 세우고 공장을 운영하게 될 것"이라며 "로봇 파운데이션 모델을 기반으로 개별 로봇의 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 미래를 향해 나아가고 있다"고 말했다.이어 "더 깊이 이해하고 스스로 판단하며 현실과 연결되는 지능을 통해 사람의 일을 더 가치 있게 하고 가능성을 더 크게 열며 삶을 더 풍요롭게 만드는 AI를 지향한다"며 "누구나 전문가가 될 수 있고 전문가는 새로운 지평을 열 수 있도록 AI의 가능성을 더 나은 삶을 위한 변화로 만들어 가겠다"고 강조했다.
