기고 | 리더보드가 AI 모델의 가치를 제대로 측정하지 못하는 이유

리더보드는 AI 모델의 성능을 비교하는 기준으로 널리 사용되고 있다. 이는 일반적으로 표준화된 과제와 공개 데이터 세트를 기반으로 구축되며, 다양한 모델 간 성능을 손쉽게 비교할 수 있는 지표를 제공한다. 리더보드는 일정 수준의 통찰을 제공하지만, 실제 환경에서 모델의 효과성을 판단하는 데 있어 반드시 최적의 기준은 아니다. 오히려 리더보드 성능에 과도하게 의존할 경우 더 본질적인 평가 요소들이 가려질 수 있다.

그 이유를 소개한다.

1. 테스트 최적화는 실전 준비 수준을 의미하지 않는다

AI 개발자는 종종 벤치마크 테스트에서 높은 성능을 내도록 모델을 최적화하는데, 이는 마치 시험 점수를 올리기 위한 학습 방식과 유사하다. 이런 접근은 리더보드에서 인상적인 점수를 만들 수는 있지만, 그만큼 모델의 범용성은 떨어질 수 있다. 특정 데이터 세트에 맞춰 정밀하게 조정된 모델은 훈련되지 않은 환경에서는 효과적으로 작동하지 못할 수 있다. 마치 시험에서 높은 점수를 받더라도 해당 과목의 전반적인 내용에 대한 이해는 부족한 학생과 같다. 즉, AI 모델이 벤치마크에서 높은 성과를 내더라도 실제 환경에서 필요한 역량은 부족할 수 있다.

2. 협소한 벤치마크는 더 넓은 요구 사항을 반영하지 못한다

벤치마크 데이터 세트는 일반적으로 특정 작업에 특화돼 있어 제한된 범위의 능력만을 측정한다. 반면 실제 AI는 훨씬 다양하고 예측 불가능한 상황에서 성능을 발휘해야 한다. 예를 들어, 의료 분야의 면허 시험 문제집으로 학습된 모델은 시험에서는 높은 점수를 받을 수 있지만, 실제 임상 현장에서 정교한 의사결정을 지원하는 데는 한계가 있을 수 있다. 벤치마크를 점진적인 발전을 위한 도구가 아니라 최종 목표로 삼는다면 모델의 일반화 능력은 크게 저하될 수 있다. 의료, 금융, 법률 등 규제가 엄격한 분야에서는 이 문제가 더욱 심각하다.

3. 벤치마크 데이터 누출이 평가 결과를 왜곡한다

최근 연구에 따르면, 일부 언어 모델이 벤치마크 테스트에 사용된 데이터 세트를 사전에 접한 사실이 드러났다. 이런 ‘데이터 누출(data leakage)‘은 모델 점수의 신뢰성을 크게 훼손한다. 특히 미국 국립의학도서관(National Library of Medicine)의 한 연구에서는, 특정 모델이 정답 보기 중 빠진 항목을 예상보다 높은 정확도로 예측하는 결과를 보였다. 이는 해당 모델이 사실상 ‘시험 문제를 사전에 본 적이 있다’는 의혹을 낳았다. 이처럼 데이터 오염이 발생할 경우, 벤치마크 기반 평가의 객관성과 공정성에 대한 의문이 제기될 수 있다.

4. 시스템 조작이 평가의 신뢰도를 무너뜨린다

기업들이 공개 리더보드 상위권에 올라야 할 동기가 점점 늘어나고 있다. 단순한 명예뿐 아니라 자금 지원이나 외부 검증 수단으로도 작용하기 때문이다. 이로 인해 일부 모델이 벤치마크 정답에 과도하게 맞춰 훈련되는 사례가 늘고 있으며, 진정한 추론 능력과 기계적 암기의 경계가 흐려지고 있다. 일부 리더보드 운영진이 이러한 행태를 규제하려 시도하지만, 조작을 완전히 막을 수 있는 방법은 없다. 결국 모델 순위는 실제 지능이나 실용성보다는 정교한 설계 기술을 반영하는 결과가 되기도 한다.

5. 데이터 세트의 정확성을 전제로 하면 위험하다

리더보드는 기본적으로 사용되는 데이터 세트가 정확하고 현재 기준에 부합한다고 전제한다. 하지만 실제로는 벤치마크 데이터에 오래된 정보나 오류, 편향이 포함돼 있는 경우가 많다. 특히 의료 AI의 경우 지식이 빠르게 진화하고 있으며, 몇 년 전 수집된 데이터 세트는 현재의 진료 기준에 맞지 않을 수 있다. 그럼에도 불구하고 테스트 파이프라인에 깊이 통합되어 있다는 이유로 구식 벤치마크가 계속 사용되고 있다. 결과적으로 실제와 동떨어진 기준에 따라 모델이 평가되는 문제가 발생한다.

6. 실제 환경 요소는 평가에서 종종 간과된다

리더보드에서 높은 점수를 받았다고 해서 해당 모델이 실제 프로덕션 환경에서 잘 작동한다는 보장은 없다. 시스템 지연, 자원 소비, 데이터 보안, 법적 기준 및 라이선스 조건 준수와 같은 핵심 요소는 종종 평가에서 간과된다. 상위권 모델을 도입한 후, 해당 모델이 제한된 데이터 세트 기반이거나 호환되지 않는 라이선스를 사용하고 있다는 사실을 뒤늦게 알게 되는 사례도 드물지 않다. 이런 배포 현실은 모델의 실질적인 활용 가능성에 훨씬 더 큰 영향을 미친다.

리더보드는 특히 학술적 벤치마킹 측면에서 유용한 신호를 제공하지만, 보다 넓은 평가 체계의 일부로만 고려되어야 한다. 더 종합적으로 접근하기 위해서는 실제 환경의 도메인 특화 데이터 세트를 활용한 테스트, 예외 사례와 예상치 못한 입력에 대한 안정성 평가, 공정성과 책임성, 윤리적 정합성에 대한 점검, 운영 효율성과 확장성 측정, 그리고 도메인 전문가의 참여 기반 평가(human-in-the-loop) 등을 포함해야 한다.

궁극적으로 리더보드는 AI 발전을 가늠하는 데 유용하지만 한계가 있는 도구다. AI의 실제 가치는 모델이 배포되는 복잡하고 미묘한 환경에서 얼마나 잘 작동하느냐에 달려있다. 존스노우랩스(John Snow Labs)는 오픈AI의 GPT-4.5를 포함한 대표적인 범용 모델들보다도 리더보드에서 꾸준히 우위를 보이고 있다. 그럼에도 불구하고 기업 리더들에게는 리더보드 순위에 집착하기보다는 실제 모델이 작동할 환경을 반영한 포괄적이고 목적 중심의 평가 전략에 집중해야 한다고 조언하고 있다.
dl-ciokorea@foundryco.com