KT(030200)가 멀티모달 대형언어모델(MLLM) 벤치마크 'KSAFE-MM'을 공개했다고 16일 밝혔다. KT와 고려대가 공동 개발했으며 멀티모달(텍스트·이미지·음성 등 다양한 데이터를 통합처리) AI 모델의 안전성을 한국 사회 이슈와 문화적 맥락을 반영해 평가한다.

'KSAFE-MM'은 글로벌 공통 리스크를 한국 문화 맥락으로 변환한 'KSAFE-MM-G'와 전세 사기, 독도 분쟁과 같은 한국 사회 고유의 이슈를 반영한 'KSAFE-MM-C'로 구성된다. 총 1만 4135개의 평가 샘플로 구성돼 국내 최대규모 한국어 멀티모달 안전성 평가 데이터셋이며 Gemma, 하이퍼클로바 X 등 12개 글로벌 멀티모달 대형 언어모델을 검증했다.

'KSAFE-MM'은 자동화한 범용 파이프라인을 제시했다는 점이 특징이다. 기존 벤치마크는 수동 검수 중심이라 비용이 많이 들고 효율도 높지 않다. 하지만 'KSAFE-MM'은 현지 커뮤니티 기반 민감 주제 수집부터 템플릿 기반 쿼리 생성, 합성 이미지 생성, AI의 안전장치나 윤리 제한을 교묘하게 우회하도록 변형된 탈옥 쿼리 생성까지 전 과정을 아우르는 4단계 자동화 파이프라인을 구현했다.

또한 KT는 특정 문화권 전문가 없이도 현지 특성을 반영한 안전성 벤치마크를 신속하게 구축할 수 있는 표준 프레임워크를 제공해 비용은 낮추고 효율을 높일 수 있다는 의미다. KT·고려대 공동 연구진은 동일한 파이프라인을 일본어에 적용한 파일럿 실험(JSAFE-MM-C)을 통해 전 세계 어느 문화권에도 즉시 적용 가능함을 실증했다.

이번 연구 결과는 실제 AI 서비스 환경에서의 안전성 검증, 레드팀 테스트, 가드레일 모델 평가 등 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 연구결과 및 벤치마크는 아카이브(arXiv)와 허깅페이스(Hugging Face)에 공개돼 누구나 활용할 수 있다.

박재형 KT AX미래기술원 Frontier AI Lab장 상무는 "안전성 벤치마크의 공개는 단순한 데이터 배포를 넘어, AI 안전성 연구 생태계 전반이 함께 발전할 수 있는 기반을 만드는 일"이라며 "KSAFE-MM이 학계와 산업계에서 한국어·한국 문화 맥락의 AI 안전성을 검증하는 공통 기준으로 자리 잡길 기대한다"고 말했다.

한편 KT는 최근 몽골 무역개발은행(TDB), 우리은행과 '외국인 대상 금융·통신 특화 서비스 제공'을 위한 3자 간 업무협약을 체결하는 등 글로벌 협력 기반 사업모델을 지속 강화할 방침이다.

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