올해 처음 시도된 인공지능 R&D 챌린지는 ‘가짜뉴스 찾기’를 주제로 지난 7월부터 12월까지 진행됐다. 가짜뉴스는 사회적 혼란을 초래할 만큼 파급력이 큰 문제로 꼽히고 있다. 챌린지 문제 선정을 위해 산학연의 AI 전문가가 문제 후보를 발굴하고 온라인 설문조사를 통해 최종 문제를 선정하는 등 대중이 참여할 기회도 제공했다.
인공지능 R&D 챌린지는 정부에서 요구하는 제안서에 맞춰 연구자들이 계획서를 제출하고 이를 바탕으로 과제를 선정하는 기존의 정부 R&D 방식이 아니라 선정 단계를 경진대회로 대체해 입상자에게 후속 R&D 형태로 지원하는 새로운 방식이다.
이런 경진대회 형태의 R&D는 이미 국제적으로 검증됐다. 미국의 방위고등연구계획국(DARPA)은 도전적인 문제를 해결하기 위한 ‘그랜드 챌린지’를 개최하고 있다. 2015년 카이스트에서 개발한 재난대응 로봇 ‘휴보’가 우승을 차지한 대회도 DARPA에서 주관한 로봇 챌린지다.
경진대회의 가장 큰 장점은 논문이나 특허 같은 실험실 수준의 정량적인 지표가 아닌 실제 문제 해결의 능력을 기준으로 판단한다는 점이다.
이번 인공지능 R&D 챌린지에서는 총 1만여건의 뉴스 기사에서 두 가지 유형의 가짜뉴스를 찾아내는 것이 과제로 주어졌다. 우선 제목은 ‘한국이 친선 경기에서 승리했다’인데 내용은 패배했다는 것처럼 뉴스 기사 제목과 내용이 불일치하는 것이 문제였다. 두 번째 문제는 기사의 문맥이 불일치하는 것을 찾아내는 것이었다. 스포츠 기사에 연예 뉴스가 들어 있는 경우가 해당된다.
우승자를 선정하는 기준은 인공지능 분야에서 널리 활용되는 평가지표인 ‘AUROC’이다. AUROC는 가짜와 진짜 뉴스를 모두 잘 구분해 낼 수 있어야 올라가는 지표다. 경진대회 결과 이 지표가 높은 기준으로 상위 3개 팀이 선정됐다. 또 대회의 공정성을 확보하기 위해 엄격한 기준의 검토 절차를 진행해 최종 수상을 결정했다.
이번 인공지능 R&D 챌린지에는 개인, 대학, 기업 등 총 71개 팀이 참여했다. 특히 학습용 데이터를 제공하지 않고 매우 어려운 언어 처리기술을 요구하는 도전적인 과제였음에도 불구하고 입상한 3팀은 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 적용했다.
이제 막 시작하는 단계이지만 경진대회를 통한 R&D 선정 체계가 현실적인 문제 해결을 위한 시금석의 역할을 할 것이라 본다. 내년도 대회를 위해 벌써 문제 발굴위원회가 가동돼 도전적 문제를 찾고 있다.
인공지능 R&D 챌린지가 첫발을 내디딘 만큼 앞으로 더 많은 기회와 지원이 확대되길 희망한다.
2017-12-19 29면
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