모티프와 독자 AI의 시험대 · 2부 / 4부
앞선 2.4점, 뒤진 4.8점…모티프 성적표를 더해보니
모티프는 벤치마크에서 SK텔레콤보다 2.4점 높았지만 전문가·사용자 평가에서 차이가 벌어졌다. 다섯 항목의 공표점수를 누적하고 팀 간 차이를 분해해 총점 4.8점 차이가 생긴 과정을 확인한다.

앞서던 2.4점은 끝까지 지켜졌을까요. 성능 시험에서 모티프는 SK텔레콤보다 2.4점 높았습니다. 100점은 다섯 칸으로 나뉩니다. 성능 시험 두 칸 뒤에 전문가, AI 전문 사용자, 일반 국민의 세 칸이 남아 있습니다. 세 칸 가운데 어디에서 가장 크게 벌어졌을까요.
먼저 답해 보세요
모티프는 성능 시험에서 2.4점 앞섰습니다. 나머지 세 평가 가운데 SK텔레콤에 가장 크게 뒤진 곳은?
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AI 전문 사용자 평가에서 3.2점 뒤진 것이 가장 컸습니다. 차례로 더하면 +2.4점, +0.2점, -3.0점, -4.8점입니다.
고른 답은 이 기기 화면에서만 쓰이고 어디에도 저장하지 않습니다.자료 | 과학기술정보통신부 2026년 8월 27일 세부점수
100점은 다섯 칸으로 나뉩니다
2026년 8월 27일 정부가 공개한 배점은 AAII 25점, NIA 15점, 전문가 35점, AI 전문 사용자 15점, 일반 국민 10점입니다. 앞의 두 칸은 벤치마크, 뒤의 두 칸은 사용자 평가로 묶습니다. 벤치마크가 40점으로 큰 범주이지만 단일 항목 가운데 가장 큰 배점은 전문가 평가의 35점입니다.
배점과 획득점수는 다릅니다. AAII 25점과 전문가 평가 35점은 각 항목에서 받을 수 있는 최대 점수입니다. 항목별로 실제 받은 점수를 더해야 팀의 총점이 나옵니다.
정부는 소수 첫째 자리의 항목별 환산점수와 함께 붙임 자료에 익명 평가위원·사용자의 개별 점수도 공개했습니다. 공개표로 확인할 수 있는 것은 점수까지입니다. 서술형 채점 이유는 이 자료에 없습니다.
직접 해보는 기사 · 2/4
다섯 칸의 덧셈
단계를 움직이고 비교할 팀을 골라 점수 누적과 차이를 분해합니다.
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모티프의 65.8점이 만들어진 순서
모티프는 AAII 11.9점과 NIA 12.7점을 받았습니다. 둘을 더하면 벤치마크 24.6점입니다. 전문가 평가 27.1점을 더한 누적값은 51.7점, AI 전문 사용자 8.4점을 더하면 60.1점입니다. 마지막으로 일반 국민 평가 5.7점을 더한 총점이 65.8점입니다.
비교 대상인 SK텔레콤은 AAII 8.8점, NIA 13.4점으로 벤치마크 합계가 22.2점입니다. 여기에 전문가 29.3점, AI 전문 사용자 11.6점, 일반 국민 7.5점을 더하면 총점 70.6점입니다. 모티프보다 벤치마크는 낮지만 나머지 항목에서 앞섭니다.
두 팀의 차이는 다섯 항목에서 갈렸습니다. 모티프는 AAII에서 3.1점 앞서고 NIA에서는 0.7점 뒤집니다. 전문가 평가의 차이는 2.2점, AI 전문 사용자는 3.2점, 일반 국민은 1.8점으로 모티프가 낮습니다. 이 다섯 차이를 합치면 모티프 기준 마이너스 4.8점입니다.
앞서던 2.4점은 어디로 갔나
모티프의 탈락을 전문가 평가 한 항목만의 결과로 설명하기는 어렵습니다. 사용자 평가 두 항목에서도 차이가 났기 때문입니다. 그렇다고 전문가 점수의 영향이 작다는 뜻은 아닙니다. 단일 항목의 배점이 가장 큰 만큼 그 점수에 어떤 판단이 담겼는지 살필 필요가 있습니다.
업스테이지의 총점은 69.9점, LG AI연구원은 69점입니다. 두 팀 역시 벤치마크 합계에서는 모티프보다 낮지만 전문가·사용자 점수를 더한 최종 합계에서 앞섭니다. 특정 팀 한 곳과 비교해서만 생기는 역전이 아니라 네 팀을 함께 놓았을 때의 결과입니다.
전문가 평가까지 더한 모티프와 SK텔레콤의 격차는 모티프 기준 +0.2점입니다. AI 전문 사용자 평가를 더하면 -3.0점, 일반 국민 평가까지 더하면 -4.8점으로 바뀝니다.
평가위원별 서술형 심사평과 과제별 응답 내용의 추가 공개 여부는 평가를 설계한 과기정통부가 설명해야 합니다.
전문가 35점 안에는 세 항목이 있다
정부가 공개한 전문가 점수에는 세부항목도 있습니다. 개발 전략·기술 10점, 개발 성과·계획 10점, 파급효과·기여계획 15점입니다. 위원 10명이 모티프에 준 점수를 항목별로 단순평균하면 7.9점, 7.4점, 11.3점입니다. SK텔레콤은 8.1점, 8점, 12.5점이었죠.
세 단순평균을 더한 값은 공표점수와 다릅니다. 공표점수는 위원별 총점에서 최고·최저를 하나씩 뺀 평균이기 때문입니다. 세부항목 점수로는 어느 기준에서 차이가 났는지까지 알 수 있습니다.
전문가 세 항목의 점수
공통 눈금 0–15점
SK텔레콤 · 세 항목 단순평균 합 28.6점. 공표 전문가 점수 29.3점은 별도 집계입니다.
위원 10명의 항목별 단순평균입니다. 총점의 최고·최저를 제외한 공표평균과 다릅니다. 앞 두 항목은 10점, 마지막은 15점 만점입니다.
모든 값과 범위 확인
| 범위 | 항목 | 값 |
|---|---|---|
| SK텔레콤 | 개발 전략 및 기술 | 8.1점 |
| SK텔레콤 | 개발 성과 및 계획 | 8점 |
| SK텔레콤 | 파급효과 및 기여계획 | 12.5점 |
| 업스테이지 | 개발 전략 및 기술 | 8.5점 |
| 업스테이지 | 개발 성과 및 계획 | 8.2점 |
| 업스테이지 | 파급효과 및 기여계획 | 12.6점 |
| LG AI연구원 | 개발 전략 및 기술 | 8.6점 |
| LG AI연구원 | 개발 성과 및 계획 | 8.4점 |
| LG AI연구원 | 파급효과 및 기여계획 | 12.3점 |
| 모티프테크놀로지스 | 개발 전략 및 기술 | 7.9점 |
| 모티프테크놀로지스 | 개발 성과 및 계획 | 7.4점 |
| 모티프테크놀로지스 | 파급효과 및 기여계획 | 11.3점 |
공개 점수를 항목별로 더하면
화면의 단계 손잡이를 움직이면 다섯 항목이 실제 배점 순서대로 더해집니다. 한 항목까지의 순위는 중간 순위라고 표시하고 모든 항목을 더한 뒤에만 종합 순위로 표시합니다. 팀을 골라 서로 빼보면 앞서거나 뒤진 점수가 어느 칸에서 생겼는지도 볼 수 있습니다.
다섯 항목을 더하면 역전의 위치는 드러납니다. 공개된 점수표와 함께 평가단의 구성과 집계 방식도 확인해야 합니다.
연구자들은 무엇을 봤나
점수표에 어떤 항목을 넣느냐는 성능만의 문제가 아닙니다. 김애라(한국여성정책연구원)는 「여성학논집」(2026)에서 한국어 안전성 벤치마크가 양적으로 많이 쌓였지만 젠더를 인종·지역·연령과 나란한 보호범주 하나로 단순화했다고 지적했습니다. 그래서 딥페이크 성착취물이나 챗봇 성희롱 같은 위험이 개발·배포 단계의 평가에서 잘 잡히지 않는다는 진단입니다.
합산 점수는 항목을 더하는 순간 무엇을 뺐는지 지웁니다. 모티프의 성적표를 다시 더해 보는 일은 빠진 항목을 찾는 일과 같습니다.
수치와 절차 다시 보기
| 팀 | AAII/25 | NIA/15 | 전문가/35 | AI사용자/15 | 국민/10 | 합계/100 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SK텔레콤 | 8.8 | 13.4 | 29.3 | 11.6 | 7.5 | 70.6 |
| 업스테이지 | 9.4 | 13.3 | 29.1 | 10.8 | 7.3 | 69.9 |
| LG AI연구원 | 7.8 | 12.8 | 29.5 | 11.3 | 7.6 | 69.0 |
| 모티프테크놀로지스 | 11.9 | 12.7 | 27.1 | 8.4 | 5.7 | 65.8 |
자료 직접 확인
법령·통계·목록 확인 기준일은 2026년 9월 20일입니다. 가상 실험은 화면에 별도로 표시했습니다. 공표점수와 가상 배점 실험을 나눠 적었습니다.
기획 개편과 정정 안내
기존 한 편짜리 기획을 4부작으로 재편했습니다. 실제 공표점수와 가상 실험을 구분했고 원문을 확보하지 못한 이의신청 기각의 시점과 사유는 단정하지 않았습니다.