1.6조 들인 공공 AI 데이터 '허점'…감사원, 중복 구축·오류 적발

감사원 '인공지능산업 육성 실태' 감사 결과 공개

감사원 제공

[파이낸셜뉴스] 정부와 공공기관이 구축한 일부 인공지능(AI) 학습용 데이터가 다른 기관의 데이터와 겹치거나 품질 저하, 사후관리가 제대로 이뤄지지 않는 등 허점이 있는 것으로 감사원 감사에서 확인됐다.

감사원은 12일 이같은 내용을 골자로 하는 '인공지능산업 육성 실태' 감사 결과를 공개했다.

감사원에 따르면 지난해 11월 기준 과학기술정보통신부는 2017년부터 1조6328억원을 투입해 908종의 AI 학습용 데이터를 구축해 AI 허브에 공개하고 있다. 이와 별도로 식품의약품안전처와 서울시, 한국도로공사 등 26개 기관도 모두 313종의 데이터를 별도 구축해 개별 포털 등에 공개했다.

AI 기업이 바로 활용할 수 있는 데이터를 공공부문이 공급해 산업 성장을 뒷받침한다는 취지다. 그러나 기관 간 구축 현황을 충분히 공유하지 않은 채 사업이 추진되면서 비슷한 데이터가 반복해서 만들어진 사례가 적지 않았다는 게 감사원의 판단이다.

예를 들어 야생동물·생활폐기물·콘크리트 균열·계란 등 이미지 데이터 4종은 과기부가 73억여원을 들여 학습용 데이터를 구축했는데, 이후 서울시와 도로공사 등 5개 기관이 6억여원을 투입해 유사 데이터를 새로 구축한 사실이 확인됐다.

또 알약·구강·자율주행 등과 관련한 데이터 3종은 2021∼2023년 과기부가 233억원을 들여 학습용 데이터를 구축했는데, 같은 해에 식약처 등 3개 기관이 8억원을 투입해 유사 데이터를 별도 구축했다.

감사원은 이와 함께 지능정보사회원이 과기부 위탁을 받아 AI 학습용 데이터를 구축한 후 AI 허브에 공개하고 사후관리 업무를 수행하는데, 일부 납품업체가 폐업했다는 이유로 이용자들이 제기한 데이터 오류 민원을 제대로 처리하지 않은 것으로 나타났다고 했다.

특히 개별 기관의 학습용 데이터 구축 시 적용되는 품질관리 기준이 없어 결과적으로 AI 학습에 필수적인 정보가 누락된 데이터가 구축되는 등 품질 저하도 우려된다.

학습용 데이터 구축실적 상위 20개 기관 가운데 9개는 사업 수행 시 제3자의 품질검증 없이 납품을 허용하고 있었고, 식약처와 동서발전은 제3자 품질검증은 물론 사업 수행기관의 자가 점검도 요구하지 않아 학습용 데이터 품질 확보가 어려웠다.

도로공사가 지난해 구축한 '도로주행 CCTV 학습데이터 셋'은 AI 학습에 필수적인 어노테이션(annotation·데이터 라벨링) 정보에 차량별 위치 정보가 누락됐고, 2020년 서울시가 구축한 '대형폐기물 학습데이터'는 2303장 중 538장의 파일명과 실제 이미지가 서로 일치하지 않아 학습 과정에서 오류가 발생할 우려가 있는 것으로 지적됐다.

감사원은 "공공부문 기관들은 AI 기업 지원을 위해 노력하는 중이나 쓸만한 데이터가 없다는 기업의 호소가 지속되고 있다"면서 "AI 강국 도약을 위한 데이터의 양과 질의 개선이 시급하다"고 밝혔다.

cjk@fnnews.com 최종근 기자