AI 모델 성능을 입증하는 벤치마크 점수가 기술력이 아닌 자금력으로 결정될 수 있다는 우려가 커지고 있어요. 고가 전문 데이터셋을 대량 구매한 기업이 실제 성능과 무관하게 상위권을 차지하는 구조가 굳어졌기 때문입니다.
벤치마크 점수를 높이기 위해 수학, 과학, 코딩 등 전문 영역의 고난도 평가용 데이터 가격이 빠르게 치솟고 있으며, 일부 기업은 1건당 30만 원 수준의 데이터를 구매하기도 합니다.
벤치마크는 기술 혁신 경쟁이 아닌 자금 동원 경쟁으로 흐를 수 있다는 우려가 제기되면서, 실제 업무 환경에서의 AI 성능 평가와 실사용자 피드백 기반 평가의 중요성이 강조되고 있습니다.