팀네이버, ICML서 AI 풀스택 기술 공개…실서비스 경쟁력 입증

LLM 레드티밍 연구, 채택 논문 상위 2.2% '스포트라이트' 선정
AI 에이전트·서울 월드 모델 공개…피지컬 AI까지 기술 확장

팀네이버 ICML 참가 부스./네이버

팀네이버가 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회인 'ICML 2026'에서 AI 모델부터 실제 서비스까지 아우르는 연구 성과를 공개했다. AI 안전성과 모델 운영 효율화, 피지컬 AI 분야까지 기술력을 선보이며 글로벌 AI 경쟁력을 입증했다.

13일 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 'ICML 2026(국제 머신러닝 학회)'에 참가해 AI 모델과 에이전트 운영 기술, 피지컬 AI 관련 연구 성과와 실제 서비스 사례를 발표했다고 밝혔다.

가장 주목받은 성과는 대규모언어모델(LLM)의 취약점을 공격자 관점에서 찾아내는 '레드티밍(Red-Teaming)' 기술이다. '스테이블 지플로우넷(Stable-GFlowNet)' 연구는 전체 채택 논문 가운데 상위 2.2%에 해당하는 '스포트라이트(Spotlight)'에 선정됐다. 이 기술은 AI 서비스 배포 전 다양한 공격 시나리오를 검증해 안전성을 높일 수 있도록 지원한다.

모델 운영 효율을 높이는 기술도 공개했다. 서로 다른 AI 모델을 하나로 통합하는 '시머지(SyMerge)'와 여러 AI가 협업하는 작업 순서를 스스로 설계하는 '플로우봇(FlowBot)' 등을 선보이며 AI 모델과 에이전트 운영 효율을 높이는 기술을 소개했다.

피지컬 AI 분야에서는 '서울 월드 모델(Seoul World Model)'을 공개했다. 네이버와 네이버랩스, 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교가 공동 개발한 이 모델은 서울 전역의 공간 데이터를 기반으로 로봇의 경로와 행동을 학습할 수 있는 플랫폼으로, 피지컬 AI 핵심 인프라로 주목받고 있다.

한편 ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계 3대 인공지능·머신러닝 학회로 꼽히며 올해 처음 한국에서 개최됐다. 팀네이버는 이번 학회에서 스포트라이트 1건과 포스터 4건, 포지션 트랙 1건 등 총 6편의 논문을 발표했다.