「人工知能（AI）の碩学」と呼ばれるニューヨーク大学（NYU）のチョ・ギョンヒョン教授が、政府が推進する「独自AIファウンデーションモデルプロジェクト」1次段階の評価結果について、「NAVERクラウドが事前学習済みのビジョンとオーディオのエンコーダーを使用したという理由で失格処理されたのは遺憾だ」との見解を明らかにした。
チョ教授は16日、自身のソーシャルメディア（SNS）アカウントを通じて、「利害関係の開示の観点から、自分はアップステージの取締役会メンバーであり、アップステージの大規模言語モデル（LLM）学習の技術的側面を助言している」とし、このように記した。
政府は15日、「国家代表AIモデルプロジェクト」に参加した5つの精鋭チームのうち、NAVERクラウドとNC AIを1次で脱落させた。NC AI精鋭チームはベンチマーク・専門家・ユーザー評価で、NAVERクラウドは独自性要件を満たさなかったことが脱落理由となった。これにより、アップステージ・SKテレコム・LG AI研究院を中心とする精鋭チームが2段階に進出した状態だ。
チョ教授はこれについて、「NAVERクラウドのモデルが『ゼロから作ったもの』（from scratch）として評価されず失格処理された点に驚いた」と述べ、「自分の見立てでは、AIにおける『I』（知能）は、トークン・画像・オーディオといった観測情報の連続を、性能が非常に高いニューラルネットワークモデルで滑らかに統合することにある。この意味で、こうした感覚エンコーダーの相当数はトークン埋め込み層（token embedding layers・トークンをベクトルに変換する層）と類似していると考える」と語った。
チョ教授はただし、NAVERクラウドの失格にはさまざまな意見があり得るが、だからといって評価基準を厳格に変更することには反対だとした。教授は「結局いずれかの決定は下されたはずであり、自分の異見と無関係に最終結果を尊重する」とし、「（NAVERクラウドの失格を理由に）評価基準をより慎重かつより厳格に定義しようという要求をする人々がいるが、この提案に強く反対する」と明らかにした。
続けて「客観式試験中心の昇進・選抜に慣れ親しみ、心地よく感じる人々がしそうな提案だ」とし、「官僚的な思考様式を持つ人々の主張だ」と記した。「試験が受験者の真の力量を実際に測定するかどうかは重要ではなく、受験者を序列化できる単一の数値さえ作れればよいという主張なので反対する」ということだ。