- 윤철희 경찰대 치안정책연구소 연구관

 

최근 챗GPT, 코파일럿, 라마 3같은 AI 서비스가 빠르게 발전하며 일상 속에서 쉽게 접할 수 있게 됐습니다. 이러한 AI의 핵심 기술 중 하나가 바로 딥러닝(Deep Learning)으로, 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer)기술이 등장하면서 AI가 문장 속 단어들의 중요도를 분석하고 맥락을 파악할 수 있게 됨에 따라 대규모 AI 모델이 빠르게 발전할 수 있었습니다. 

 

최근 저를 포함한 연구자들은 방대한 자료를 요약하고 번역하는 과정에서 생성형 AI를 활용하는데, 제 사용방법을 공유하자면, 클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet)을 이용해 문장을 요약 및 번역한 후, 챗GPT를 통해 부가적인 정보를 추가하는 방식으로 더 나은 답변을 도출하고 있습니다. 반면, 딥시크는 개인정보 보호 문제와 상대적으로 느린 반응 속도로 인해 사용을 고려하지 않고 있습니다. 코파일럿의 경우 이미지 크리에이터를 통해서 관련된 이미지를 생성해서 설명해나가는 방식이 효과적입니다. 특히, 이미지 생성에 관해서는 스타일 변환 및 이미지 보정 등의 기술을 활용했는데, 스테이블 디퓨전(stable Diffusion), 미드저니, 달리(DALL-E), 이미지크리에이터 등 AI 모델을 사용하고 있습니다. 스테이블 디퓨전과 같은 오픈소스 모델은 커스터마이징이 가능해 로컬 환경에서 실행할 수 있는 점에서 연구자들에게 선호되는 듯합니다. 

 

이러한 생성형 AI 기술의 발전은 데이터 분석과 콘텐츠 제작의 효율성을 극대화하는 동시에, 개인정보 보호에 대한 새로운 도전 과제를 제기하고 있습니다. 특히, 민감한 정보가 포함된 문서나 연구 자료의 경우, 생성형 AI의 활용이 보안상의 위험을 초래할 가능성이 있어 신중한 접근이 요구됩니다. 

 

최근 논란이 되고 있는 딥시크의 개인정보 보호 정책은 주의 깊게 검토할 필요가 있습니다. 해당 서비스는 AI 모델 학습을 위해이용자의 이름, 생년월일, 이메일, 주소, 전화번호 등 개인 식별이 가능한 데이터를 수집하며, 나아가 입력된 키보드 패턴, 오디오, 파일, 채팅 기록 등 광범위한 정보를 저장하는 것으로 알려져 있습니다. 더욱이 이러한 데이터가 중국 내 서버에 보관되며, 필요 시 법 집행기관 및 공공 기관과 공유될 수 있다고 명시돼 있어 보안성과 프라이버시 측면에서 상당한 우려를 불러일으킵니다. 

 

이러한 배경을 고려할 때, AI 기술의 편리성을 극대화하면서도 개인정보 보호를 철저히 유지하는 균형 잡힌 접근 방식이 필수적입니다. 신뢰할 수 있는 AI 플랫폼을 신중하게 선택하고, 보안 리스크를 최소화하는 전략을 지속적으로 마련하는 것이 바람직한 방향이라 할 수 있습니다.

 

 

 

 

저는 챗GPT, 바드(Bard), 제미나이, 클로드, 퍼플렉시티, 그 외 그림 생성용 다수의 여러 제품안에 들어간 생성형 AI 기능들을 사용하고 있습니다. 주로 긴 문서에 대한 요점 정리 위주로 생성형AI를 사용하는 편입니다. 그리고 서비스가 새로 나오면 테스트 차원에서 사용해보는 편이고, 그림을 생성해야 하는 경우에도 사용합니다.

 

오늘의 단점이 내일 다은 도구의 장점이 되기도 하기 때문에 생성형 AI별 장단점을 구분하는 의미가 별로 없다고 생각합니다. 다만, 버티컬로 들어가서 가장 사람들이 많이 사용하는 유·무료별 도구들을 알고 있으면 좋을 것이라고 생각합니다. 그리고 생성형 AI 서비스로 드러나는 것 말도고 생성형 AI 기술은 이미 현재 사람들이 사용하고 있는 도구에 스며 들어가서 나날이 발전 중입니다.

 

요즘 한국형 AI라는 말이 회자되곤 하는데요, 'K-'와 '한국형'은 같은 듯 다릅니다. 'K-'는 글로벌을 향하면서 시작은 한국이라는, 원천소스를 활용한다는 의미입니다. 하지만 '한국형'은 내수시장을 목표 대상으로 해 의미가 다르다고 봅니다. '한국형'이 결국은 경쟁력 저하로 이어지는 과정을 많이 경험했기 때문에 그런 점에서 '한국형 AI'라는 표현에 불편함을 전달하고 싶습니다.

 

윤석열정권 동안 AI에 관한 한 전세계에서 미끄럼틀 타듯 경쟁력 면에서 많이 뒤처져버려서 시간이 없는 상태입니다. 그렇기 때문에 당장 대한민국 정부가 했으면 하는 구체적인 내용을 먼저 말씀드립니다.

 

첫째, 정부와 민간이 함께 힘을 모아 단기간의 성과를 냅니다. 예를 들어 정부가 1조, 민간 5곳 정도가 각 5000억, 그리고 학계가 함께 참여하는 정부투자형 회사를 하나 설립합니다(지금 각 회사들이 투자를 따로따로 하고 있을 시간이 없습니다). 구성원은 기술 리더십을 갖춘 사람을 필두로 전문가들로만 구성합니다. 가능하면 해외에서 이미 큰 역할을 증명한 인재를 아낌없이 채용합니다. 유럽 사례로 자주 언급되는 프랑스의 미스트랄도 구글·메타 출신들이 만든 회사고, 우리가 놀라워하는 일본의 사카나(Sakana)도 일본인이 아닌 구글에서 트랜스포머(Transformer) 논문 공저자가 창업한 회사입니다. 정부투자형 회사의 목적은 AI 패권 경쟁 테이블로 대한민국이 들어가게 하는 것이므로, 외교적 경쟁력 및 인력을 확보해야 합니다. 이곳에는 충분한 그래픽처리장치(GPU)와 가용한 모든 데이터를 우선적으로 제공해야 합니다.

 

둘째, 전국민이 사용할 수 있는 AI 인프라를 통신비용 수준에서 제공합니다. 쉽게 생각하면 DJ정권에서 전국에 초고속인터넷망을 구축했던 경험을 떠올리면 됩니다. AI를 도구로써 사용해내는 전국민 문해력 증가가 필요합니다. 회사만 인공지능을 쓴다고 산업이 발달하지 않습니다.

 

세부적으로는 다음의 과제가 있습니다. 첫번째는 예산 확보입니다. 기초연구와 AI 분야에 대한 추경 하루라도 빨리 진행해야 합니다. 딥시크 충격으로 우리는 하드웨어에서 벌이는 '쩐의 전쟁'을 넘어선 소프트웨어 파워를 보았습니다. 이것을 달리 표현하면 최적화의 힘입니다. 하드웨어(H/W), 소프트웨어(S/W)를 넘나드는 모든 분야에 대한 추경, 그리고 이를 뒷받침하는 학문인 수학물리에 대한 투자가 절대적으로 필요합니다.

 

둘째로 정책과 거버넌스를 수립하고 진흥을 위한 신호등같은 규제를 마련하는 것이 반드시 필요합니다. 지난해 통과한 인공지능기본법을 토대로 한 개정법이 관련된 모든 분야에서 나와야 합니다. 이와 함께 전세계 흐름에 어깨를 맞추는 인공지능 안전에 대한 정책 역시 반드시 함께 만들어져야 합니다. 그리고 인공지능법에서 규정한 거버넌스에 제대로 된 전문인력이 들어가서 활동해야 하며, 효율적인 기관 구성과 운영이 필요합니다.

 

셋째는 인력 확보입니다. 단기적으로는 인공지능 인재확보와 인재유출 문제를 해결할 대응책이 바로 나와야 하고, 장기적으로는 입시에만 매몰된 교육을 획기적으로 개혁해야 합니다.

 

네번째는 외교력 확보입니다. 미중 AI 패권 경쟁의 격화에서도 윤석열정부는 대한민국의 지위를 강화하기 위한 어떠한 외교적 노력도 기울이지 않았습니다. 그 결과 국제적인 협력과 기술 교류에서 대한민국은 소외되고 있습니다.

 

다섯번째는 반도체 생태계, 기반 모델(Foundational Model), 애플리케이션 레이어(Application Layer) 등 각 단계에 따른 기업 경쟁력 강화, GPU·신경망처리장치(NPU)에 대한 멀티 트랙 전략이 필요하고 '한국형'을 벗어난 글로벌 AGI(범용AI) 경쟁을 목표로 하고 생태계를 만들어야 합니다. 그리고 버티컬에 최적화된 AI모델·서비스를 통한 경쟁력 확보, 에이전트 퍼스트(Agent first) 전략 등 대기업부터 스타트업까지 응용서비스가 불꽃 튀듯 나올 수 있는 환경이 돼야 합니다.

 

- 전창배 국제인공지능윤리협회 이사장

 

챗GPT는 뛰어난 추론 능력과 자연스러운 음성 채팅, 데이터 분석 및 시각화 능력이 탁월합니다. 특히 최근 출시된 서치-GPT 기능으로 웹 검색까지 가능해져 활용도가 더욱 높아졌습니다. 다만 자연스러운 작문 능력은 다소 아쉬운 면이 있습니다. 코파일럿은 PPT와 엑셀에 LLM이 직접 연동돼 문서 자동 생성과 효율적인 기능 활용에 도움을 받을 수 있는 장점이 있지만, 유료라는 점과 실제 활용도가 생각보다 높지 않다는 단점이 있습니다. 딥시크는 챗GPT에 버금가는 추론 능력을 무료로 제공하고, 추론과 웹 검색을 동시에 활용할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 하지만 최근 사용자가 급증하면서 서비스가 불안정해진 점이 아쉽습니다.

 

이러한 생성형 AI들을 주로 업무 관련 문서 작성과 자료 수집, 일상이나 업무에서 아이디어 도출, 최신 정보 검색 등에 활용하고 있는데, 특히 AI 챗봇은 복잡한 내용을 쉽게 이해하고자 할 때 사용하면 매우 유용합니다. 예를 들어 어려운 철학 개념이나 과학 지식도 초등학생 수준으로 쉽게 설명받을 수가 있습니다.

 

다만 개인정보보호 측면에서는 세 서비스 모두 미흡한 점이 있습니다. 챗GPT의 경우 '설정>데이터제어>모두를 위한 모델 개선' 옵션을 끄거나 '임시 채팅' 기능을 활용하면 어느 정도 보호가 가능합니다. 하지만 현재 관련 법과 제도가 미비한 만큼, 생성형 AI에는 개인정보나 민감한 정보는 입력하지 않도록 주의하며 사용하는 것이 바람직합니다.