[소버린 ②] ‘소버린 AI’ 방향성 점검 필요

“데이터는 많은데 활용할 데이터는 부족하다”

한국형 데이터는 한국의 정서에 맞는 AI를 만들기 위해 구성된 우리나라 독자 데이터로, AI가 우리나라 규범과 가치를 담은 답변을 제공하고 한국인에게 특화된 답변을 제공하기 위해 필수적인 요소다. 그러나 현재 한국형 데이터는 AI 모델 학습에 활용되기엔 충분치 않은 상황이다. 특히 CCTV와 같은 멀티모달 데이터가 부족하다. 개인정보보호법을 준수하기 위한 비식별화 과정이 걸림돌로 작용하고 있기 때문이다. 데이터는 많으나 실제 활용 데이터가 적은 현상이 발생하고 있다.

실제 ‘공공데이터포털’이 운영되고 있으나 정부 부처마다 데이터를 공개하는 형식이 다르고 업데이트 주기가 불규칙해, 기업들이 이들 데이터를 활용하는데 어려움이 있다. ‘데이터 칸막이’ 현상이 발생하는 것이다.

한국형 데이터를 구축하기 위한 산업용 데이터 확보도 문제다. 우리나라 기업들은 자동차, 조선, 가전 등 제조 분야를 선도하는 만큼 고품질 데이터를 많이 확보하고 있다. 이를 활용할 경우 산업용 AI 개발에 많은 도움이 될 수 있지만 국내 기업들은 경쟁사 유출 우려와 같은 이유로 자사 데이터 공개를 꺼리는 경우가 많다. 이에 해결책으로 데이터 거래 활성화가 제시되고 있다. 이는 기업이 공개하는 데이터에 적절한 보상을 제공해 부담감을 줄이는 방안이다.

이런 시장상황 속에서 한국형 데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 개방과 폐쇄에 대해 다양한 의견이 존재하며 개방 측은 △기술 발전 및 생태계 조성 △AI 편향성 해결 △오픈 생태계의 장점 등을, 폐쇄 측은 △국가 안보 및 민감 정보 보호 △데이터 주권 확보 등을 주요 근거로 내세우고 있다.

개방을 주장하는 관계자들은 폐쇄적인 방식은 기술 발전을 저해하고 갈라파고스화를 초래할 수 있다고 강조한다. 해외 AI 기업들이 영어 데이터뿐만 아니라 한국어 데이터가 필요한 것과 같이 우리나라 기업들도 해외 데이터가 필요하다. 만약 우리 데이터를 공개하지 않을 경우 해외 데이터 활용에 어려움이 생길 수 있다. AI 편향성 해결도 중요하다. 만약 해외에서 개발된 AI가 한국형 데이터에 접근하지 못하고 일본 데이터만 학습한다면 ‘독도는 일본 땅’과 같은 잘못된 정보를 생성하게 된다.

그럼에도 데이터의 완전한 개방은 문제를 일으킬 수 있어 폐쇄가 필요하다는 목소리도 존재한다. 국방, 외교, 안보, 핵심 산업 기술 등을 포함한 민감 정보가 포함된 데이터의 무분별한 개방은 국가 안보에 위협이 될 수 있다. 특히 우리나라의 강점인 고유한 산업 데이터가 공유될 경우 기존에 보유한 기술 주권을 상실할 가능성이 있다.

또 한국형 데이터를 통제하고 그 가치를 보존할 경우 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구할 수 있다. 이는 데이터 주권 확보로 이어진다.

결과적으로 한국형 데이터의 가치와 활용성을 극대화하기 위해서는 전략적인 개방이 요구된다고 할 수 있다. 즉 개방과 폐쇄 사이의 균형 잡힌 전략이 동반돼야 한국형 데이터가 성공적으로 역할을 할 수 있는 기반이 마련될 것이다.
 

변화하는 인재상, 인재 확보 어려움 심화

현 정부는 AI 3대 강국 진입과 미래 전략 산업 육성이라는 비전 아래 소버린 AI 개발, AI-제조업 융합 생태계 조성, AI 인재 양성 등을 주요 목표로 삼았다. 기업들은 AI 인재 양성에도 큰 어려움을 겪고 있다. 아무리 방대한 데이터와 최첨단 인프라를 구축한다고 해도 이를 효율적으로 활용하고 AI를 개발할 인재가 없다면 기술 경쟁력을 갖추는 것은 불가능하다.

현재 국내에는 AI를 설계부터 구축까지 완전히 최고 수준으로 수행할 수 있는 고급 AI 인재가 부족하다. 이러한 현상은 해외 인재 유출로 인해 더 두드러지고 있다. 국내에서 양성된 우수 AI 인재들은 국내 기업보다는 해외 빅테크 기업으로 취업하는 경향이 강하다. AI 인재들은 해외 빅테크를 선호하는 이유로 높은 연봉뿐 아니라 연구 환경, 동료들의 수준, 충분한 실험 기회 등을 꼽았다. 단순한 비용 지원만으로는 인재 확보 문제를 해결할 수 없다는 점을 시사한다.

AI 강국으로 가기 위해서는 국내 인재 양성 외에 해외 인재 유치도 매우 중요하다. 해외 우수 인재들이 한국 기업을 선택하도록 유도할 필요가 있다는 것으로 연봉 외에도 연구 환경, 문화적 적응, 비자·주거 등 종합적인 유인책이 필요하다.

업계 관계자들은 비효율적인 인재 양성 시스템도 인재 확보에 어려움을 겪는 원인으로 꼽았다. 국내 교육 시스템이 고급 인재보다는 초급 인재를 대량 양성하는 데 집중돼 있어 기업들이 원하는 역량을 갖춘 인재 확보가 어렵다는 지적이다. 그리드원 김계관 대표는 “특히 대학에서 창의성과 문제 해결 능력보다 취업 중심의 구조가 두드러진다. 학력보다는 AI 실무 중심의 인재 육성 시스템을 구축할 필요가 있다”고 강조했다.
 

점검 개선 필요한 소버린 AI 정책

새 정부는 AI 3대 강국으로의 도약을 목표로 총 100조 원 규모의 투자를 발표하며 소버린 AI 정책을 적극적으로 추진하고 있다. 특히 추경 사업을 통해 피지컬 AI 분야에 상당한 예산을 배정하는 등 산업용 AI의 중요성을 인지하며 관련 인프라 구축에 박차를 가하고 있다. 행정안전부와 과학기술정보통신부를 중심으로 공공 데이터 개방 수준을 높이고 데이터 통합 제공 시스템을 구축하려는 움직임도 포착된다.

그러나 업계에서는 정부의 소버린 AI 추진 방식에 대한 점검과 개선이 필요하다는 목소리가 크다. 먼저 ‘AX(AI 전환)’에 대한 명확한 정책 부재다. 한국이 강점을 가진 제조 분야 등 산업 AX의 중요성에 대한 선언적 언급은 많지만, 이를 구체적으로 어떻게 지원하고 활성화할지에 대한 실질적인 계획이 미비하다는 지적이다. 중소·중견기업들은 AI 도입 필요성을 느끼고 있으나 높은 비용과 불확실한 투자수익률(ROI)로 인해 AX에 적극적으로 나서지 못하고 있다. 이에 정부가 먼저 성공 사례를 만들어 공유하는 등 관련 정부 사업을 확대해야 한다는 주장이다. 포티투마루 김동환 대표는 “정부의 ‘마중물’ 역할이 필요하다. 정부가 앞서서 AX 성공 사례를 남기고 공유할 필요가 있다”고 강조했다.

또한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 사업’의 실효성에 의문을 제기하는 목소리도 있다. 글로벌 빅테크 기업들이 선점한 LLM 시장에 국가적 자원을 집중해 뒤늦게 뛰어드는 것이 옳은 선택인지에 대한 의문이다. 시장 구도가 단순 기술 경쟁에서 자본 경쟁으로 변하고 있는 흐름도 우리나라에 불리하다.

독자 AI 파운데이션 모델 사업의 목표인 ‘글로벌 모델 대비 95% 수준 달성’이 실현된다 해도 그 자체가 의미가 없을 수도 있다. 글로벌 모델에 비해 뒤떨어지는 모델을 개발할 경우 외국은 물론이거니와 심지어 국내에서도 선택받기 어렵기 때문이다.

이러한 현상은 AI의 중요성이 강조될수록 더 심화된다. 더 높은 수준의 성능을 보장하는 AI를 활용하는 게 이익이 된다면 기업들은 비용 지불을 감수하고 빅테크 모델을 활용할 것으로 예상된다. 빅테크에 근접한 성능을 내는 것이 아니라 뛰어넘는 모델을 만든다는 목표를 세워야 한다는 의견이 나오는 이유다.

오픈소스 생태계, 소버린 AI 실현 열쇠 될까

업계 관계자 사이에서는 ‘오픈소스 생태계’가 소버린 AI 실현의 열쇠가 될 수 있다는 목소리가 나온다. 오픈소스 생태계의 가장 큰 강점은 ‘기술 발전 속도’에 있다.

메타(Meta)와 같은 빅테크 기업들은 다양한 오픈소스 프로젝트를 주도하며 생태계 확장에 기여해 왔다. 이는 기업들이 큰 비용과 시간을 들여 처음부터 모델 개발을 하지 않고도, 이미 공개된 모델을 활용해 효율적으로 기술력을 확보할 기회를 제공한다. 이러한 오픈소스 생태계에 참여하지 않고는 국내 기업들이 기술 경쟁력을 갖기는 어렵다는 주장이다. 실제로 독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 오픈소스 공개 수준이 평가 항목으로 포함돼 정부도 오픈소스 생태계의 중요성을 인식하고 있는 것으로 해석된다.

반면 오픈소스 모델에 대한 의존이 완전한 기술 주권 확보와는 상충될 수 있다는 우려도 존재한다. 전쟁 등 극단적인 상황에서 오픈소스 공급이 중단될 수 있다는 불안감이다. 그러나 오픈소스 진영의 특성상 공급이 중단되더라도 기존에 공개된 모델들을 활용해 지속적인 개발이 가능하며, 인간의 협력적 본성이 기술 발전의 근본 동력이라는 반론이 제기된다. 그리드원 김계관 대표는 “많은 사람들이 우려하는 대로 설령 한 기업이 모델 공개를 막더라도, 대체 모델이 빠르게 등장할 수 있는 것이 오픈소스 생태계의 특징이다. 이는 리눅스, 파이토치 등 다양한 오픈소스를 통해 증명됐으며 AI도 마찬가지일 것”이라고 주장했다.

올해 초 IT 업계를 뜨겁게 달궜던 딥시크(DeepSeek) 개발자들은 오픈 커뮤니티를 통해 성장한 것으로 알려졌다. 우리나라 인재 양성 방식도 이러한 흐름에 맞춘 변화가 요구된다. 단순한 도제식 교육이 아니라 개발과 관련된 논의를 통해 자발적으로 성장할 수 있는 환경이 필요하다. KOSA 안홍준 본부장은 “오픈소스 전략은 이제 선택이 아닌 필수다. 기존에는 우리나라 사회 전반에 자체 기술을 숨기는 경향이 강했으나 이제는 바꿔야 할 때다. 기업들도 예외는 아닐 것”이라고 말했다.

현재 우리나라는 소버린 AI의 성공적인 실현을 위한 중요한 기로에 서 있다. 정부는 업계에서 나오는 우려의 목소리를 반영해 균형 잡힌 정책 추진을 추진하고 AI 인재 양성 시스템 혁신, 오픈소스 생태계 적극적 활용 등을 통한 지속 가능한 AI 경쟁력을 확보해야 한다. 결과적으로 소버린 AI가 단순한 선언에 그치지 않고 대한민국 AI 생태계 조성의 기반이 되기를 기대한다.