'소버린 AI' 어떻게 봐야 할까…"담론 기반 현실적 전략 필요"

[전문가 좌담회] "독자성만으론 부족…포용적 접근으로 경쟁력 확보해야"

인공지능(AI)을 국가 주권과 연결짓는 '소버린 AI' 개념이 글로벌 이슈로 부상하고 있다. 캐나다, 프랑스 등을 비롯한 국가들이 데이터 주권과 독자적인 AI 기술 확보를 위해 소버린 AI를 실천하고 있는 와중에 각국 빅테크도 이에 가세한 상황이다.

'소버린 AI'에 대한 정의와 접근 방식 차이가 여전히 존재한다. 일부는 소버린 AI를 국가 주권의 연장선에서 바라보면서 독립적인 AI 플랫폼과 서비스 구축 필요성을 강조하고 있다. 반면 기술의 글로벌 특성을 고려할 때 소버린 AI가 국가 전략으로 삼기엔 적절하지 못한 개념이라는 의견도 공존하고 있다.

이에 지디넷코리아는 포티투마루와 공동으로 '소버린 AI, 반드시 필요한가'를 주제로 좌담회를 최근 개최했다. 좌담회에서는 소버린 AI의 정의와 필요성, 국가와 기업의 역할, 현실적인 전략 수립 방안에 대해 심도 있는 논의가 이뤄졌다.

이번 좌담회에는 김상배 서울대 정치외교학부 교수, 김형철 소프트웨어정책연구소 소장, 오혜연 카이스트 전산학부 교수, 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수, 이승현 디지털플랫폼정부위원회 국장, 하정우 네이버클라우드 AI혁신센터장이 참석했다. 사회는 김동환 포티투마루 대표가 맡았다.

"소버린 AI, 단 하나의 개념 세우기 아냐…담론 중심 접근 필요"

김동환 대표(이하 사회): 소버린 AI 정의부터 짚고 넘어가면 좋겠다. 현재 소버린 AI에 대한 개념이 분야별 또는 개인별로 차이가 있는 것 같다. 소버린 AI를 어떻게 정의하고 있는지 다양한 관점에서 얘기를 나눠보고 싶다.

(왼쪽부터) 서울대 김상배 교수, 네이버클라우드 하정우 센터장, 고려대 이성엽 교수, 카이스트 오혜연 교수, 소프트웨어정책연구소 김형철 소장, 디지털플랫폼정보위원회 이승현 국장, 포티투마루 김동환 대표.

김상배 교수: 소버린 AI는 국제정치와 외교적 맥락에서 발생하는 복합적 담론이다. 이를 명확히 정의하거나 번역하는 것은 어렵다. '주권 AI'나 '자주적 AI'와 같은 번역 시도가 있었지만 기존 국가 주권 개념으로는 소버린 AI의 복합성을 설명하기 부족하다. 이는 글로벌화로 인해 주권의 개념이 국가를 넘어 다양한 주체로 확장돼 변형된 결과로 볼 수 있다.

소버린 AI는 개념보다는 담론으로 이해돼야 한다. 각 주체마다 이를 다르게 해석하고 활용하려는 방향이 달라서다. 예를 들어 네이버와 한국 정부의 소버린 AI 논의는 그 목적과 초점이 다르다. 이에 따라 텍스트적 논쟁보다는 이를 바탕으로 실체적 전략을 구체화하는 것이 더 중요하다.

한국은 강대국도 아니고 대규모 투자를 주도할 글로벌 선도 기업도 부족한 중견국이다. 단순히 선진국을 따라가기보다는 기술과 소프트웨어 영역에서 독자적인 방향을 모색하는 전략이 필요하다. 이런 국제정치적 변화 속에서 소버린 AI는 한국의 존재론적 입장을 담고 있으며 이를 통해 차별화된 국가 전략을 구축해야 한다.

오혜연 교수: 김상배 교수 의견에 동의한다. 그동안 소버린 AI라는 용어가 어색하게 들렸다. 한국은 강대국이 아니며 오픈AI나 구글 같은 글로벌 기업도 없다. 기술은 본질적으로 중립적이어야 하며 단순히 한국에서 개발된 AI 모델에 한국적 정체성을 강조하는 방식은 시대에 뒤떨어진 접근이다. 한국 AI 모델은 이미 글로벌 데이터를 활용하고 전 세계 사용자에게 적용되고 있다. 그런데 거기에 한국 모델이라는 스티커를 붙여서 1980년대처럼 프로모션한다는 것은 부적절한 면이 있다. 이에 따라 소버린 AI를 담론으로 우선 풀어나가는 것이 필요하다고 생각한다.

이승현 국장: 정부 입장에서는 소버린 AI를 바라볼 때 AI를 어떻게 정의할지가 중요하다. 특히 AI 개발 종사자들이 정의를 해줘야 한다. 모두 AI 이야기가 나오면 거대언어모델(LLM)만 생각하는데 그럼 안 된다. AI와 LLM은 동의어가 아니다. 정부는 LLM에만 관심 있는 게 아니다.

정부는 혁신을 통해 사회 문제 해결할 때 쓸 수 있는 모든 도구를 고려하고 있다. 과기정통부는 산업적 경쟁력과 국가 경쟁력에 초점을 맞추고 있고 다른 부처는 직접 활용 가능한 기술에 더 관심을 두고 있다. 이런 차이를 우선 이해하고 조율하는 것이 중요하다.

하정우 센터장: 소버린 AI를 포괄적 개념으로 정의하거나 특정 주체의 전략으로 제한하는 논의는 실효성이 없다. 기술별 자립과 협력을 병행하는 현실적인 접근이 우선이다. 소버린 AI는 단순히 파운데이션 모델에 국한된 개념이 아니기 때문이다. 이를 구현하려면 중앙처리장치(GPU)와 데이터, AI 데이터 센터, AI 반도체, 전력 공급 등 다양한 기술 인프라가 우선 필요하다.

이런 요소들은 글로벌 공급망과 밀접하게 연관됐다. 특히 GPU 같은 자원은 국제 정치와 경제적 역학 관계에 따라 접근성이 결정된다. 한국은 이런 환경에서 자율성과 통제력을 확보할 필요가 있다.

파운데이션 모델 개발뿐만 아니라 이를 활용한 사회 문제 해결과 성장이 중요하다. 이를 위해 각 기술적 요소마다 자립 가능성과 해외 협력 전략을 구체적으로 수립해야 한다. 점점 더 많은 기술이 전략 자산화되고 수출 제한과 종속의 가능성이 커지는 상황에서 장기적이고 세부적인 전략이 필수다.

김형철 소장: 소버린 AI는 아키텍처 레이어로 나눠서 접근해야 한다. 반도체, 데이터 센터, 클라우드, 플랫폼, 응용 서비스로 구성된 생태계의 각 단계가 중요하다. 현재 논의는 주로 LLM과 플랫폼 레벨에 집중돼 있다. 그것만으로는 충분하지 않다.

소버린 AI 필요성도 한마디로 정의할 수 없다. 목적과 상황에 따라 필요성과 범주가 달라지며 이를 단일한 범주로 묶는 것은 어렵다. 기술적으로 다양한 레이어를 고려한 세분화된 접근이 필요하다. 각각 목표와 스펙트럼에 맞게 논의를 확장하고 구체화해야 한다.

이성엽 교수: 소버린 AI는 본질적으로 AI 주권과 동일한 개념이다. 독립적인 의사결정 권력과 대외적 독립성을 강조한다. 이는 다른 국가나 글로벌 테크 기업에 종속되지 않고 독자적인 AI 플랫폼과 서비스를 보유·운영하며 이를 필요 시 수출할 수 있는 능력을 포함한다.

현재 AI 생태계는 일부분 외국 기술에 의존할 수밖에 없다. 다만 데이터 주권과 디지털 주권을 포함한 인프라와 안보적 요소들을 확보하는 것이 중요하다. 핵심은 한국이 독자적인 AI 생태계를 구축하고 실질적으로 플랫폼을 운영할 능력을 갖추는 것이다.

이승현 국장: 소버린 AI 정의는 맥락과 관점에 따라 다양하다. 초기에는 소버린 클라우드를 데이터 위치 관점에서 이해했지만 AI로 논의가 확장되면서 모델, 애플리케이션, 하드웨어 등 다양한 요소가 포함됐다. 이로 인해 정부도 소버린 AI의 해석과 전략을 서로 다르게 한다.

소버린 AI 논의는 단순히 LLM에만 초점을 맞추기보다 알파폴드와 트랜스포머 모델처럼 상호 보완적이고 독립적인 기술 개발과 응용 사례를 강조해야 한다. 특히 한국 기업은 오픈AI와 같은 빅테크와 자금력으로 경쟁하기 어려운 만큼 차별화된 애플리케이션이나 서비스를 개발하는 전략이 필요하다.

소버린 AI가 특정 기업이나 기술에 국한된 것으로 오해되면서 정부 입장에서 부담이 되고 있다. 따라서 소버린 AI의 정의를 포괄적이거나 명확히 설정해 불필요한 논란을 줄이고 구체적인 전략 수립에 집중해야 한다.

하정우 센터장: 기술 레이어를 구분하면 일부는 자국 역량으로 자립하고 일부는 글로벌 협업이 필요하다. 글로벌 빅테크는 하위 인프라를 자신들의 기술로 점유하며 상위 기술은 각국이 개발하도록 유도하는 전략을 취한다. KT는 인프라에 중점을 두고 네이버는 GPU 등 상위 레이어까지 확대해 자체 경쟁력을 키우고자 한다.

미국처럼 모든 기술을 독자적으로 할 수 있다면 이를 다 하면 되지만 경쟁력이 약한 국가는 선택과 집중 전략이 필요하다. 비교 우위가 있는 분야에 우선 투자하고 부족한 부분은 도움을 받아가며 점진적으로 역량을 강화해야 한다. 이는 기업뿐만 아니라 국가 차원에서도 적용 가능하다. 5년, 10년 단위로 계획을 세워 자립과 협력을 병행하는 것이 효과적일 것이다.

김상배 교수: 근대적 위계적 조직으로서의 '민족국가(Nation State)'는 이제 더 이상 유효하지 않으며 주권은 기업과 시민사회 등 다양한 주체로 확장됐다. 국가는 네트워크 허브로서 다양한 행위자를 연결하고 조율하는 역할을 수행하며 이는 '네트워크 스테이트(Network State)' 개념으로 설명될 수 있다.

이에 따라 소버린 AI는 단순히 기술적·경제적 주권의 문제가 아니다. 언어, 문화, 종교와 같은 고유한 다양성의 영역에서 논의된다. 이는 주권을 넘어 협업과 협력을 통해 새로운 가능성을 모색하는 담론으로 이해해야 한다.

과거 '아래아한글 살리기 운동'과 같은 민족적·언어적 자주성 확보 사례는 현재 소버린 AI와 유사한 맥락으로 볼 수 있다. 한국은 마이크로소프트 '워드'가 아닌 로컬 워드 프로세서를 일정 부분 유지한 유일한 국가로, 이런 자생적 성과가 소버린 AI 논의에서도 중요하다.

오혜연 교수: 소버린 AI는 필요하지만 이를 지나치게 강조하는 것은 적절하지 않다. AI에는 다양한 중요한 키워드가 존재하며 소버린 AI를 전면에 내세우는 방식은 부적합할 수 있다.

소버린 AI보다 '포용적 AI(Inclusive AI)'를 지향하는 게 더 적합해 보인다. 이는 한국을 포함해 다양한 사람들이 함께 사용하고 혜택을 누릴 수 있는 AI를 개발·활용하며 이를 통해 수출과 교류가 이뤄지는 개념이다. 소버린 AI라는 용어는 일반 시민들에게 배타적이고 벽을 세우는 듯한 인상을 줄 수 있어 부정적 효과를 가져올 가능성이 있다. 미국과 다른 나라들도 소버린 AI를 논의하지만 이를 전면적인 전략으로 내세우지 않는다.

"소버린 AI 산업화 과제…AI 기업 육성 통해 글로벌 틈새 공략 시급"

포용적 AI 같은 협력적이고 포괄적인 접근이 필요하다는 주장이 나왔다. (사진=좌담회 영상 캡처)

이승현 국장: 아직은 소버린 AI라는 개념에 대한 구체성이 부족해 결론에 이르지 못한 상태다. 네이버를 AI 기업으로 봐야 할지에 대한 의견도 엇갈린다. 네이버가 AI 플랫폼 기업으로 명확히 자리 잡는다면 정부 지원이 타당하지만 현재로서는 커머스와 검색 중심 전략 사이에서 혼란스러운 상태다. 정부는 네이버를 AI 기업으로 보지 않더라도 규제 완화 등 여러 방면에서 지원해왔다고 생각한다. 이에 네이버의 정체성과 방향성에 대한 명확한 합의가 필요하다.

하정우 센터장: 프랑스를 포함한 여러 나라들이 포기하지 않고 투자해 성공 사례를 만들고 있다. 독일, 핀란드, 싱가포르 등도 적극적으로 참여하고 있는 상황이다. 포기하지 않는 이유가 분명히 있다. 이 과정에서 포용적 AI와 같은 협력적이고 포괄적인 접근이 필요하다는 점이 매우 강조됐다.

각국이 AI 기술의 다양성을 확보해야 글로벌 AI 생태계의 안정성이 강화된다. 이런 관점에서 인클루시브 AI가 적합하다. 기술력이 있는 나라가 부족한 나라와 협력해 함께 개발하는 전략도 가능하다. 이러한 협력 모델은 한국이 수주 전략으로 활용할 수 있는 경험을 보유하고 있다는 주장이다. 다만 '소버린'이라는 용어가 배타적이고 폐쇄적인 이미지를 줄 수 있어 이슈가 된다.

사실 소버린이라는 용어는 클라우드에서 시작돼 AI로 자연스럽게 확장된 개념이다. 그런데 일각에서는 "이미 늦었으니 포기하자"는 주장을 하고 있다. 이에 대한 반발로 소버린 AI가 부각된 측면이 있다. 이 용어가 오해를 불러일으킬 가능성이 있어 이를 대체할 적절한 표현을 찾는 것이 필요하다고 본다.

김상배 교수: 소버린 AI는 '포용'와 '배제' 요소가 혼합된 복합 모델이다. 이를 단순히 한쪽 관점으로만 접근하면 중요한 부분을 간과할 수 있다. AI 전략은 국가적 맥락에서 이해해야 한다. 여러 중견국들이 디지털 기술을 중심으로 국력 강화를 목표로 다양한 전략을 모색하고 있다.

프랑스와 독일 같은 유럽 국가는 기술 역량을 기반으로 독립적 전략을 펼치려 하나 영국이나 일본은 미국 중심의 틀 안에서 기술 개발과 협력을 진행한다. 사우디아라비아는 자국 기술 역량이 부족해 재정과 외교를 활용하고 미국과 중국 사이에서 자리를 찾고 있다.

한국은 자체 기술 역량과 외교적 연계를 통해 소버린 AI 전략을 수립해야 한다. 이는 연대와 협력을 전제로 성공할 수 있다. 주요 연대 대상은 사우디아라비아, 프랑스, 독일, 핀란드 같은 국가다. 정부는 명확한 전략과 순화된 용어로 기업과 국가의 협력을 이끄는 방향으로 나아가야 한다. 이를 통해 한국이 디지털 기술 분야에서 틈새를 공략하고 글로벌 경쟁 속에서 위치를 확보하는 것이 중요하다.

이성엽 교수: 케이팝처럼 한국 독자성을 유지하면서도 이를 보편화해 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보해야 한다. 독자성만 강조하면 고립될 수 있고 보편성만 추구하면 차별화가 어려워지기 때문이다. 과거 산업 정책도 초기에는 외국 시장을 제한하며 국내 체력을 키운 후 개방했던 전략을 취했다. 현재 AI 분야에서도 국가와 기업이 협력해 독자성과 포괄성을 조화롭게 추진하며 지속적으로 발전시켜야 한다는 점을 강조한다.

이승현 국장: 정부의 AI 논의는 주로 하드웨어 중심으로 진행되며 소프트웨어에 대한 관심이 부족하다. 소버린 AI가 전면에 나오지 못한 이유 중 하나도 이러한 구조적 한계 때문일 것이다. 네이버처럼 자체 기술을 고도화하는 전략뿐만 아니라 KT와 마이크로소프트 협력처럼 국외 기술과의 협력 모델도 고려해야 한다. 이러한 협력이 데이터나 기타 방식으로 주권을 보장한다면 중요한 전략으로 채택될 수 있다. 다양한 모델을 수용하며 균형 잡힌 접근이 필요하며 소버린 AI를 지나치게 강조해 배타적으로 보이는 오해는 피해야 한다.

사회: 소버린 AI 논의는 주로 생산 관점에서 개발과 운영 주체를 중심으로 이뤄지고 있으며 이에 따라 국가와 공공 역할이 강조되고 있다. AI가 국가 대항전의 형태로 전개되면서 정부 지원이 필수적이라는 의견이 나오지만 이런 지원이 특정 대기업에 집중될 가능성에 대한 우려도 존재한다. 이런 구조에서 과연 실질적인 성과를 낼 수 있을지에 대한 의문이 소버린 AI에 대한 부정적 시각으로 이어지고 있다. 이에 대한 의견은 무엇인가.

김형철 소장: 소버린 AI를 논의할 때 우리 생태계를 원팀으로 묶는 접근과 응용 서비스 관점에서 내려다보는 접근을 함께 고려해야 한다. 기존에는 플랫폼을 중심으로 역삼각형 구조를 상정하며 플랫폼 위에 응용 서비스를 얹고 나아가자는 방식이었지만 피라미드형 구조도 필요하다. 이는 응용 서비스와 활용 중심으로 다양한 플랫폼에 걸쳐 확장성을 높이는 전략이다. 일례로 '하이퍼클로바 X' 뿐만 아니라 오픈AI 같은 다양한 플랫폼에도 서비스를 올릴 수 있는 방향으로 나아가야 한다.

클라우드 시장에서의 경험을 바탕으로 정부가 소버린 AI 전략을 수립할 때 피라미드형과 역피라미드형 접근을 함께 고려해야 한다. 공공 클라우드는 KT와 같은 국내 플랫폼에 기반을 두지만 서비스형 플랫폼(PaaS) 부족으로 서비스 개발이 제한적일 수 있다. 반면 아마존웹서비스(AWS)를 활용할 경우 더 빠르고 고급 서비스를 제공할 수 있다. 해외 진출 시에는 피라미드형 구조를 통해 응용 서비스 중심으로 확장성을 확보하고 국내에서는 역피라미드 형으로 생태계를 구성해 협력해야 한다. 이런 균형 잡힌 접근이 전략의 편향을 방지하고 성공적인 투자와 진출을 가능하게 할 것이다.

이승현 국장: 현재 국내 클라우드 시장은 외산 클라우드 서비스 제공자(CSP)가 80% 이상을 차지하고 네이버나 NHN클라우드 같은 국산 CSP는 20~30% 수준에 그친다. 서비스형 소프트웨어 (SaaS) 기업들은 해외 진출을 위해 글로벌 CSP를 기본으로 사용한다. 동시에 국내 CSP도 활용할 수 있도록 지원을 요청하고 있다. 그럼에도 국내 CSP는 아직 성장 단계에 있어 생태계 정립이 쉽지 않다.

AI 생태계로 전환될 경우에도 비슷한 문제가 발생할 수 있다. 민간에서는 대부분 '챗GPT'와 같은 외산 API를 활용하는 상황에서 국내 AI 생태계를 구축하려면 더욱 체계적이고 포괄적인 접근이 필요하다. 소버린 AI를 논의하려면 생태계가 핵심인데 현재 국내 생태계는 아직 충분히 구성되지 않아 이에 대한 우려가 크다.

하정우 센터장: 네이버는 생태계를 통해 다양한 서비스를 제공하려 했지만 완결된 서비스가 아닌 생태계 중심의 전략이 충분히 구현되지 못한 상황이다. '챗GPT'와 같은 플랫폼에서도 성공적인 서드파티 애플리케이션이 많지 않은데 이는 아직 생태계가 초기 단계에 있기 때문이다. 네이버는 일정 수준 서비스를 구축한 후 플러그인을 통해 생태계를 확장했다. 다만 클라우드나 GPU와 같은 인프라 투자에서 비용 대비 수익(ROI) 부족으로 어려움을 겪고 있다.

특히 네이버클라우드 같은 플랫폼은 규모의 경제가 부족해 투자 효율성이 낮다. 이를 해결하기 위해 정부가 GPU 등 핵심 자원을 대량 구매해 마켓파워를 높이는 방식의 전략이 필요하다. 이는 특정 기업을 지원하기 위한 것이 아니라 전체 생태계 활성화를 위한 방향이다.

이승현 국장: 정부가 특정 기업을 지원하는 방식에는 세제 혜택과 투자 지원이 포함될 수 있다. 과거 효과적이었던 임시투자세액공제를 네이버에 확대 적용하는 상황을 가정해보자. 이 경우 문제가 될 수 있는 점은 네이버의 투자가 실제로 AI 분야에 집중됐는지 신뢰하고 검증할 필요가 있다는 점이다. 또 하나 더 큰 고민이 있는데 중소 및 중견 AI 기업에 대한 지원이 이뤄지지 않을 경우 형평성의 문제가 발생한다는 점이다.

김상배 교수: 기술, 안보, 외교가 긴밀히 연결된 현재의 국제정치 환경에서 소버린 AI 논의는 국가 전략적으로 중요한 주제다. 과거 국제정치가 30~40년 주기로 평화, 분쟁이 번갈아가 왔는데 지금은 강대국 간 갈등이 심화된 분쟁 국면에 있다. 미국과 중국의 대립은 우리에게 전략적 선택과 대응을 요구하며 이 과정에서 국가와 기업이 협력해야 할 시점이 온다고 본다.

역사적으로도 민족주의와 글로벌리즘의 논쟁은 반복됐다. 이러한 상황에서 우리 역시 한글 창제, 국한문 혼용 논쟁, 디지털 시대의 한글 도메인 운동 등 다양한 방향성을 보여왔듯 대응 전략이 시대적 상황에 따라 달라졌다. 현재의 글로벌 질서에서도 민족적 자산과 글로벌 협력을 조화롭게 활용해야 한다.

AI와 같은 기술은 단순히 경제적 이익을 넘어 국가의 전략적 자산이 될 수 있다. 이를 활용하기 위해서는 네이버와 같은 기업이 프레임 경쟁에 갇히지 않도록 하고 국가가 적절한 방향성을 제시하며 기업과 공익적 목표를 공유해야 한다.

오혜연 교수: AI 기술은 안전하고 신뢰할 수 있는 방향으로 발전해야 한다. 외교나 안보 전략을 펼치자는 논의는 적절치 않다고 본다. 현재 AI 위원회에서 맡고 있는 신뢰 AI 분과의 목표도 기술의 안전성과 신뢰성을 확보하는 것이다.

기술 자체를 갈등의 도구로 삼는 접근은 맞지 않다. 다른 국가들이 기술을 통해 경쟁하고 싸우고 있다고 해서 우리도 같은 방식으로 대응해야 한다는 논리는 기술의 본질에 어긋난다. 정부가 소버린 AI와 같은 전략을 추진할 수 있고 기업을 지원할 수도 있지만 소버린 AI를 전면에 내세워 국가의 전략적 기조로 삼는 것은 신중해야 할 문제다. 기술은 갈등보다는 협력을 지향해야 한다.

이성엽 교수: 소버린 AI에 대한 비판은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째로 자국 데이터를 학습할 경우 편견이 생길 수 있다는 우려다. AI의 다양성을 고려하면 이는 선택의 문제로 해석할 수 있다. 일례로 사용자가 오픈AI나 네이버 AI 중 선택할 수 있다는 점에서 다양한 후보를 제공한다는 긍정적인 측면도 있다.

둘째로 대기업 지원 정책이라는 비판이다. 그런데 글로벌 시장에서 네이버와 같은 국내 대기업은 오히려 중소기업에 가깝다. 미국 정부가 구글을 지원하는 사례를 볼 때 국내 대기업 지원은 AI 산업 전체를 육성하는 차원에서 접근해야 한다. 이 과정에서 다양한 응용 서비스와 모델이 함께 성장할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요하다. 실제로 프랑스나 일본 정부는 소프트뱅크 등 자국 기업에 집중적인 투자를 하고 있다.

넷플릭스 사례처럼 글로벌 플랫폼 의존은 국내 제작자와 산업에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 넷플릭스가 콘텐츠 제작비를 높이며 국내 제작사들을 하청화하는 것처럼 AI 분야에서도 해외 플랫폼 의존 문제가 발생할 수 있다. 따라서 자체 플랫폼을 구축하는 전략과 대기업 지원은 산업 생태계를 위해 반드시 필요한 요소다.

하정우 센터장: AI는 단순히 잘 만들 수 있느냐 없느냐의 문제가 아니라 반드시 만들어야 하는 기술이다. 예를 들어 소프트뱅크는 기술회사가 아니지만 AI를 활용해 성과를 내고 있다. 중요한 것은 AI를 전략적으로 활용할 수 있는 능력을 확보하는 것이다.

유사 시에 AI가 전략 자산으로 작동할 수 있도록 준비하는 것이 핵심이다. 이를 통해 정보 기반 대응 능력을 갖추는 것이 필요하며 이는 다른 국가들도 마찬가지다. AI 개발은 안보와 비슷한 맥락에서 반드시 있어야 할 자산으로 간주돼야 한다.

오혜연 교수: 현재 파운데이션 모델, 특히 LLM 계열에서 '챗GPT'나 '클로드' 같은 모델들이 두각을 나타내고 있지만 이들이 유일하거나 완벽한 모델이라고 보기는 어렵다. 기술적으로 평가 기준이 아직 불완전하기 때문에 이 모델들이 정말 가장 뛰어난지는 확신할 수 없다. 실제로 다양한 벤치마크를 통해 테스트해 보면 이들은 잘 작동하지만 여전히 초기 단계에 머물러 있다고 본다.

이에 따라 국내의 '엑사원', '하이퍼클로바' 같은 모델이나 소규모 모델들 역시 중요한 가능성을 가진다. 현재 AI 파운데이션 모델과 트랜스포머 기술이 중심이긴 하지만 오픈AI의 성공만으로 전부를 정의하기에는 한계가 많다. AI 기술은 여전히 많은 개선과 발전이 필요한 상황이다.

하정우 센터장: 소버린 AI는 파운데이션 모델의 중요성과 함께 등장한 개념이다. 특히 GPU와 데이터 거버넌스가 국가 주권과 연결되면서 주목받고 있다. 이 기술을 구축하려면 막대한 국가 예산이 필요하며 이는 단순한 기술 활용을 넘어 국가 역량과 데이터 주권 및 가치 재분배 문제와 직결된다.

파운데이션 모델에 대해 "그냥 가져다 쓰면 된다"는 의견도 있지만 우리는 국가 간 경쟁에서 이를 전략적 접근으로 접근해야 한다. 각국은 강점과 약점을 고려해 외국 자금을 활용하거나 특정 분야를 집중 육성해야 하는데 이는 기업이 감당할 수 없어 일정 부문 국가가 담당해야 할 영역이다.

한국은 AI 산업에서 불리한 위치에 있다. 대부분의 국가는 국가가 기반을 마련하고 기업이 경쟁에 나서는 구조를 갖췄지만 우리는 세제 혜택만으로 기업들이 홀로 경쟁해야 하는 상황이다. "왜 기업을 밀어주느냐"는 부정적 인식도 있지만 현재 AI 시장은 기업 중심으로 돌아갈 수밖에 없다는 점을 간과해서는 안 된다.

이성엽 교수: 한국은 소버린 AI와 관련해 다른 국가들과는 다른 태도를 보이고 있다. 미국과 영국을 비롯한 많은 국가가 국가 주도로 일부를 지원하고 조정하는 체계를 갖추고 있다. 한국에서는 소버린 AI 개념에 대해 다소 소극적인 태도를 보이는 듯하다. 이는 국가 차원의 AI 전략 수립에 제한을 줄 우려가 있다.

韓 AI 방향성, 산업 육성·규제 균형 필요…신뢰·안보 논의 필수

김상배 교수: 프레임이 잡혀 있는 방향성도 문제다. 현재 AI 산업 논의의 초점은 "AI 산업을 어떻게 육성할 것인가"보다는 "법을 어떻게 규제할 것인가"에 치우쳐 있다.

현재 AI 산업 논의의 초점은 "AI 산업을 어떻게 육성할 것인가"보다는 "법을 어떻게 규제할 것인가"에 치우쳐 있다는 의견이 나왔다. (사진=오픈AI)

국회에 발의된 11개의 AI 관련 법안을 보면 대부분 규제에 초점을 맞추고 있다. 특히 EU의 AI 법안을 참고해 규범적 힘(Normative Power)을 강조하는 경향이 있다. 이와 반대로 미국이나 중국은 규제를 언급하면서도 실제로는 산업 육성에 초점을 맞추고 있다.

규제 프레임만이 아니라 AI 산업 육성도 집중해야 한다. 아직 AI 육성에 대한 논의가 부족한 상황에서 규제부터 선제적으로 도입하려는 시도는 적절하지 않다. 규제와 육성을 조화롭게 맞출 수 있는 전략적 프레임이 필요하다.

이승현 국장: AI 육성과 관련해 현재 공무원 시스템이 지닌 가장 큰 문제는 잦은 인사이동으로 인해 지속성 부재다. 외교부, 국정원, 과기정통부 등 AI 정책 유관 부처 공무원들이 1년마다 자리를 옮기기 때문이다.

다른 나라에서는 한 분야를 오랫동안 담당하며 전문성을 쌓는 공무원 시스템이 일반적이다. 국내에서는 이를 지원할 체계가 없어 AI 관련 부서에서도 동일한 문제가 발생한다. 과기정통부가 AI 정책을 추진하려 해도 1년 단위로 구성된 추진단이 제 역할을 다하기 어렵다.

또 입법부에서도 소버린 AI와 같은 중요한 주제가 논의돼도 의원들의 이해도와 필요에 따라 내용이 취사선택되는 경향이 있다.

김상배 교수: AI에 대한 이러한 근본적 이해 부족은 과거 조선의 서구 기술 복제 시도와 유사하다. 병인양요와 신미양요 당시 서구 무기와 배를 복제하려 했으나 과학적 원리와 재료 기술을 이해하지 못해 실패한 사례가 이를 보여준다.

AI 분야에서 단순히 외형을 흉내 내는 접근은 한계가 있다. 국제정치학에서는 AI를 '핵무기에 버금가는 국제질서 변화의 원동력'으로 보거나 '문명사적 전환'으로 평가하지만 이를 근본적으로 이해하지 못한다면 AI가 가져올 충격에 효과적으로 대응할 수 없을 것이다.

이성엽 교수: 영국은 '친혁신적 AI 규제'를 통해 포괄적 규제 대신 기존 기관이 분야별로 AI를 규제하도록 했다. 최근에는 첨단 AI 시스템인 '프론티어 모델'을 겨냥한 규제를 발표했다. 이는 미국 빅테크 기업을 견제하려는 의도로 보이며 한국에도 시사점을 준다.

국내에서는 AI 규제를 법으로 해결하려는 경향이 강하고 특히 EU AI법의 '고위험 AI' 개념에 집중하는 경향이 있다. 그런데 전문가들은 이 개념을 모호하다고 지적한다. 규제 실효성을 떨어뜨리고 정의에만 몇 년이 소요될 수 있기 때문이다. 이에 따라 한국의 AI 기본법도 산업 육성과 국가 거버넌스를 포괄하는 방향으로 설계돼야 하며 고위험 논의에 치우치지 않고 규제와 육성을 균형 있게 다룰 필요가 있다.

김상배 교수: 국회의 법안 발의 과정은 구조적 한계가 있다. 해외 법안을 전적으로 참고해서 급속히 작성된 법안이 정치적 이슈와 얽혀 충분한 검토 없이 통과되는 경우가 있기 때문이다. 처음부터 정교하게 설계된 법안이었다면 이런 문제를 줄일 수 있었겠지만 현재 방식은 정책적으로도 큰 한계를 초래하고 있다.

하정우 센터장: 현재 AI 법안 제정과 관련해 '고위험 개념'은 시민단체 입장에서 위험성을 고려한 조치로 이해할 수 있지만 이를 판단하는 과정에는 전문가 중심의 체계적 검토가 필요하다. AI 위원회와 같은 전문가 집단이 고위험 여부를 세부적으로 검토하고 판단해야 하며 샌드박스 제도를 도입해 규제와 실험을 병행할 수 있는 환경을 조성해야 한다.

이승현 국장: AI 법안 마련 과정에서는 AI 위원회가 로펌 등에 용역을 의뢰해 중립적인 초안을 마련하고 이를 전문가와 함께 논의하며 수정하는 방식이 필요하다. 현재 시행령이나 시행규칙으로 문제를 처리하는 방식은 한계가 있으므로 보다 투명하고 책임 있는 구조를 마련해야 한다.

김상배 교수: AI 위원회가 논의를 표면적으로만 보고 '디지털 시대의 부국강병 정책'으로 단순화해서는 안될 것이다. AI를 단순히 자원으로 보고 양적인 투자만으로 문제를 해결하려는 접근은 한계가 있기 때문이다. 인프라를 구축하고 글로벌 거버넌스에 참여하려는 시도도 중요하지만 정세를 읽고 전략적 틈새를 공략하는 계획이 필요하다.

이성엽 교수: 개인정보 보호와 AI 산업이 충돌하는 사례 역시 글로벌한 문제다. 삭제권, 수정권, 최소화 원칙 등 보호 원칙들이 AI 기술과 갈등을 빚고 있으며 특히 EU의 일반데이터보호법(GDPR)은 이를 두드러지게 한다. 유럽은 규제와 산업 간 조화를 위해 변형과 조정을 시도하고 있지만 미국은 여전히 명확한 해결책을 마련하지 못하고 있다.

특히 한국은 글로벌 스탠다드와 다른 엄격한 규제와 복잡한 환경으로 인해 기업 경쟁력이 약화되고 있다. 개인정보 보호가 신성시되는 상황에서 정당한 이익 해석의 불명확성과 데이터 활용 제한이 주요 장애 요인이다.

이에 따라 AI 시대에 적합한 특례법을 통해 개인정보 보호와 AI 산업 간 균형을 맞추는 노력이 필요하다. 기존 법령은 유연성이 부족하고 샌드박스 방식은 한계가 있다. AI 위원회와 같은 기구가 장기적인 규제 조정의 중심 역할을 해야 한다.

오혜연 교수: 또 다른 문제는 AI에 대한 이해 부족이다. 국민들은 AI를 지나치게 부정적으로 인식하는 경향이 있다. 일부 극단적인 주장, 예를 들어 제프리 힌턴의 "AI로 인한 인류 멸망" 같은 발언이 이러한 인식을 부추기는 것으로 보인다.

부정적인 측면만 강조하며 차단하려는 접근은 바람직하지 않다. 오히려 AI를 신뢰할 수 있는 기술로 발전시키는 방안을 모색해야 한다. 그런데 현재 딥페이크와 같은 부정적 사례들에만 초점이 맞춰져 있어 안타깝다.

김상배 교수: AI는 전쟁에서도 거대한 함의를 가진다. 실제로 AI가 전쟁 지휘관을 보조하며 의사결정을 돕는 시스템은 현실화될 가능성이 높다. 다른 나라들이 이를 도입하는 상황에서 우리가 뒤처진다면 경쟁에서 밀릴 위험이 크다. 그런데 AI의 판단이 지휘관의 고유한 결정을 반박하거나, 판단 이유를 명확히 설명하지 못할 경우 책임 소재와 신뢰 문제가 발생할 수 있다.

AI의 군사적 활용은 핵전략과 같은 중대한 논의와 연결된다. 버튼을 누르는 결정이 AI에 의해 이루어질 경우 해킹 우려, 자율적 판단, 기술 신뢰성 등 다층적인 문제가 수반된다. 미국과 중국이 핵전략 경쟁을 재점화하며 미사일 운반 수단의 스마트화를 진행 중인 상황에서 한국 역시 AI의 군사적 활용을 준비해야 한다. 북한조차도 AI 기술 도입을 모색할 가능성이 있는 만큼 AI의 군사적 활용은 피할 수 없는 흐름이다.