개방형 AI 모델도 급이 있다…'오픈소스'와 '오픈웨이트' 차이는?

학습 코드·데이터셋·파라미터 등 공개 범위 달라…"메타 '라마' 시리즈도 오픈웨이트"

인공지능(AI) 기업들이 잇따라 개방형 AI 모델을 공개하는 가운데 '오픈소스'와 '오픈웨이트' 개념 구분이 모호해지면서 혼란이 커질 수 있다는 우려가 나왔다.

6일 IT 업계에 따르면 공개 범위나 활용 가능성에서 오픈소스와 오픈웨이트 모델은 큰 차이를 보임에도 개발사 사이에선 이를 모두 오픈소스로 홍보하고 있다는 지적이 나오고 있다. 

우선 오픈소스는 모델의 구조를 비롯한 학습 코드, 데이터셋 정보, 파라미터 등 전 요소를 투명하게 공개하는 방식이다. 사용자는 모델 작동 원리를 분석하고 수정할 수 있다. 모델을 아예 처음부터 다시 학습시킬 수도 있다. 대표적인 오픈소스 모델은 프랑스 미스트랄AI의 '미스트랄', GPT-3의 오픈소스 버전 'GPT-J' 등이다.

'오픈소스'와 '오픈웨이트' 개념 구분이 모호해지면서 혼란이 커질 수 있다는 우려가 나왔다. (사진=구글 제미나이)

오픈웨이트는 말 그대로 학습 가중치만 외부에 제공하는 식이다. 제한적 공개 모델이라고 부르기도 한다. 공개 범위에 모델의 설계 코드나 학습 데이터는 포함되지 않는다. 사용자는 모델 파인튜닝이나 추론은 가능하지만 구조 변경이나 재학습을 할 수 없다. 메타의 '라마' 시리즈, 중국 제트에이아이(Z.ai)의 'GLM-4.5'는 모델이 대표적이다. 

개방형 모델을 모두 오픈소스로 명칭할 경우 심각한 문제가 발생할 수 있다는 지적이 나오고 있다. 사용자가 오픈웨이트를 오픈소스로 오인하고 모델 구조 변경이나 재학습을 시도할 수 있어서다. 이럴 경우 코드와 데이터가 없어 프로젝트 전체가 중단될 수 있다. 파인튜닝만 가능한 오픈웨이트 모델 기반으로 개발을 기획하는 것은 일정·예산 낭비로 이어질 수 있다. 

 

또 오픈웨이트 모델 중 다수는 상업적 이용을 제한하거나 별도 계약을 요구하는 라이선스를 포함한다. 이를 인지하지 못하고 상업 서비스에 통합할 경우, 라이선스 위반 소송이나 손해배상 문제가 발생할 수 있다.

AI 모델의 공공성, 책임성 평가에 있어서도 두 모델 차이는 크다. 업계 관계자는 "보통 오픈소스 모델은 학습 데이터와 알고리즘을 검토할 수 있어 편향성과 투명성 문제에 대한 검증이 가능하지만, 오픈웨이트 모델은 내부 구조가 불분명해 윤리적 책임소재를 따지기 어렵고, AI 거버넌스 기준을 충족하지 못할 수 있다"고 지적했다.

또 다른 업계 관계자는 "오픈소스 모델로 기대하고 프로젝트에 참여했지만, 실상 오픈웨이트였던 경우가 있다"며 "이를 커뮤니티 사이에선 '가짜 오픈소스'라고 부르기도 한다"고 설명했다. 이어 "이는 모델을 만든 기업 신뢰도 하락까지 이어질 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 

그러면서 "오픈소스와 오픈웨이트는 공개 범위와 활용 가능성, 법적 조건이 전혀 다르다"며 "개발사는 학계와 산업계가 이를 처음부터 정확히 인지할 수 있도록 책임감 있는 안내를 진행해야 할 것"이라고 강조했다.