AI G3 도약 위한 한국형 거버넌스와 스마트 소버린 전략

[기술사의 AI 리포트] 실패하는 AI의 원인과 성공하는 AX의 조건①

2026년 현재, 전 세계는 생성형 인공지능(AI)의 경이로움을 넘어 ‘AI 지정학’의 한복판에 서 있다. 이에 따라 최근 정부는 미국, 중국에 이어 세계 3대 AI 강국(G3) 도약을 천명하였다. 기술적 자립은 이제 경제 성장의 도구를 넘어 국가의 안보와 문화적 정체성을 수호하는 필수 요건이 되었다. 특히 올해 1월부터 시행된 ‘인공지능 산업 육성 및 신뢰 확보에 관한 법률(AI 기본법)’은 대한민국이 글로벌 AI 질서의 수혜자를 넘어 설계자로 거듭나겠다는 의지의 발현이다.

우리가 주목해야 할 지점은 단순히 독자적 모델을 보유하는 수준의 ‘소버린 AI’를 넘어선 ‘스마트

이경희 정보관리기술사

소버린(Smart Sovereign)’ 전략이다. 이는 거대 자본을 앞세운 글로벌 빅테크와의 전면전이 아니라, 대한민국의 강점인 정교한 IT 인프라와 특화된 데이터를 결합해 가장 효율적이고 신뢰할 수 있는 지능형 생태계를 구축하는 것을 의미한다. 미국과 유럽연합(EU)이라는 규제와 혁신의 양대 진영 사이에서, 대한민국은 이제 ‘한국형 AI 거버넌스’라는 제3의 길을 제시해야 한다.

거시적 생태계의 융합: 하이퍼커넥티드 K-AI의 입체적 현주소

대한민국의 AI 경쟁력은 이제 단일 알고리즘의 우위를 넘어, 가치사슬 전반이 유기적으로 맞물려 돌아가는 거대한 생태계의 총합으로 평가받아야 한다. 우리만의 고유한 언어 자산과 문화적 맥락을 학습한 하이퍼클로바X, 엑사원 3.0과 같은 인공지능 모델들은 디지털 주권의 핵심적인 '뇌' 역할을 수행하며, 한국어 특화 성능 벤치마크(KMMLU)에서 글로벌 모델을 훨씬 능가하는 성과를 보여주고 있다.

이러한 지능의 결정체는 단순한 소프트웨어에 머물지 않고, 국가 AI 컴퓨팅 센터와 연계된 초고성능

인프라 플랫폼 위에서 비로소 강력한 생명력을 얻는다. 특히 국산 NPU(AI 반도체)가 클라우드 인프라와 결합된 ‘K-클라우드’ 프로젝트는 해외 의존도를 낮추는 핵심 보루가 되었다. 초저지연·고대역폭 기반의 지능형 네트워크는 이 거대한 지능을 사회 곳곳으로 실시간 실어 나르는 혈관이 되며, 이는 다시 모바일, 가전, 모빌리티 등 사용자의 접점인 온디바이스로 확장되고 있다.

결국 대한민국은 지능형 콘텐츠부터 하드웨어 단말까지 아우르는 '풀스택(Full-Stack) AI' 역량을

갖춤으로써, 데이터의 외부 유출을 방지하고 보안성을 극대화하는 분산형 소버린 체계를 완성해가고 있다.

(사진=AI 활용 제작)

K-AI의 지속 가능한 혁신을 위한 3대 핵심 성공요건(CSF) 

대한민국이 글로벌 AI G3라는 목표를 달성하기 위해서는 파운데이션 모델 보유라는 1차적 성취를 넘어, 실제 산업 현장에서 '작동하는 지능'으로서의 완결성을 갖추기 위해서는 실무적이고 전략적인 세 가지 성공 요건에 집중해야 한다.

첫째, ‘토큰화 편향(Tokenization Bias)’ 극복과 운영 효율화를 통한 경제적 소버린 기반 마련이다.

한국형 AI가 직면한 가장 현실적인 위협은 '비용의 불평등'이다. 대다수 글로벌 모델은 영어 중심의 토크나이저를 채택하고 있어, 한국어는 동일한 의미를 전달하더라도 영어 대비 최대 2~3배 많은 토큰을 소모한다. 이는 곧 기업의 AI 운영 비용을 상승시켜 TCO(Total Cost of Ownership) 증가를 초래하게 되어, 국내 기업의 서비스 경쟁력을 약화시키는 '디지털 세금'으로 작용한다.

이를 극복하기 위해 한국어의 형태소적 특성을 완벽히 반영한 고효율 토크나이저 개발이 시급하다.

더불어, 수천억 개의 파라미터를 가진 거대 모델을 무조건적으로 추종하기보다, 특정 도메인(법률, 금융, 공공 등)에 최적화된 소형언어모델(sLLM)과 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 적극 도입해야 한다.

모델의 크기는 줄이되 성능은 유지하는 양자화(Quantization) 기술을 병행하여, 국산 NPU 인프라에서 최적의 추론 효율을 낼 수 있는 '가성비 높은 소버린 지능'을 확보하는 것이 경제적 자립의 첫걸음이다.

둘째, 기술적 거버넌스 기반의 검색증강생성(RAG) 고도화와 설명가능 AI(XAI)를 통한 ‘신뢰의 아키텍처’ 구축이 필요하다.

AI 거버넌스의 성패는 모델의 화려한 수사학이 아니라 '답변의 근거'에서 결정된다. 생성형 AI의 고질적 난제인 환각(Hallucination) 현상을 억제하기 위해, 모델의 외부 지식 창고 역할을 하는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 한 단계 더 진화시켜야 한다. 단순히 문서를 검색해 붙이는 수준을 넘어, 벡터 데이터베이스와 지식 그래프(Knowledge Graph)를 결합한 하이브리드 검색 체계를 구축함으로써 데이터 간의 인과관계를 AI가 이해하도록 설계해야 한다.

특히 미션 크리티컬한 의사결정이 필요한 분야에서는 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI) 기술의 내재화가 필수적이다. AI가 왜 이러한 결론을 내렸는지에 대한 논리적 추론 경로를 시각화하고, 이를 인간이 검증할 수 있는 '투명한 인터페이스'를 제공해야 한다. 신뢰는 기술적 통제 가능성에서 나온다. 데이터의 유입부터 결과 산출에 이르는 전 과정을 추적 관리하는 머신러닝 운영(MLOps, Machine Learning Operations) 체계를 거버넌스의 기술적 근간으로 삼아야 한다.

마지막으로 레드팀(Red Teaming) 상설화와 글로벌 규범의 전략적 선점으로 제도적 경쟁력을 강화해야 한다.

신뢰할 수 있는 AI를 증명하는 방법은 스스로를 공격해 보는 것이다. 2026년 초 출범한 AI 안전

연구소(AISI)를 중심으로, AI 시스템의 취약점과 편향성, 보안 허점을 선제적으로 탐색하는 '레드팀' 활동을 기업 문화로 정착시켜야 한다. 이는 단순한 테스트를 넘어, AI 거버넌스의 실효성을 검증하는 가장 강력한 수단이다.

동시에, 우리의 거버넌스 모델이 국내용에 머물지 않도록 EU AI법, 미국의 AI 행정명령 등 글로벌 규제와의 상호 운용성(Interoperability)을 확보해야 한다. 대한민국이 제안하는 AI 윤리 가이드라인과 기술적 검증 표준이 ISO 등 국제 표준 기구의 표준으로 채택되도록 민·관이 원팀으로 움직여야 한다. 규제를 혁신의 장애물이 아닌, K-AI라는 브랜드의 품질을 보증하는 글로벌 인증 체계로 역이용하는 발상의 전환이 필요한 시점이다.

모든 지능은 결국 ‘데이터 거버넌스’라는 토양 위에서 정의된다

기술사로서 수많은 정보화 사업을 수행하며 얻은 가장 큰 통찰은 “지능의 품격은 결국 그 지능이 딛고 서 있는 데이터의 정제 수준에 의해 결정된다”는 사실이다. 아무리 화려한 모델과 강력한 컴퓨팅 파워를 갖추었더라도, 그 기반이 되는 데이터의 품질과 거버넌스가 부실하다면 그것은 모래 위에 쌓은 성에 불과하다.

수많은 도메인에서 복잡한 데이터 아키텍처를 설계하고 전사적인 품질 관리 체계를 수립하며 축척해 온 '데이터의 질서'는, 이제 K-AI가 방대한 데이터를 학습하고 소비하는 전 과정을 투명하게 관제하는 거버넌스의 본질적인 원칙이 되어야 한다. 이러한 데이터 관리의 엄격함이 생태계 전반에 투영될 때 비로소 파편화된 비정형 데이터는 국가적 자산으로 승화될 수 있으며, 개인정보의 가치를 훼손하지 않으면서도 활용도를 극대화하는 합성 데이터(Synthetic Data)기술과 데이터 전처리의 고도화는 글로벌 경쟁에서 가질 수 있는 K-AI만의 독보적인 전략적 병기로 거듭날 것이다.

결국 스마트 소버린의 완성은 ‘데이터 주권’의 확립에서 시작된다. 데이터 전처리 단계에서의 미세한 편향성을 감지하고, 학습 데이터의 생애주기를 완벽히 통제하는 거버넌스 체계를 구축할 때 대한민국은 기술 종속을 넘어 기술 선도국으로 나아갈 수 있다. 데이터 한 조각에 담긴 진실성이 대한민국 AI의 자존심을 결정한다는 사명감으로 데이터 중심의 거버넌스 체계를 확립해 나아갈 때 우리는 비로소 진정한 AI G3의 시대를 맞이할 것이다.

*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.