AI 감속론과 오픈소스 수요 사이에서 기업들의 고민

인공지능 개발 속도를 의도적으로 낮춰야 한다는 'AI 감속론'이 높아지는 가운데, 기업 현장에서는 정반대의 움직임이 가속화되고 있다. 비용이 낮고 규제 대상 밖인 중국발 오픈소스 인공지능 모델에 대한 수요가 기업들 사이에서 급속도로 증가하고 있는 것이다. 안전성 및 개발 속도를 둘러싼 논의와 비용 절감을 요구하는 현장의 요청이 충돌하면서, 기업은 어려운 입장에 처해 있다.

AI 감속론이란 인공지능 개발의 속도나 규모를 의도적으로 억제해야 한다는 생각으로, 주로 안전성이나 사회적 위험에 대한 우려로부터 제기되고 있다. 생성형 인공지능이 급속도로 확산되는 가운데, 개발 경쟁이 윤리적·안전 검증을 앞질러 버리는 것은 아닐까 하는 위기감이 연구자들과 정책 입안자 일부에게 퍼져 있다. 이러한 목소리는 특히 강력한 인공지능 모델 개발에 대해 일정한 브레이크를 걸려는 움직임과 맞닿아 있다.

이러한 신중론과는 대조적으로, 실제 비즈니스 현장에서는 중국발 오픈소스 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. '오픈소스'란 프로그램의 소스코드가 공개되어 있으며, 누구나 무상으로 이용·변경할 수 있는 형태를 말한다. 중국에서 제공되는 이 종류의 모델은 미국의 상용 모델에 비해 저비용으로 도입할 수 있다는 점이 평가되고 있으며, 더 나아가 현시점에서는 규제 체계의 밖에 놓여 있다는 점도 기업이 컴플라이언스 부담을 덜 느끼는 이유 중 하나가 되고 있다.

기업이 인공지능 도구를 선택할 때 가격과 규제 대응의 부담은 중요한 판단 기준이다. 상용 대규모 인공지능 서비스는 성능 면에서 우수하더라도, 라이선스 비용이나 데이터 관리에 관한 규제 대응 비용이 쌓인다. 그 점에서 중국발 오픈소스 모델은 비용 면에서의 우위성이 두드러지며, 특히 예산에 제약이 있는 중소 규모 이하 기업에 있어 현실적인 선택지로 비쳐지고 있다.

다만 이러한 상황에는 간과할 수 없는 리스크도 따른다. 규제 대상 밖이라는 것은 안전 기준이나 투명성 담보가 불충분할 가능성을 의미한다. 또한 중국 유래의 모델을 업무에 통합하는 것은 데이터 취급이나 지정학적 리스크 관점에서 향후 문제가 될 수 있다는 견해도 있다. AI 감속론이 제기하는 '안전성 검증'이라는 문제는 바로 이러한 문맥에서 현실적인 의미를 띠게 되는 것이다.

기업은 현재 인공지능 개발의 윤리·안전을 둘러싼 큰 논의와 눈앞의 비용 절감이라는 비즈니스상의 요청 사이에서 어려운 판단을 강요받고 있다고 할 수 있다. 어느 방향으로 방향을 돌릴지는 각사의 업종·규모·위험 허용도에 따라서도 달라진다. AI 감속론의 영향력이 앞으로 강해질 것인지, 아니면 현장의 수요가 이를 능가할 것인지, 계속 주목할 필요가 있다.