AI, 과연 모두의 손에 쥐어질까? 거대 담론 속 세 거장의 날카로운 통찰
Published Aug 12, 2026
지금 우리가 누리는 세상은 사실상 인공지능이 만들어가고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 스마트폰 속 추천 알고리즘부터 병원의 진단 보조 시스템, 심지어 우리 자녀들의 교육 방식까지, AI는 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투해 있죠. 그런데 만약 이 강력한 기술의 미래가 소수의 거대 기업이나 특정 국가의 손에만 달려 있다면 어떨까요? 상상만 해도 답답하고, 솔직히 말해서 조금은 두려운 일 아닐까요? 이 질문에 대한 해답을 찾기 위해, 최근 라스베이거스에서 열린 Ai4 컨퍼런스에서는 인공지능 분야의 ‘살아있는 전설’이라 불리는 세 명의 석학들이 한자리에 모였습니다. 이들이 나눈 이야기는 단순히 학술적인 논의를 넘어, 우리의 일상과 미래에 지대한 영향을 미칠 중요한 메시지를 담고 있습니다.
AI 개방성: 혁신의 촉매제인가, 악용의 지름길인가? 🤔
인공지능의 발전 속도가 눈부시게 빨라지면서, 그 안전성에 대한 우려의 목소리도 커지고 있습니다. 특히 ‘오픈 웨이트(open-weight)’ 모델은 업계 내에서 뜨거운 감자죠. 오픈 웨이트 모델은 훈련된 AI 모델의 **매개변수(parameters)**를 공개하여, 누구나 저렴한 비용으로 강력한 AI를 활용할 수 있게 합니다. 이는 마치 막대한 자본과 시간으로 지어진 거대한 건물의 설계도를 그대로 공개하는 것과 같아서, 좋은 의도로 사용될 때는 혁신을 가속화하지만, 악의적인 목적으로 이용될 경우 심각한 위협이 될 수도 있다는 우려가 제기됩니다. 일부 연구소들은 이러한 모델을 “끔찍하다”고 표현할 정도이니, 그 위험성에 대한 인식이 얼마나 깊은지 짐작할 수 있습니다.
이러한 상황 속에서 Ai4 컨퍼런스의 연사로 나선 세 명의 권위자, 즉 노벨상 수상자 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 월드 랩스(World Labs) CEO이자 공동 창립자인 페이-페이 리(Fei-Fei Li), 그리고 코세라(Coursera) 공동 창립자 **앤드류 응(Andrew Ng)**은 모두 AI의 ‘개방성’이라는 핵심 주제에 대해 각자의 통찰을 공유했습니다. 비록 구체적인 전술에서는 이견이 있었지만, 세 사람 모두 AI를 개방적으로 유지해야 한다는 강력한 주장을 펼쳤다는 점은 주목할 만합니다.
앤드류 응 교수는 AI 분야에서 소수의 **‘게이트키퍼(gatekeepers)‘**가 등장하는 것을 가장 우려했습니다. 그는 애플과 구글이 모바일 운영체제를 장악했듯이, 소수의 거대 기업이 AI 기술의 접근성을 통제하게 된다면 혁신이 둔화되고, 플랫폼을 소유한 기업이 무엇이 개발될지 좌지우지할 수 있다고 경고했습니다. 솔직히 말해서, 우리 모두는 특정 기술이 소수 기업의 손에 의해 좌우될 때 사용자 경험과 선택의 폭이 얼마나 제한될 수 있는지 모바일 생태계에서 충분히 경험했죠.
응 교수의 처방은 간단명료했습니다. “만약 한 가지 처방을 내린다면, 그것은 개방성을 장려하는 것일 겁니다. 왜냐하면 AI는 놀라운 기술이며, 저는 모든 사람의 손에 쥐어지기를 원하기 때문입니다.” 그는 모델과 기업들이 경쟁하며 다수의 제공자가 존재해야 한다고 강조합니다. 이는 결국 AI 기술이 특정 진영이나 기업의 전유물이 아니라, 인류 전체의 자산으로서 활용되어야 한다는 강력한 신념에서 비롯된 것이 아닐까요?
하지만 제프리 힌튼 교수는 여기에 미묘한 차이를 두었습니다. 그는 ‘오픈 소스 소프트웨어’와 ‘오픈 웨이트 모델’을 명확히 구분해야 한다고 지적했습니다. 오픈 소스는 기본 코드를 공개하여 검토와 수정이 가능하게 하지만, 오픈 웨이트는 훈련된 모델의 매개변수를 공개하는 것으로 매우 다르다는 설명입니다. 힌튼 교수는 오픈 웨이트가 “사람들이 비싼 비용을 들여 훈련된 대규모 기반 모델을 훨씬 적은 돈으로 사이버 공격 같은 나쁜 일에 사용하기 쉽게 만든다”며 우려를 표했습니다.
개인적으로 이 부분에서 주목할 점은, 힌튼 교수가 기술의 양면성을 깊이 이해하고 있다는 사실입니다. 그는 오픈 웨이트 모델이 이미 거스를 수 없는 흐름이 되었음을 인정하며 “그 싸움은 이미 졌다”고 말했습니다. 이제 이 모델들이 널리 퍼진 상황에서, 과거처럼 훈련 비용이 장벽이 되던 시절은 끝났다는 거죠. 이는 기술의 확산을 막기보다는, 확산된 기술이 불러올 파장을 어떻게 관리할 것인지에 초점을 맞춰야 한다는 현실적인 인식이라고 생각합니다. 동시에 힌튼 교수는 AI의 발전이 생산성 향상, 교육 및 의료 개선 등 긍정적인 효과를 가져올 것이라면서도, “지능적인 존재들이 우리보다 더 똑똑해졌을 때 발생할 수 있는 나쁜 효과에 대해 걱정하는 것은 불공평하지 않다”고 말하며, AI 위험에 대한 우려를 ‘공포 조장’으로 매도하는 것을 경계했습니다.
규제와 국가 경쟁: AI, 소프트 파워의 새 전장이 되다 ⚔️
앤드류 응 교수는 여기서 더 나아가 국가 간 경쟁이라는 중요한 맥락을 제시합니다. 그는 오픈 모델의 위험성 여부보다는, 누가 접근 권한을 통제하고 시장에서 승리할 것인지가 관건이라고 주장했습니다. 특히 그는 중국의 오픈 웨이트 모델이 아시아, 아프리카, 개발도상국 등에서 널리 채택될 경우, 수십억 명의 사람들이 민주주의, 자유, 인권에 대한 생각을 접하는 방식에 영향을 미칠 수 있다고 경고했습니다. AI가 단순한 기술 경쟁을 넘어 소프트 파워의 거대한 원천이 될 수 있음을 시사하는 대목이죠.
응 교수는 미국이 “미국의 경쟁력과 오픈 소스 AI를 장려해야 한다”고 역설하며, “중국의 모델이 아프리카에서 엄청난 성과를 거두는 것을 볼 수 있다”고 덧붙였습니다. 미국 내의 로비와 공포 조장 때문에 미국이 오픈 소스 AI 구축 경쟁에서 중국에 뒤처질까 봐 우려된다는 그의 발언은, 현재 AI 기술 경쟁이 단순한 기업 간의 싸움이 아닌, 국가 전략 차원에서의 패권 다툼으로 번지고 있음을 분명히 보여줍니다. 만약 중국이 근본적으로 더 비용 효율적인 AI 구축 방식을 찾아낸다면, 그 방식이 전 세계적으로 채택될 비즈니스적 이점을 갖게 될 것이라는 그의 분석은 업계 흐름을 볼 때 충분히 가능성이 높은 시나리오라고 생각합니다.
하지만 페이-페이 리 교수는 이러한 양자택일적 프레임, 즉 완전한 개방성과 완전한 폐쇄성 사이의 이분법에 반론을 제기했습니다. 그녀는 “복잡한 소프트웨어 시스템이나 과학 시스템에서는 훨씬 더 미묘한 접근이 필요하다”고 강조했습니다. 핵 물리학을 예로 들면서, 과학 논문은 공개되지만 우라늄은 규제되며, 실험실 작업은 그 중간쯤에 있다는 설명은 매우 설득력 있습니다. 즉, 개방성이 ‘모 아니면 도’의 선택이 아니라는 것이죠. 생태계의 다양한 계층이 각기 다른 수준의 개방성으로 작동할 수 있다는 통찰은 AI 정책 수립에 있어 중요한 시사점을 제공합니다.
리 교수는 또한 휴먼 게놈 프로젝트와 같은 공공-민간 협력 사례를 언급하며, 그 결과로 얻은 지식이 제약 회사의 이윤 창출, 과학자들의 연구 진전, 그리고 사회 전체의 혜택으로 이어지는 플랫폼이 되었다고 설명했습니다. 그녀는 AI 역시 “이러한 종류의 인프라로 사용해야 한다”고 주장하며, “과학적 발견, 교육, 글로벌 파트너십뿐만 아니라 기업가들을 위한 수익성 있는 비즈니스 모델 모두에서 어느 정도 수준의 개방성이 필요하다”고 강조했습니다. 동시에 폐쇄형 시스템 또한 수용해야 한다면서, 이분법적인 논쟁은 잘못된 것이라고 단언했습니다.
결국, 세 명의 석학들은 AI의 미래가 단순히 ‘개방이냐 폐쇄냐’의 문제가 아니라, 복잡하게 얽힌 기술, 경제, 윤리, 그리고 국가 안보의 문제임을 분명히 보여주었습니다. 하지만 한 가지 중요한 공통점이 있었습니다. 바로 어느 정도 수준의 규제가 필요하다는 데 모두가 동의했다는 점입니다. 힌튼 교수는 “우리가 원하는 것은 AI가 사람들에게 도움이 되는 방향으로 발전하는 것이며, 규제가 이를 돕는 데 기여할 것”이라고 말했습니다. 그는 “AI가 어떻게 되어야 할지를 일론 머스크나 마크 저커버그 같은 사람들에게 맡겨서는 안 된다”는 단호한 메시지를 던지며, 기술 거인들의 손에만 AI의 미래를 맡겨둘 수 없다는 뜻을 분명히 했습니다.
AI가 우리 삶의 모든 것을 바꿀 잠재력을 가진 시대에, 이러한 논의는 매우 중요합니다. 과연 우리는 AI의 무한한 잠재력을 최대한 활용하면서도, 그 위험을 효과적으로 관리하고, 소수에게 편중되지 않는 모두를 위한 AI를 만들어갈 수 있을까요? 이 질문에 대한 답을 찾는 여정은 이제 막 시작되었을 뿐입니다.
출처
- 원문 제목: As AI safety concerns mount, three pioneers make the case for staying open
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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