[데이터 주권] AI 경쟁력, 국가 협력 통한 데이터 개방이 핵심
오픈AI '챗GPT' 등장으로 인공지능(AI) 시대가 본격 도래하면서 데이터의 전략적 가치가 점차 커지고 있다. 유럽 일반개인정보보호법(GDPR), 중국 데이터보안법, 미국 클라우드 액트 등 주요국은 데이터 주권을 강화하기 위해 규제를 잇따라 도입하고 있고, 데이터가 국경을 넘어 이동하는 것을 제한하거나 특정 산업 데이터를 국내에 보관하도록 하는 정책도 확산되고 있다. 특히 개인 정보와 산업 기술, AI 학습 데이터는 국가 경쟁력과 직결되는 자산으로 간주되고 있다. 이에 따라 데이터 주권은 단순한 법률 문제가 아니라 외교, 무역, 안보, 기술 전략까지 아우르는 핵심 의제로 부상했다. 향후 데이터 주권이 국가 간 협력과 갈등을 동시에 촉발하는 핵심 변수가 될 것이란 전망이 나온 가운데 지디넷코리아는 글로벌 AI 경쟁에서 한국이 어떻게 대응해야 할 지에 대해 심도있게 살펴보고자 한다. [편집자주] 인공지능(AI) 기술 패권을 확보하려는 주요국의 경쟁이 자국 데이터를 가두는 '데이터 만리장성' 구축으로 이어지고 있다. 안보와 산업 보호를 명분으로 한 데이터 고립주의는 AI 기술 발전의 근간을 흔들고 결국 글로벌 시장에서 외면받는 '자충수'가 될 수 있다는 지적이 나온다. 21일 업계에 따르면 이러한 고립주의의 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 부상하고 있다. 폐쇄적인 '성벽'을 쌓는 대신 가치를 공유하는 국가 간 '데이터 동맹'을 맺고 기술적 신뢰를 통해 데이터 협력 생태계를 구축하는 것이 AI 시대의 진정한 경쟁력이라는 인식이 선도국을 중심으로 확산하고 있는 것이다. 이러한 글로벌 데이터 질서의 재편 속에서 한국은 중대한 기로에 놓였다. 지금까지의 소극적인 역할에서 벗어나 아시아의 '데이터 허브'를 지향하며 새로운 규칙을 주도하는 '규칙 형성자'로 거듭나야 한다는 목소리가 커지고 있다. '데이터 만리장성' 시대…AI 발전 족쇄 되나 각국이 데이터 국경을 높이 세우는 전략은 단기적으로는 자국 데이터를 보호하는 것처럼 보이지만 장기적으로는 심각한 부작용을 낳을 수 있다고 전문가들은 지적한다. AI 기술의 본질이 다양한 데이터 학습을 통한 패턴 발견과 지능 확장에 있기 때문이다. 자국 데이터라는 '우물' 안에 갇힌 AI는 결국 편향된 AI(Biased AI)로 전락할 위험이 크다는 분석이 나온다. 일례로 한국의 사회·문화적 데이터만 학습한 AI 챗봇에게 글로벌 무역 분쟁의 해법을 묻거나 미국인의 소비 패턴만 학습한 추천 알고리즘을 국내 시장에 그대로 적용하는 경우. 정확성은 떨어지고 특정 문화권에 치우친 왜곡된 결과를 내놓을 가능성이 높다. 이는 결국 글로벌 시장에서 외면받는 '갈라파고스 AI'의 탄생으로 이어질 뿐이다. 문제는 편향성에 그치지 않는다. 기후 변화 예측, 신약 개발, 희귀병 연구 등 인류 공통의 난제를 해결하기 위해서는 특정 국가의 경계를 넘어서는 방대한 데이터 협력이 필수적이다. 데이터 장벽은 이러한 글로벌 공조를 가로막아 혁신의 속도를 더디게 하고 데이터 인프라가 부족한 '데이터 빈곤국'을 AI 발전의 혜택에서 완전히 소외시키는 결과를 초래할 수 있다. 결국 데이터 고립주의는 자국의 기술 경쟁력은 물론 전 지구적 문제 해결 능력까지 저해하는 '자충수'가 될 수 있다는 것이다. '데이터 동맹'은 필수…기술로 '신뢰의 다리' 놓는다 데이터 고립주의의 한계를 극복할 대안으로, 가치를 공유하는 국가 간 '데이터 동맹(Data Alliance)'이 부상하고 있다. 개별 국가가 각자의 벽을 쌓는 대신 민주주의와 인권, 데이터 보호라는 공동의 규범 안에서 데이터를 안전하게 공유하고 활용하는 신뢰 생태계를 구축하는 것이 핵심이다. 이러한 구상의 대표적인 사례가 바로 유럽의 '가이아-X(Gaia-X)' 프로젝트다. 지난 2019년 독일과 프랑스 주도로 시작된 이 이니셔티브는 특정 기업의 클라우드 서비스에 종속되지 않는, 연방형 데이터 인프라 구축을 목표로 한다. 벨기에에 기반을 둔 국제 비영리 단체(AISBL)가 운영하며 사용자가 데이터의 접근과 사용에 대한 통제권, 즉 '디지털 주권'을 유지하면서도 상호 데이터를 공유할 수 있는 표준과 규칙을 만들고 있다. 이는 새로운 클라우드 서비스를 만드는 것이 아니라 기존 기술 위에서 투명성과 신뢰를 확보하는 틀을 제공하는 방식이다. 정책 차원의 국제 협력 논의도 활발하다. 지난 2020년 6월 공식 출범한 '인공지능에 대한 글로벌 파트너십(GPAI)'은 AI의 책임 있는 개발과 활용을 안내하기 위한 국제 이니셔티브다. 한국을 포함한 15개 창립 회원국으로 시작해 현재 29개국이 참여하고 있으며 OECD가 운영을 지원한다. GPAI는 산업, 시민사회, 정부, 학계 전문가들을 모아 AI가 제기하는 과제와 기회에 대해 협력하며 AI 정책과 현실의 간극을 메우는 역할을 하고 있다. 이러한 데이터 동맹과 거버넌스는 '연합 학습(Federated Learning)'과 같은 최신 기술을 통해 더욱 힘을 얻고 있다. 연합 학습은 각자의 서버에 민감한 원본 데이터를 그대로 둔 채 AI 모델만을 공유하며 공동으로 학습시키는 기술이다. 이를 통해 개인정보나 기업의 핵심 데이터를 외부로 노출하지 않고도 여러 기관이 협력해 고도화된 AI 모델을 함께 만들어 나갈 수 있다. 결국 AI 시대의 진정한 경쟁력은 단순히 더 좋은 기술을 개발하는 것을 넘어 신뢰할 수 있는 데이터 협력의 판을 먼저 짜는 국가가 쥐게 될 것이라는 전망이 나온다. 과거 여러 국가가 인류의 유전체 지도를 함께 완성한 '인간 게놈 프로젝트'처럼 AI 시대의 혁신 역시 국경을 넘는 신뢰와 협력에서 비롯된다는 것이다. 추격자에서 '규칙 형성자'로…韓, 아시아 데이터 허브 맡아야 이러한 글로벌 데이터 협력의 흐름 속에서 한국은 거대한 기회와 도전에 동시에 직면해 있다. 세계적 수준의 ICT 인프라와 반도체 기술력, 역동적인 AI 스타트업 생태계를 갖추고 있음에도 불구하고 정작 글로벌 데이터 거버넌스 논의에서는 주도적인 목소리를 내지 못하고 있다는 지적이 나온다. 지금까지 한국의 데이터 정책이 미국과 EU 등이 만든 규제에 대응하고 따라가는 '빠른 추격자(Fast Follower)' 전략에 머물렀다면 이제는 새로운 규칙을 만들고 질서를 주도하는 '규칙 형성자(Rule-Setter)'로의 전환이 시급하다는 목소리가 높다. 단순히 해외 규제를 준수하는 것을 넘어 유사한 입장의 국가들을 규합해 한국이 주도하는 '아시아 데이터 동맹'을 구상하고 아시아-태평양 지역의 '데이터 허브'로서의 비전을 제시해야 할 때라는 것이다. 특히 AI 윤리, 비정형 데이터 표준화, 연합 학습 기술 상용화 등 아직 국제 표준이 확립되지 않은 분야에서 선제적으로 의제를 제시하고 글로벌 논의를 이끌어야 한다. 우리 기업들이 가진 기술력과 데이터를 바탕으로 성공적인 협력 사례를 만들어낸다면, 자연스럽게 한국 중심의 데이터 생태계를 확장해 나갈 수 있다. 업계 관계자는 "글로벌 데이터 지형이 재편되는 지금이 바로 한국이 AI 강국으로 도약할 수 있는 '골든타임'"이라며 "데이터 협력 생태계를 주도하려는 담대한 국가 전략이 필요하다"고 말했다.
