AI 감속론에 복잡해진 한국 전략…속도조절도 '차등 적용'
글로벌 인공지능(AI) 기업들이 AI 개발 속도 조절론을 꺼낸 가운데 국내에서는 기술 개발 자체를 늦추기보다 제품 출시와 활용 단계에 더 강한 안전장치를 둬야 한다는 의견이 나왔다. 15일 본지 취재 결과 국내 AI 업계와 학계는 중국 등 경쟁국이 연구개발을 이어가는 상황에서 기술 경쟁 자체를 늦추는 것은 현실적으로 어렵다고 진단했다. 위험성이 큰 프론티어 AI는 출시 전에 충분한 검증을 거치되 이런 기준을 아직 추격 단계인 국내 기업에 일률적으로 적용하는 것은 경계해야 한다는 지적도 제기됐다. AI 개발 속도조절론에 불씨를 지핀 것은 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)다. 그는 지난 12일 개인 블로그를 통해 프론티어 AI의 발전 속도를 안전 연구와 검증 체계가 따라갈 수 있도록 조절해야 한다고 주장했다. 그가 주목한 것은 AI가 다음 세대 AI 개발에 참여하는 '재귀적 자기개선'이다. 이 단계에 들어서면 기술 발전 속도가 지금보다 더 빨라지고 안전 연구와 통제 기술이 이를 따라가지 못할 가능성이 커진다고 우려했다. 아모데이 CEO는 AI 기업 내부에 외부 평가자를 두고 개발 과정을 검증하는 방안도 제안했다. 민주주의 국가들이 공동 안전 기준을 마련한 뒤 장기적으로 국제적인 공조 체계를 구축하는 구상도 내놨다. "속도 늦추면 중국만 웃는다"…후발주자 '사다리 걷어차기' 우려 국내 업계가 경계한 것은 감속의 대상과 범위다. 최첨단 프론티어 AI에 맞춘 안전 기준을 추격 단계인 국내 기업에 그대로 적용하면 기술 격차를 좁히기 어려워지고 새로운 진입장벽으로 작용할 수 있다는 지적이 나왔다. 한 AI 학과 교수는 "프론티어 AI에 맞춘 높은 수준의 평가와 검증 의무가 국내 기업에까지 적용되면 기술 격차를 좁히는 데 부담이 될 수 있다"며 "이미 기술 우위를 확보한 빅테크가 안전 기준까지 주도할 경우 사실상 '사다리 걷어차기'로 비칠 수 있다"고 말했다. 김동환 포티투마루 대표도 빅테크 중심의 안전 기준이 새로운 견제 장치로 작용할 가능성을 짚었다. 글로벌 차원의 합의가 없는 상황에서는 선도 기업이 만든 평가 방식과 기준이 사실상 국제 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다는 판단이다. 김 대표는 "빅테크 입장에서는 기술력을 가진 스타트업과 대규모 자본을 동원할 수 있는 대기업뿐 아니라 중국과 중동 등 후발주자에 대한 견제 장치의 의미도 있을 것"이라며 "후발주자에 대한 사다리 걷어차기가 되지 않도록 기업 규모와 모델 위험도에 따라 기준을 차등 적용할 필요가 있다"고 말했다. 감속론의 현실성에도 의문을 제기했다. AI 개발이 국가 간 경쟁으로 번진 상황에서 일부 기업이나 국가가 합의하더라도 중국 러시아 북한까지 같은 속도로 움직이게 만들기는 어렵다는 이유다. 김 대표는 "기술 발전 속도가 사회적 제도와 윤리적 합의보다 훨씬 빠르다는 점에서 속도 조절의 필요성에는 공감한다"면서도 "AI 개발이 이미 국가대항전 수준의 무한 경쟁에 들어간 만큼 현실적으로 속도를 맞추기는 어렵다"고 말했다. AI 위험에 대한 경고가 지나쳤다는 논란은 과거에도 있었다. 오픈AI는 2019년 GPT-2의 악용 가능성을 우려해 전체 모델 공개를 늦췄지만 이후 과도한 대응이었다는 지적을 받았다. 당시 개발에 참여한 아모데이 CEO는 더 강력한 AI에 대비해 책임 있는 공개 방식을 시험한 조치였다고 설명한 바 있다. "안전장치 없이 달릴 순 없다"…연구는 계속, 출시는 신중 기술 개발을 이어가더라도 AI를 아무런 검증 없이 시장에 내놓아서는 안 된다는 목소리도 존재했다. AI의 자율성이 높아지는 만큼 연구 경쟁과 실제 제품 출시를 구분해 접근해야 한다는 주장이다. 유창동 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 개발 속도를 인위적으로 늦추려 해도 기업 내부의 연구 경쟁은 계속될 가능성이 크다고 진단했다. 그는 "기업들이 제품 출시는 늦출 수 있겠지만 내부 연구개발은 계속할 것"이라며 "중국도 굉장히 빠른 속도로 개발하고 있어 연구를 멈추지는 않을 것"이라고 말했다. 대신 시장에 내놓는 단계에서는 안전성을 충분히 확인해야 한다고 강조했다. AI 에이전트가 자신의 행동 결과를 확인하고 오류를 다시 수정하는 방향으로 발전하면서 인간의 개입 없이 수행하는 작업도 늘어나고 있어서다. 유 교수는 "개발은 계속하더라도 외부로 출시하는 제품은 안전성을 확인하면서 속도를 조절하는 게 맞다"며 "건물이나 공장의 안전을 점검하듯 AI에도 평가 기준과 벤치마크 데이터셋을 마련해 정기적으로 위험 수준을 확인해야 한다"고 말했다. AI 신뢰성 전문기업 씽크포비엘의 박지환 대표는 기술 성능과 사회에서 허용하는 사용 범위를 구분해야 한다고 강조했다. 그는 "자동차 에어백을 제대로 만들지 못한다면 엔진 속도에는 제한을 걸어야 한다"며 "AI 성능을 높이는 것과 그 기술을 사회에서 어디까지 쓰게 할지는 다른 문제"라고 말했다. 자동차가 더 빠르게 달릴 수 있어도 도로마다 제한속도를 두고 운전자에게 면허를 요구하듯 AI도 위험 수준에 따라 활용 범위와 조건을 달리할 필요가 있다는 주장이다. 김명주 AI안전연구소장은 AI가 무기나 로봇처럼 현실 세계에서 직접 작동하는 영역으로 확대될수록 책임 문제도 커질 수 있다고 짚었다. 그는 "갈수록 AI의 추론 과정을 인간이 따라가기 어려워질 것"이라며 "이런 기술이 무기와 같은 피지컬 AI에 적용되면 책임 규명도 힘들어진다"고 말했다. 이어 "강력한 AI에 대한 우려와 불신이 커지면 결국 산업의 지속가능성까지 위협받을 수 있다"고 경고했다.
