[기고] 사용자가 선택하는 AI를 만들어야 한다

작성일 07-17

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 디자인전략 AI 개발 경험에선 느낀 국가 AI 정책 제언 
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 <img alt="안진호 ㈜아이디이노랩 대표. 사진=㈜아이디이노랩" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/17/etimesi/20250717151533925yxhb.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="uvpLtluSwz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/17/etimesi/20250717151533925yxhb.jpg" width="658">
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 안진호 ㈜아이디이노랩 대표. 사진=㈜아이디이노랩
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 ◇클로드는 왜 더 똑똑하게 느껴질까?
 최근 AI 업계에서 흥미로운 현상이 관찰되고 있다. 상당수 사용자들이 OpenAI의 GPT-4o보다 Anthropic의 클로드를 “더 똑똑하다”고 평가한다는 것이다. 객관적 벤치마크에서는 비슷한 성능을 보이는데 말이다. 필자는 현재 디자인전략 AI를 개발하는 국가과제를 진행하는 과정에서 이 현상의 핵심을 발견했다. 클로드가 우수하게 느껴지는 이유는 기술적 성능이 아닌 사용자 경험(UX)에 있었다.
 예를 들어, “20대 여성을 위한 스마트폰 디자인 전략”을 주제로 AI에게 질문해보자. 일반적인 AI는 “스마트폰 크기를 작게 하고, 파스텔 컬러를 사용하세요”라고 정보만 전달한다. 하지만 클로드처럼 사용자를 이해하는 AI는 같은 내용을 다르게 전달한다. “한 손에 딱 들어오는 크기가 중요해요. 긴 네일을 해도 편하게 조작할 수 있도록 버튼 배치를 고려하고, 매일 바뀌는 패션에도 잘 어울리는 세련된 파스텔 톤을 추천합니다. 20대 여성에게는 실용성과 감성 모두가 중요하거든요.”
 핵심 정보는 동일하지만, 사용자의 실제 사용 상황과 감정까지 고려한 설명으로 훨씬 더 신뢰감과 친근함을 준다. 더욱 중요한 것은 이런 사용자 중심의 접근 방식이다. 클로드가 성공한 이유는 단순히 정확한 답을 주는 것을 넘어서, 사용자가 원하는 방식으로 소통했기 때문이다. 마치 경험 많은 상담사가 상대방에 따라 말투와 설명 방식을 자연스럽게 조절하는 것처럼 말이다. 이는 중요한 시사점을 던진다. AI의 성공은 얼마나 똑똑한가가 아니라 얼마나 사용자를 이해하는가에 달려 있다는 것이다.
 ◇한국 AI 정책의 현주소와 한계
 현재 한국의 AI 정책은 주로 기술력 확보와 글로벌 경쟁력에 집중되어 있다. K-클라우드, 초거대 AI 모델 개발, 반도체 투자 등이 핵심이다. 이는 외국 기술에 의존하지 않고 자체적으로 AI를 개발·운영할 수 있는 소버린 AI(Sovereign AI) 구축을 목표로 한다. 소버린 AI란 국가가 데이터부터 모델, 인프라까지 독립적으로 통제할 수 있는 AI 체계를 의미한다.
 물론 이런 접근도 필요하다. 하지만 정작 중요한 것을 놓치고 있다. 사용자들이 실제로 선택하고 싶어하는 AI를 만들고 있는가? 우리가 개발한 디자인전략 AI의 경우, 기술적으로는 OpenAI나 구글의 모델에 비해 규모가 작다. 하지만 한국 디자이너들의 업무 방식과 소통 패턴을 깊이 이해하고 반영했더니 사용자 반응이 눈에 띄게 개선되었다. 이는 '소버린 AI'의 진정한 의미를 보여준다. 단순히 우리가 만든 AI가 아니라, 우리 사용자들이 진정으로 원하고 선택하는 AI 말이다.
 ◇사용자 경험 중심의 파인튜닝이 핵심이다
 한국형 AI의 차별화는 사용자 경험을 중시하는 파인튜닝 접근법에서 시작되어야 한다. 범용 모델 하나로 모든 것을 해결하려 하지 말고, 기본 모델 위에 한국 사용자에 특화된 파인튜닝을 적용하는 방식이 필요하다.
 AI를 고도화하는 방법에는 크게 세 가지가 있다. 사전학습(Pre-training)으로 기본 언어 능력을 키우고, RAG(Retrieval-Augmented Generation)로 최신 정보를 보강하며, 파인튜닝(Fine-tuning)으로 특정 용도에 맞게 조정하는 것이다. 이 중에서도 실제 사용자가 AI의 품질을 판단하는 기준은 파인튜닝 단계에서 결정된다. 아무리 뛰어난 기본 모델이나 풍부한 데이터를 가져도, 사용자와의 상호작용에서 어색하거나 부적절하다면 외면받을 수밖에 없다.
 현재 정부의 AI 정책은 사전학습에 집중되어 있다. 하지만 정부는 단순히 모델 크기나 연산 성능에만 투자할 것이 아니라, 한국 사용자의 고유한 소통 패턴을 이해하는 SFT(Supervised Fine-Tuning) 기술 개발에 집중해야 한다. 각 산업별, 직군별, 세대별로 한국인이 AI와 상호작용하는 패턴을 분석하고 이를 파인튜닝에 반영하는 것이다.
 예를 들어, 한국의 스타트업 대표는 빠른 의사결정을 위해 간결하고 우선순위가 명확한 정보를 선호하는 반면, 대기업 실무진은 상세한 근거와 리스크 분석을 원한다. 이런 차이를 파인튜닝으로 학습한 AI만이 진정한 경쟁력을 가질 수 있다.
 한국어 SFT 데이터셋 구축도 국가 차원에서 추진되어야 한다. 각 산업별 전문가들의 실제 업무 대화, 의사결정 과정, 문제 해결 방식을 수집하고 이를 파인튜닝 학습에 활용할 수 있도록 지원하는 것이다. 특히 한국인의 고맥락 문화(High-context Culture)를 반영한 파인튜닝 기술이 중요하다. 직접적으로 표현하지 않는 의도를 파악하고, 상황에 맞는 적절한 어조로 응답하는 능력을 파인튜닝으로 구현한다면 한국형 AI만의 고유한 경쟁력이 될 수 있다.
 ◇선택받는 AI가 진정한 소버린 AI다
 소버린 AI의 목표는 기술적 독립이 아니라 사용자의 선택이어야 한다. 아무리 뛰어난 기술력을 가져도 사용자들이 외국 서비스를 더 선호한다면 진정한 의미의 소버린 AI라 할 수 없다. 클로드가 보여준 것처럼, AI의 경쟁력은 모델의 크기나 연산 능력이 아니라 사용자를 얼마나 깊이 이해하고 배려하는가에 달려 있다. 한국형 소버린 AI도 마찬가지다. 한국 사용자들의 문화와 업무 방식, 소통 패턴을 깊이 이해하고 이를 AI에 체화시킬 때 비로소 글로벌 경쟁력을 가질 수 있다.
 정부의 AI 정책도 이제 패러다임을 바꿔야 할 때다. '얼마나 강한 AI'에서 '얼마나 사랑받는 AI'로, '기술 중심'에서 '사용자 중심'으로 전환해야 한다. 그래야만 한국형 소버린 AI가 단순한 구호가 아닌 현실이 될 수 있다.
 글: 안진호 ㈜아이디이노랩 대표/경영학박사/한국디자인산업연합회 부회장
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