"책 찢고 답 베끼는 美·中…한국도 AI 학습데이터에 절실히 투자해야" 작성일 08-27 8 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YEnENfOcnO"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a7136c4b70e21aeb4e49d90a453041125a653db9fd003e07a0412838d7407014" dmcf-pid="GDLDj4Ikds" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 27일 오전 서울 중구 프레지던트호텔에서 열린 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의' 에서 인사말을 하고 있다. 과기정통부 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/dongascience/20260827174810654xgjo.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="WgJcg2mjeI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/dongascience/20260827174810654xgjo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 27일 오전 서울 중구 프레지던트호텔에서 열린 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의' 에서 인사말을 하고 있다. 과기정통부 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="cb928ca5222b50154e10b6752e0efc872f7d208e6b070c589f514498d827865f" dmcf-pid="HwowA8CEem" dmcf-ptype="general">책을 찢어 스캔하고 경쟁 모델이 내놓는 답안을 베끼는 등 미국과 중국이 최상위급 인공지능(AI) 모델 학습용 데이터 확보를 놓고 치열하게 겨루고 있다. 한국도 경쟁력 있는 AI 모델을 갖추려면 학습 데이터 확보와 사후 최적화 학습에 투자를 대폭 확대해야 한다는 의견이 나왔다.</p> <p contents-hash="02d98c04134409f1d9ffa836bf79d604eb85d10b315887c3018fbe1c77e4ba3a" dmcf-pid="XymyhLZvLr" dmcf-ptype="general"> 신진우 KAIST 김재철AI대학원 교수는 27일 서울 프레지던트호텔에서 열린 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의'에서 한국 AI 경쟁력의 가장 큰 약점으로 데이터를 꼽았다. </p> <p contents-hash="4acf23495b5b3e82ae30d3fc0d14873b807513a408f18e0fdf82a4bc37a314e8" dmcf-pid="ZWsWlo5TMw" dmcf-ptype="general"> 신 교수는 "최상위급 AI 모델은 데이터, 모델, 컴퓨트(컴퓨팅 자원) 세 재료의 곱"이라며 "어느 하나가 0이면 결과도 0이라는 뜻"이라고 설명했다. 모델 개발과 컴퓨팅 자원에 아무리 투자를 많이 해도 학습 데이터가 없다면 의미있는 성과를 내기 어렵다는 것이다.</p> <p contents-hash="f378ec059f9deecde61cc041cd9ff4e7e502baf59cfa106effabc4ffdfcad3d8" dmcf-pid="5YOYSg1yeD" dmcf-ptype="general"> AI 파운데이션 모델은 사용자 데이터를 통해 다시 성장한다. 모델 공개 이후 사용자의 질문과 지시, 모델의 답변, 코딩 오류와 수정 과정 등에서 쌓인 데이터가 다시 모델 개선에 기여하는 선순환이 중요하다는 뜻이다. 사후 학습 과정은 포스트트레이닝이라고 한다.</p> <p contents-hash="bc5eee36487cf51540460e2acf2923703364885201ad4d72b48ad8915e8e3418" dmcf-pid="1GIGvatWRE" dmcf-ptype="general"> 2026년 7월 기준 한국 AI 챗봇 앱 사용자를 보면 스마트폰 이용자의 46%가 미국 오픈AI의 챗GPT를 사용하고 있다. 신 교수는 "사용자가 만드는 데이터가 한국이 아닌 미국 샌프란시스코에 쌓인다"고 지적했다. 국산 모델을 거의 쓰지 않기 때문에 데이터 선순환이 끊겨 있는 상태라는 분석이다.</p> <p contents-hash="ce2fd13566de0a827854423f42538405edd66c987b6d9cea92f29398cd409b67" dmcf-pid="tHCHTNFYik" dmcf-ptype="general"> 미국과 중국은 수단과 방법을 가리지 않고 학습 데이터 확보에 주력하고 있다. 미국 아마존은 AI 모델 학습을 위해 희귀·절판 도서를 대량으로 구매해 찢어서 스캔하고 원본은 폐기한 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 해적판 책을 내려받아 쌓아둔 죄목으로 저작권 집단소송을 당해 거액의 합의금을 냈다. </p> <p contents-hash="e0b64d7e2f26c747cfe33628cad7162063db5cb9b6494ac28d0e8e98e7a0e722" dmcf-pid="FXhXyj3Gnc" dmcf-ptype="general"> 중국 기업들이 미국 AI 모델에 대량의 가짜 계정을 만들어 질문하고 생성된 답변을 수집해 중국 모델 학습에 활용한다는 정황도 최근 보고됐다. 고성능 모델의 출력 데이터를 수집해 학습에 활용하는 '모델 증류' 방식이다.</p> <p contents-hash="158ccd0b6b68f7336b023dcfcc7dd18bd301944d52c13076a1a454c14d0e8104" dmcf-pid="3ZlZWA0HLA" dmcf-ptype="general"> 신 교수는 "성능지수 측면에서 한국과 미국·중국 선두 AI 모델과의 성능 격차가 올해 초보다 더 벌어지고 있는 상황"이라며 "한국이 그래픽처리장치(GPU) 확보 등 컴퓨팅 자원과 모델 개발에는 투자했지만 상대적으로 데이터 투자가 부족하다"고 진단했다.</p> <p contents-hash="ea151863422a1711a27548ca4f47dd30ff613f62d0f38bc5193fba38bc0c5590" dmcf-pid="05S5YcpXRj" dmcf-ptype="general"> 이어 "한국의 AI 최상위 모델 확보 계획은 우리가 데이터 확보에 얼마나 절실한지에 따라 다를 것 같다"며 "우리도 데이터와 포스트트레이닝에 절실해질 차례"라고 강조했다.</p> <p contents-hash="1945f8205493207ec05cc6d2c1c9618e90a5d84a2e60f6791610eb3e4daf4545" dmcf-pid="p1v1GkUZLN" dmcf-ptype="general"> 정부가 주력하는 독자 파운데이션 모델(독파모) 데이터 지원 예산은 올해 약 300억원으로 컴퓨팅 예산 2.1조원의 1.4% 수준이다. 신 교수는 2027년 독파모 사업에서 올해 컴퓨팅 예산의 10%인 2000억원 이상을 데이터 확보와 포스트트레이닝에 투자해야 한다고 제안했다.<br><br> 미국·중국·일본 모두 국가가 나서서 학습 데이터 확보를 지원하고 있다. 미국은 '제네시스 미션'을 통해 연방 과학데이터와 국립연구소 17곳을 하나의 플랫폼으로 묶고 있다. 한국도 공공부문부터 국산 모델 활용을 늘려 사용 데이터가 다시 학습으로 이어지는 선순환 구조를 갖춰야 한다는 설명이다.</p> <p contents-hash="855c358639839f7693451e004c7a3d4d69d35819c7fe521be9ea24ff41abedb0" dmcf-pid="UtTtHEu5da" dmcf-ptype="general"> 과학기술정보통신부가 주최하는 미래전략회의는 과학기술과 AI 발전으로 촉발되는 미래사회 변화에 선제적으로 대비하기 위해 정부가 준비해 나가야 할 핵심 어젠다를 발굴하고 정책 방향성을 모색하기 위해 마련됐다.</p> <p contents-hash="5b27877b6690f75c464eda4a1f02cf808ba6b6177456e65414aa3a2448811da9" dmcf-pid="uFyFXD71Rg" dmcf-ptype="general"> 최경진 가천대 법학과 교수는 AI 대전환에 따른 비용·책임·편익의 분배 기준을 미리 설계해야 한다고 보고 법과 제도를 통해 노동·기업·데이터 기여자·국가가 함께 참여할 필요가 있다고 제안했다.</p> <p contents-hash="17ff1a8c1f9498847198823ad076192fb9d801e1702ea58a437ce09afac8d828" dmcf-pid="73W3Zwzteo" dmcf-ptype="general"> 최 교수는 혁신 촉진과 규제 마련 중 한쪽만 강조하면 AI 경쟁력을 확보하기 어렵다고 봤다. 이어 "현실을 잘 모르는 법률가가 일부 사건을 침소봉대해 추상적이고 광범위한 규제를 만드는 것을 경계해야 한다"며 "법률가와 정책 당국자에게 산업·기술 현장의 정확한 사실을 전달하는 과정이 중요하다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="5b1664cd146f957691b289bd95f837e08a49bd41df46806178b1e26aa8d9c649" dmcf-pid="z0Y05rqFnL" dmcf-ptype="general"> 김현철 연세대 의대 교수는 노동시장 진입 단계에 있는 청년 고용 보호와 의료·교육 제도 정비가 필요하다고 강조했다. 한국의 지역의료 문제에 대해서는 의사를 더 양성해 지방에 보내는 방식에 의존하는 대신 기술과 데이터, 원격 접근성을 통해 해결하는 방안을 병행해야 한다는 주장이다.</p> <p contents-hash="f1ddddd152d87cccc07cc1f901192c10fbfb3590ed70f9b870a61d7505d4c2fa" dmcf-pid="q1v1GkUZen" dmcf-ptype="general"> 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "한국이 AI 3대 강국을 목표로 하지만 3위라는 숫자 순위 자체는 중요하지 않다"며 "세계 1·2위와 동등한 수준의 성과를 내지 못하면 우리의 AI 모델과 서비스는 선택받지 못한다"며 위기의식을 드러냈다.</p> <p contents-hash="da089d20767b6fc4cbd09431cee5cc1ac7bd215061f25af541f32bb4b6403d96" dmcf-pid="BtTtHEu5di" dmcf-ptype="general"> 이어 "2026년에 AI 정책 방향과 판을 만들고 2027년에는 실제 성과로 승부를 봐야 한다"며 "형식적인 회의나 원론적인 논의를 넘어 어떤 분야에 자원을 집중하고 어떤 결과물을 만들 것인지 실질적인 방향을 정해야 한다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="8db4e21500aa1a376e3376d160a176679b013becb888142ead3b46f8aa21dd2b" dmcf-pid="bFyFXD71dJ" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 함께하면 잘해도 못해도 즐겁다…'프렌드슬롭'형 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