여느냐 닫느냐 그것이 문제로다 - 오픈소스 vs 폐쇄형 모델

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AI의 딜레마: 오픈소스 VS 폐쇄형 모델

© Ai Michalis, Greece (Liam Spradlin, Unsplash)

한때 소수의 기술 엘리트만이 다룰 수 있었던 인공지능(AI)은 이제 누구나 사용할 수 있는 도구로 변화하고 있다. 하지만 과연 AI는 개방해야 할까, 아니면 보호해야 할까? AI의 개방성 논란은 마치 판도라의 상자를 여는 것과 같다. 열면 혁신과 발전이 쏟아져 나오지만, 동시에 예상치 못한 위험도 함께 등장한다.

최근 '오픈 AI(OpenAI)'의 '샘 올트먼(Sam Altman)' CEO가 "오픈소스 전략을 고려 중"이라고 발언하면서 AI 모델의 개방성과 폐쇄성에 대한 논의가 재점화되었다.

AI 기술의 문을 열 것인가, 닫을 것인가? 오늘은 오픈소스 AI와 폐쇄형 AI 모델의 장단점을 깊이 있게 탐구한다.

오픈소스 AI 모델의 장•단점

오픈소스 AI 모델은 마치 퍼즐과 같다. 누구나 새로운 조각을 만들어 넣을 수 있고, 함께 맞춰가면서 더 멋진 그림을 완성할 수도 있다. 하지만, 퍼즐 조각이 무분별하게 바뀐다면 어떨까? 누군가는 보안이 취약한 조각을 끼워 넣을 수도 있고, 어떤 기업은 완성된 퍼즐을 자기 것이라고 주장할 수도 있다.

✅ 오픈소스 AI의 장점

비용 절감 및 접근성 향상

오픈소스 AI 모델은 누구나 자유롭게 활용할 수 있어 연구 및 산업적 활용에서 비용을 절감할 수 있다. 대표적인 사례로 '메타(Meta)'의 '라마(LLaMA)' 시리즈가 있다. 이 모델은 기업과 연구자가 추가적인 라이선스 비용 없이 사용할 수 있도록 개방되었다.
커뮤니티 주도 혁신

전 세계 개발자와 연구자들이 오픈소스 모델을 개선하면서 AI 기술이 빠르게 발전하고 있다. '리눅스 운영체제(Linux OS)'가 그 대표적인 예다. 누구나 코드를 수정 및 배포할 수 있어 상대적으로 빠른 혁신의 가능성이 있다.
확장성과 유연성

AI 모델을 특정 목적에 맞게 수정할 수 있어 산업별 맞춤형 솔루션 개발이 용이하다. '스탠퍼드 대학(Stanford University)' 연구팀은 기존의 GPT 모델을 활용해 의료 데이터를 분석하는 AI를 개발하기도 했다.
AI 연구의 개방성 증대

AI 연구자들은 오픈소스 모델을 활용해 투명한 연구 환경을 조성할 수 있다. 이는 2023년 '네이처(Nature)' 논문에서도 강조된 바 있다. 즉, 연구자들이 협력할수록 AI의 발전 속도가 가속화된다는 것이다.

❌ 오픈소스 AI의 단점

보안 및 악용 위험

개방된 AI는 해커나 범죄자들이 악용할 가능성이 크다. 2021년, '다크웹(Dark Web)'에서는 오픈소스 AI를 활용한 사이버 공격 사례가 보고되었다.
저작권 및 라이선스 문제

오픈소스 AI는 누구나 사용할 수 있지만, 라이선스 정책이 불명확한 경우가 많다. '스태빌리티 AI(Stability AI)'는 오픈소스로 배포한 모델이 기업들에 의해 상업적으로 사용되면서 법적 분쟁을 겪기도 했다.
품질관리 유지가 어려움

폐쇄형 모델은 일정한 품질이 유지되는 반면, 오픈소스 모델은 개발자의 실력에 따라 품질이 좌우될 수 있다. 일부 오픈소스 AI 프로젝트는 유지보수가 제대로 이루어지지 않아 성능 저하 문제가 발생했다.

폐쇄형 AI 모델의 장•단점

폐쇄형 AI 모델은 마치 거대한 성과 같다. 두꺼운 성벽과 철문이 AI 기술을 보호하고, 오직 성주(기업)만이 그 안에서 혁신을 이루어낼 수 있다. 덕분에 성 안에서는 최고급 기술이 안전하게 발전하는 반면, 성 밖의 사람들은 높은 입장료를 내야만 AI를 사용할 수 있다. 게다가 성문이 굳게 닫혀 있다면, 새로운 아이디어가 안에서 받아들여지기도 어렵다.

✅ 폐쇄형 AI의 장점

높은 보안 수준

폐쇄형 AI 모델은 기업이 직접 관리하기 때문에 보안성이 뛰어나다. '구글(Google)'의 'Gemini'는 고급 보안 프로토콜을 적용해 데이터 유출 위험을 최소화하고 있다.
고품질 유지 및 지속적인 업데이트

'오픈 AI'의 'GPT-4', '마이크로소프트(Microsoft)'의 '코파일럿(Copilot)'과 같은 폐쇄형 모델은 지속적으로 성능 개선이 이루어진다. 연구 개발(R&D) 투자 덕분에 최신 기술이 적용된다.
수익 창출 가능

기업이 폐쇄형 AI를 통해 유료 서비스를 제공하며 AI 연구 개발 비용을 충당할 수 있다. 이는 AI 기술의 장기적인 발전을 촉진한다.
법적 리스크 최소화

폐쇄형 모델은 기업이 모든 권한을 소유하기 때문에 법적인 이슈가 적다. 반면, 오픈소스 모델은 라이선스와 관련된 법적 리스크가 존재할 수 있다.

❌ 폐쇄형 AI의 단점

비용 부담 증가

폐쇄형 AI 모델은 사용자가 일정 비용을 지불해야 하며, 기업도 AI 모델 유지 및 운영에 높은 비용이 든다.
기술 혁신 속도 둔화

개방된 모델이 혁신을 촉진하는 반면, 폐쇄형 모델은 특정 기업이 독점적으로 운영하기 때문에 발전 속도가 상대적으로 더디다.
의존성 문제

특정 폐쇄형 모델을 사용할 경우, 해당 기업의 정책 변경에 영향을 받을 수 있다. 오픈 AI의 API 가격 인상은 많은 스타트업들에게 부담이 되었다.

마치며,

AI 기술의 개방성과 폐쇄성은 각각의 장단점이 있으며, 특정 상황과 목적에 따라 적절한 선택이 필요하다. 최근 '딥시크(DeepSeek)'의 등장으로 AI 모델 개발 비용이 대폭 감소하면서, 오픈소스 AI 모델이 더욱 주목받고 있다.

하지만, 보안 문제나 품질 관리를 고려하면 폐쇄형 모델의 강점도 무시할 수 없다. 따라서, 미래 AI 산업에서는 '부분 개방 모델(Hybrid Model)'이 중요한 역할을 할 가능성이 크다. 특정 핵심 기술은 폐쇄형으로 보호하면서도, 연구와 개발을 위한 일부 요소는 개방하는 방식이 바람직할 것이다.

오픈 AI가 오픈소스 전략을 고려하는 것도 이러한 흐름을 반영한 결정이라고 볼 수 있다. AI 기술이 발전하면서 개방성과 보안성 사이에서 균형을 찾는 것이 앞으로의 과제가 될 것이다.