"큰일이다. 너무 빠르다" 초거대AI 시대, 경쟁의 요체는 [김현아의 IT세상읽기]

[이데일리 김현아 기자]

임용 서울대 법학전문대학원 교수·서울대 인공지능 정책이니셔티브 디렉터.

지난해 11월 챗GPT가 세상에 나온 뒤 “큰일이다. 너무 빠르다” 라는 두려움을 느꼈습니다. 그래서 시간 나는 대로 ‘초거대(LLM· Large Language Model) 인공지능(AI)’ 행사를 쫓아다녔지만 끝나면 뭔가 답답함이 있었던 것도 사실입니다.

그런데 지난 30일 임용 서울대 법학전문대학원 교수(서울대 인공지능 정책이니셔티브 디렉터)의 강연은 달랐습니다. ①초거대AI로 산업이 어떻게 바뀌고 있으며②앞으로 경쟁의 요체는 무엇일 지에 대한 해답을 제시해줬다고 할까요.

이 강연은 한국데이터법정책학회(회장 이성엽 고려대 교수)와 서울대 한국행정연구소(소장 우지숙 교수)가 주최한 AI 윤리법제포럼에서 이뤄졌습니다.

그의 설명을 들어볼까요?

①리소스·클로즈드·경량화가 화두로

임용 교수는 먼저 생성형 AI가 경쟁의 환경을 바꿀 것으로 예상했습니다. ‘리소스’ ‘클로즈드’ ‘경량화’가 화두라고 했죠.

리소스(resource)에 대해선 “지금까지 IT는 개발은 어렵고 서비스는 제로 코스트에 가까웠지만, 생성형AI(초거대AI)는 개발은 차치하고서도 운영 자체가 무지 비싸다. 클라우드 리소스를 너무 많이 잡아 먹는다”면서 “챗GPT를 만든 샘 올트먼도 초기에 ‘눈물이 날 정도로 비싸다’고 하지 않았나. 최근(챗GPT와 연동한 애플리케이션 서비스 기업들이) 일주 일에 몇 천만원, 몇 억원씩 비용을 내야 하는 것도 마찬가지”라고 했습니다. 그는 “자체적으로 데이터셋을 올리기 어려워 칩(NPU·신경망처리장치)을 강조하는 것이다. 이건 인프라 스트럭처 경쟁”이라고 했습니다.

오픈AI라는 스타트업이 마이크로소프트(MS)로부터 12조 원에 달하는 투자를 유치한 것이나, 초거대AI 개발사들이 엔비디아 칩을 대체하기 위해 리벨리온·사피온·퓨리오사AI 같은 반도체 설계 스타트업이나 삼성전자 같은 반도체 기업들과 제휴하는 것도 마찬가지죠.

두 번 째는 클로즈드(closed), 폐쇄성입니다. 임 교수는 “생성형 AI가 나오면서 내 데이터를 AI 학습을 위한 원시 자료로 제공했던 사람들 중 돈을 달라는 사람들이 생기고 있다. 예전 같으면 온라인상에 공개된 데이터를 가져다 쓰면 되는데 쉽지 않은 환경으로 가고 있다. 이게 스타트업들에게 너무 부담”이라고 했습니다.

실제로 챗GPT 모델에 기반해 출시된 MS 서비스 ‘코파일럿(Copilot)’에 대해 오픈소스를 만든 개발자들이 오픈AI가 자사 코드를 불법 복제했다며 소송을 제기했고, 세계 최대 사진 판권업체인 게티이미지(Getty Images)는 영국의 ‘스태빌리티 AI’를 상대로 1조8000억 달러(약 2268조원)에 달하는 초대형 손해배상 소송을 냈죠.

반대로 말하면 월 20달러를 내야 하는 ‘챗GPT 플러스’처럼 유료화할 수밖에 없는 이유이기도 하지요.

세 번 째는 경량화(輕量化)입니다. 그는 “모든 분야가 그런 건 아니지만 예전엔 에러율을 낮추는 것만이, 정확도를 갖추는 것만이 최고 가치였지만, 초거대AI 시대에는 저비용·경량화가 중요 가치로 부각하고 있다”고 설명했습니다.

임용 교수는 “그래서 나온 게 메타의 경량화된 언어모델 라마”라면서 “음모론으로 보면 메타가 오픈AI·구글보다 늦게 라마 개발을 발표하면서 (개발 붐을 불러 일으키기 위해) 일부러 모델을 뒤에서 공개했다는 말도 나온다”고 설명했습니다.

라마는 오픈AI나 구글보다 가벼운 모델로 전해지는데, 누군가 비트토렌트를 통해 라마가 사용한 가중치를 유출하면서 라마를 활용한 개발 붐이 일고 있죠.

우리나라에서도 스마일게이트가 라마 기반으로 메타휴먼 ‘한유아’를 개발 중이죠. 그는 “최근에는 심지어 랩톱에서 돌아가는 대형언어모델까지 나왔다”면서 “파라미터(매개변수)가 적어도 경량화해도 너만큼 퍼포먼스가 나와, 이런 논문들이 나오기 시작해 학계가 환호하고 있다”고 소개했습니다.

[이데일리 김정훈 기자]

우리나라는 세계에서 3번째로 ‘초거대(Large Language Model)AI’를 개발한 나라다. 2020년 6월 오픈AI가 1750억개 매개변수(파라미터)를 가진 GPT-3를 내놨고, 2021년 5월 화웨이가 2000억개 파라미터를 가진 판구(Pan-Gu)를, 2021년 11월 네이버가 2040억개 파라미터인 하이퍼클로바를 선보였다. 구글은 이보다 늦다.

②온플법, AI 개발에 위장 규제로 작동할 가능성

이처럼 챗GPT 출시 7개월여 만에 IT 산업을 둘러싼 화두가 바뀌고 있습니다.

통신망과 다른 인프라스트럭처(클라우드)경쟁으로, 과거 개방형 혁신과 다른 폐쇄형 생태계 중심으로 바뀌고 있죠.

성능의 기준에서도 경량화(저비용)의 중요성이 강조되고 있습니다.

정부의 산업 정책이나 경쟁 정책은 어떻게 바뀌어야 할까요. 한국은 미국, 중국, 이스라엘과 함께 자체 초거대 AI 파운데이션 모델을 개발 중인 몇 안 되는 국가이기도 합니다.

흥미로운 것은 임용 교수의 답입니다.

한마디로 ‘한참 전쟁 중이니 어떻게 바뀔지 모른다는 것을 인정하라’는 거죠. 다만, 초거대AI로 일제 시대 같은 빅테크 독점이 이뤄지진 않을 것으로 예상했습니다.

그는 “돈이 많이 들어 빅테크 중심의 자연독점이 증폭될 것이라는 견해도 있지만, 저는 반대로 검색 시장에서 흔들리는 구글을 보면 생성형AI는 기존에 우리가 공고하다고 생각했던 빅테크를 흔드는 기술혁신, 창조적 파괴를 가져올 잠재적 가능성이 있다”고 언급했습니다. 또 “우리나라의 개발자 생태계, 스타트업 생태계가 상당히 훌륭하다”고 부연했습니다.

[이데일리 문승용 기자]

임 교수는 공정거래위원회를 비롯해 전 세계 경쟁당국들이 서둘러 초거대AI를 규제하려는 데에는 부정적이었습니다.

그는 “네이버쇼핑이나 카카오모빌리티가 알고리즘으로 자사 우대를 했다고 얼마 전 공정위가 규제했는데 이는 AI 1.0 시대의 판별모델(랭킹모델)때의 이슈”라면서 “하지만 생성형AI 시대(AI 2.0)의 화두는 디지털 크리에이티브(digital creative)다. 창작자부터 비즈니스로 이어지는 모델”이라고 설명했습니다.

그러면서 “예전에는 산고의 고통을 겪은 창작물을 보호해주기 위해 심지어 (경쟁법상) 독점도 참아줘야 했는데, AI가 쉽게 창작하게 되면서 IP(지식재산권) 법제의 전제가 바뀔 것”이라고 예상했습니다.

같은 맥락에서 그는 유럽식의 규제에도 반대했습니다. 임 교수는 “AI로 만든 글이나 이미지에 ‘AI로 생성함(Made with AI)’이라는 표시를 필수로 해야 하는 등의 EU식 규제법은 아닌 것 같다”면서 “EU와 달리 규제에 반대하거나 소극적인 스위스, 영국, 호주 등은 (우리나라와 마찬가지로) 어느 정도 인공지능 역량이 있는 나라들”이라고 언급했습니다.

실제로 국회에 계류된 AI법안들 역시 산업 육성과 규제 완화를 담고, 고위험AI 정도만 사전 규제하자는 내용으로 전해집니다.

오히려 그는 현재 국회에서 논의 중인 ‘온라인플랫폼법’들에 대해 걱정을 내비쳤습니다.

임용 교수는 “초거대AI 관련 법안이 아니라 플랫폼 기업에 대한 규제법들이 AI 개발에 있어선 위장규제로 작동할 가능성이 있다”면서 “플랫폼 기업의 지배력 남용을 방지하면서도 인공지능 개발에는 저해가 안 되는 규제가 될 수 있으면 좋을텐데 현실적으론 쉽지 않을 것 같다. 스마트하고 유연한 규제가 필요하다”고 했습니다.

정말 맞는 말이네요. 한국에서 당장 걱정되는 규제법은 공정위가 일부 플랫폼 업체를 정해 사전에 규제하는 법안들이니까요. 이 법안들은 ‘게이트키퍼’가 데이터를 독점한다고 보고 규제하는 유럽의 DMA법과 유사합니다.

초거대AI로 산업을 둘러싼 환경과 경쟁의 요체가 빛의 속도로 바뀌고 있는데, 당장 국내 기업들의 발을 묶는 법안을 만들어야 할까요?

오히려 초거대AI로 바뀔 산업 구도에 대해 연구하고 공부하고, 그 후에도 필요하다면 법안을 검토할 필요성이 크다고 생각합니다.