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임정환 모티프테크놀로지스 대표 "가중치 학습 넘어 설계자 철학 담긴 통제권이 실무적 기술 주권"정부 주도 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(K-AI)' 프로젝트에서 때아닌 원천기술 여부 논란이 일자 주목받는 개념이 있다.바로 '가중치(Weight)'다.

단순히 처음부터 끝까지 학습했다는 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 넘어 진정한 기술 주권을 확보하기 위한 기준이 무엇인지 재조명되고 있다.

가중치는 AI 모델이 학습 과정에서 획득한 지식과 판단 능력이 집약된 수치로 AI의 '지능 결정체'와 같다.임정환 모티프테크놀로지스 대표는 이를 반도체 분업 생태계에 비유해 설명한다.

임 대표는 "TSMC가 가진 독자 기술력은 설계도를 바탕으로 칩을 잘 찍어내는 '제조 공정' 기술을 가졌다면,좋은 칩을 설계하고 구조를 그리며 다음 세대 칩의 로드맵을 그리는 것은 엔비디아의 독자적인 설계 능력"이라고 했다.

이를 AI에 대입하면 가중치는 '제조된 결과물'이고 아키텍처는 '설계도'다.아키텍처 설계도를 참조하더라도 특화된 데이터와 고유한 학습 방법론으로 최적의 가중치를 뽑았다면 실질적인 기술 통제권을 확보한 것으로 보아야 한다는 의미다.


국방·안보 같은 민감 분야는 물론 최근 정부와 민간에서 독자 모델을 고집하는 이유는 결국 외부 의존성 탈피에 있다.라이선스 제약이 있거나 외부에서 응용프로그램 인터페이스(API) 서비스를 중단했을 때 대응 불가능한 위험을 차단하겠다는 취지다.

하지만 업계에서는 외부 구성요소 활용이 곧 독자성 결여를 의미하지 않는다는 입장이다.삼성전자가 외부 칩과 구글 안드로이드 운영체제(OS)를 사용해도 '독자 개발 스마트폰'으로 인정받는 것과 같은 이치다.

(사진=챗GPT 이미지 생성기)
임 대표는 "삼성전자가 외부 부품을 썼다고 해서 독자 개발이 아니라고 하지 않는다"며 "정량적으로 수치를 매기기는 어렵지만 대중과 업계가 납득하는 '정성적인 선'은 분명 있다.그 선을 넘는 기술적 기여가 있다면 독자적이라고 판단하는 것이 합리적"이라고 말했다.

실제 중국 AI 스타트업 딥시크는 '트랜스포머' 모델과 '어텐션' 등 기존 기술 근간을 활용했지만,연산 효율을 극대화한 '멀티 헤드 레이턴트 어텐션(MLA)' 같은 독자적인 구조적 변형을 가미했다.이러한 최적화로 전 세계에서 비교적 독창적인 아키텍처라는 평가를 받았다.


최근 K-AI 프로젝트에서 불거진 '프롬 스크래치' 논란은 기술적 본질보다 형식에 치우쳐 있다는 지적이 나온다.단순히 처음부터 학습했다는 행위 자체가 독자성을 담보해주지 않기 때문이다.

임 대표는 "메타 라마3(Llama 3) 모델 구조를 그대로 가져와 토씨 하나 안 틀리고 처음부터 다시 학습한다고 가정하자"면서 "과정은 프롬 스크래치겠지만 가중치 값만 조금 바뀐 그 모델을 누가 '한국의 독자 모델'이라고 인정하겠느냐"라고 반문했다.

즉,학습 시작점보다 중요한 것은 그 과정에서 개발자가 어떤 의도를 가지고 모델을 개선했느냐는 '설계자의 철학적 기여'라는 설명이다.


일부 전문가들도 진정한 독자 AI 개발 기준 중 하나로 '기술적 주관'을 제시한다.어떤 문제의식을 느끼고 어떤 개선 방향을 설정해 설계했느냐가 모델 가치를 결정한다는 것이다.

AI 기술 표절 혹은 활용을 둘러싼 소모적인 논쟁을 넘어 기술 주권 등급을 세분화해야 한다는 목소리도 높다.

독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회 (사진=과기정통부)
이승현 포티투마루 부사장(전 디지털플랫폼정부위원회 국장)은 최근 제안한 'AI 주권 등급(T-Class) 2.0'을 통해 "소버린 AI는 모든 부품을 국산으로 만든 순혈 AI가 아니다"라고 강조했다.국가 안보가 보장되는 4단계 이상의 주권 수준은 '해외 모델 구조를 참조하되 가중치를 100% 자체 학습해 통제권을 확보한 상태'면 충분하다는 논리다.

이 부사장은 "복제는 이해 없이 껍데기만 베끼는 것이지만,참조는 거인의 어깨 위에서 우리만의 지능을 구축하는 행위"라며 "외부 코드를 일부 참조하더라도 운영의 통제권을 우리가 완전히 쥐고 있다면 그것이 가장 강력한 소버린 AI"라고 말했다.

김진형 카이스트 명예교수 겸 중앙대 석좌교수는 "공개된 데이터와 정보를 합법적으로 사용할 수 있다면 당연히 이를 이용해 만들 것을 장려하는 게 바람직하다"고 말했다.

송세경 한국생성AI파운데이션협회(KGAF) 협회장도 "중국도 오픈이노베이션 전략하에 좋은 기술을 내재화한 결과가 지금의 경쟁력"이라며 "고의적인 악용은 안 되지만 레퍼런스를 참고해 더 높은 성능을 내는 것은 국가 경쟁력 차원에서 장려할 일"이라고 제언했다.
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