AI 열풍 속, 똑같은 코드를 썼는데 '그게 문제야?'
왜 AI계에선 ‘오픈’이 이렇게 논란일까?
최근 인공지능 업계에서 뜨거운 감자가 바로 ‘오픈소스’와 ‘오픈 웨이트’ 이야기예요. 특히 미국과 중국의 접근법이 완전히 다르거든요. 미국은 기본적으로 핵심 모델은 깐깐하게 감추고 연구 결과만 열어서 생태계를 넓히려 해요. 반면 중국은 핵심 가중치(무게값)를 확~ 풀어서 개발자들이 마음껏 손 댈 수 있게 만들죠.
이게 왜 그런지 궁금하시죠? AI 모델은 ‘코드, 가중치, 데이터’ 세 가지 덩어리로 구성돼 있는데, 어떤 걸 공개하느냐에 따라 법적 책임과 권리 문제가 확 달라져요. 쉽게 말해, 코드는 보여줘도 데이터나 핵심 학습법은 깐깐하게 숨기는 게 추세입니다.
한국의 AI, 다 똑같이 따라 하는 거 아니야?
한국도 정부 주도로 ‘국가대표 AI’를 키우고 있지만 정작 완전 새로 만드는 건 아니에요. 이미 공개된 AI 논문과 모델들을 섞어 쓰며 성능을 좀 끌어올리는 정도죠. 그래서 어떤 이들은 한국 AI가 글로벌 거대 AI업체들의 ‘모델 카피캣’ 같은 모양새라고 말하기도 해요.
그러나 문제는 ‘카피’가 아니라 **“누가 뭘 얼마나 컨트롤 하냐”**입니다. 라이선스 관리부터 수정·대응 능력까지 제대로 갖추면 법적 분쟁도 줄고 책임소재도 분명해지니까요.
똑같이 카피해도 책임은 누가 질까?
요즘 AI 유사성 논란이 자주 보이는데요, AI계에서는 ‘남이 만든 걸 얼마나 바꾸고 개선했는지’가 법적·윤리적 핵심이에요. 그냥 베껴서 쓴 건 금물이지만 논리적 설명과 출처 투명성, 문제가 생겼을 때 즉각 대응할 수 있는 체계가 더 중요하거든요.
미국 오픈AI나 중국 알리바바도 이런 이유로 중요 부분은 감추면서도 외부에 일부는 공개하는 바람직한 균형을 찾으려 애쓰고 있습니다.
결국 우리도 통제력이 생명!
한국에서 AI 개발자가 꼭 알아야 할 점은 ‘완전 오픈’이 아니어도 된다는 것. 중요한 건 라이선스를 잘 관리하고, 뭔지 모를 AI 문제가 터졌을 때 누가 책임지고 해결할지 확실히 정하는 것이에요.
이런 ‘통제 능력’이 우리 AI의 진정한 경쟁력이 된답니다. 다음에 AI 이야기 나오면 ‘그거 누가, 어떻게 만든 거야?’ 한 번쯤 따져보면 더 재미있을 거예요!
