[100분토론] 딥시크 ‘AI 전쟁’‥위기냐 기회냐? (1085회) - 2025년 02월 11일 밤 11시 30분

딥시크의 출현은 AI 전쟁에서의 새로운 전환점을 시사합니다. 이 토론에서는 딥시크가 기존 AI 모델과 어떻게 다른지, 그리고 그로 인해 AI 산업에서의 기회와 위기를 어떻게 다루어야 할지에 대한 전문가들의 통찰을 공유합니다. AI 기술이 급격히 발전하며 비용 절감과 접근성 확대의 가능성을 보여줍니다. 그러나 이 과정에서의 정보 보안문제와 윤리적 우려에 대한 냉철한 논의도 필요합니다. 궁극적으로, 우리는 기술 발전의 흐름 속에서 사회 구조와 인재 양성을 어떻게 변화시킬 것인지 고민해야 합니다.

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1. 🌟 AI 산업의 새로운 패러다임: 딥시크 [00:00:00] (14분)

• 중국의 인공지능 딥시크가 출시되며, 미국 엔비디아의 시가총액이 846조 원 증발하는 충격이 발생했다.
• 딥시크는 챗GPT의 1/18 비용으로 비슷한 성능을 내며, AI 생태계를 확장할 혁명적인 기술로 평가된다.
• 딥시크는 두 가지 모델을 보유하고 있으며, R1 경량 모델은 저렴한 비용과 오픈소스를 통해 주목받았다.
• 이러한 오픈소스및 가격 경쟁은 AI 모델 비용을 낮추어, 대중시장에서의 AI 서비스확장의 가능성을 시사한다.
• 딥시크의 출현 이후 AI 시장은 성능 경쟁에서 가격 경쟁으로 전환되고 있으며, 이는 새로운 AI 경제를 활성화할 가능성을 가지고 있다.

1.1. AI 패권 전쟁과 딥 시크의 등장 [00:00:00] (2분)

• 지난달 27일 미국 주식시장에서 엔비디아의 시가총액 846조 원이 증발하는 사건이 발생했으며, 이는 중국의 인공지능 딥 시크 출시의 충격적인 결과로 추정된다.
• 딥 시크는 미국의 챗GPT에 비해 1/18도 안 되는 비용으로 비슷한 성능을 만들어내며, 이는 글로벌 AI 생태계에 큰 영향을 미칠 수 있다.
• 전문가들 사이에서는 딥 시크에 대한 찬사와 비판이 혼재하며, 혁명적인 변화와 일시적인 흥행이라는 평가가 공존하고 있다.
• 딥 시크의 등장은 AI 패권 전쟁을 본격적으로 발발시킬 것으로 보이며, 이에 따라 큰 자본과 기술이 투입될 예정이다.
• 이러한 상황에서, 우리의 AI 기술이 어디에 위치해 있는지 토론할 필요가 있으며, 이는 위기이자 기회로 해석될 수 있다.

1.2. AI 전쟁 관련 토론회 소개 [00:02:20] (1분)

• 100분 토론은 AI 관련 전문가들이 모여 진행되는 프로그램이다.
• 이번 토론에 참여하는 전문가들은 카이스트의 김기응 교수, 고려대학교의 김승주 교수, 녹색포럼의 박태웅 의장, 블루닷 AI 연구센터의 강정수 박사 등이다.
• 시민 패널들이 참여하여 질문을 할 수 있는 시간도 마련되어 있다.
• 토론은 MBC 홈페이지와 유튜브를 통해 실시간으로 진행된다.

1.3. 딥시크의 특징과 경쟁력 [00:03:44] (2분)

• 딥시크는 기존 AI들과의 차별점이 있으며, AI 시장의 경쟁 양상을 변화시키고, 무기력함에 빠진 기관이나 국가에도 기회를 제공한다.
• 딥시크는 두 가지 모델, 즉 V3와 R1을 갖추고 있으며, V3는 거대 언어 모델로 6,710억 개의 매개변수를 가진다.
• R1 모델은 경량 모델로 비용이 적게 들고, 경쟁적이고 효율적인 엔지니어링 접근법으로 개발되었다.
• R1의 성공 요인은 오픈소스 방식으로 레시피를 공개하여 다른 개발자들도 활용할 수 있도록 하고, 이는 IT 생태계에 큰 충격을 주었다.
• 딥시크의 영향은 긍정적이며, 오픈소스개발 방식은 전 세계적인 IT 혁신에 기여하고 있다고 평가된다.

1.4. AI 모델의 성능과 대중화 경쟁 [00:05:58] (4분)

• AI 모델 훈련 시 체인 오브 쏘트 추론이 사용되며, 추론 과정의 체계적인 훈련을 통해 정확도를 높일 수 있다.
• 딥시크는 사용자가 원하는 방식에 맞추기 위해 성능을 희생하면서 답변하도록 조정하고 있다.
• AI 서비스대량 생산 가능성을 보여주는 것처럼, 가격이 저하되면서 대중 시장이 형성될 수 있는 기반이 마련되고 있다.
• 가격 경쟁이 존재해야 대중 시장이 형성되며, 이는 AI 경제활성화에 영향을 미친다.
• 오픈AI는 가격인하 및 서비스 접근성을 높이며 경쟁에서 효과를 보이고 있으며, 이러한 가격 경쟁이 스타트업에 긍정적인 영향을 미친다.

1.5. 딥시크의 혁신과 비용 구조 [00:10:11] (3분)

• 딥시크의 개발에 필요한 비용은 과소평가된 측면이 있으며, 막대한 비용이 들어갔을 것으로 추정된다.
• 딥시크의 학습 데이터 수집은 14조 개의 토큰을 요구하며, 이 데이터는 정제 비용이 필수적이다.
• AI 성능은 규모의 법칙에 따라 컴퓨팅 파워와 학습 데이터를 많이 투입할수록 높아지며, 이를 거스르기 힘든 상황이다.
• GPU는 학습에 비해 서비스 용도로 더 많이 사용되며, 생산하는 기업인 엔비디아의 주가는 이러한 수요 증가로 회복되는 중이다.
• 중국은 고성능 GPU의 수출 규제 영향으로 사양이 낮은 대중국 수출용 GPU를 사용하게 되어 연산 속도에 제한이 있을 것으로 보인다.

 

2. 🤖 AI 개발의 긍정적 외부 효과와 정보보안 논란 [00:14:21] (13분)

• AI 성능 향상을 위한 다양한 엔지니어링 트릭이 적용되어 최적화 수준이 매우 높다고 평가받는다.
• 비용 문제는 주요 고려사항이 아니며, 긍정적 외부 효과가 더 중요하다고 주장된다.
• AI 모델의 발전과 검증 방식이 변화하고 있으며, 이는 휴먼 피드백을 제거한 효용함수에 기반하여 기업들이 AI를 혁신할 수 있게 한다.
• 딥시크의 개인정보 수집 논란은 키보드 입력 패턴과 같은 과도한 데이터 수집 문제에서 비롯되며, 이는 보안 우려를 증대시킨다.
• 서비스와 오픈소스 모델의 구별이 강조되며, 오픈소스는 직접 서버에 설치할 경우 데이터 보안이 확보될 수 있지만, 서비스 이용 시 중국 서버와 연동되어 데이터가 유출될 위험이 존재한다.

2.1. AI 기술의 성능 최적화와 비용 문제 [00:14:21] (50초)

• 성능을 높이기 위한 다양한 엔지니어링 트릭들이 사용되고 있으며, 이는 인터넷 커뮤니티에서 인상적인 최적화 수준으로 평가받고 있다.
• 엔지니어들은 이러한 기술적 성과에 대해 박수를 보내고 싶어 한다.
• 비용 문제에 대해 언급할 때, 이는 미국에서 발생하는 문제로 간주된다.
• 비용이 중요하지 않다고 주장하며, 이는 친정적인 발언으로 평가될 수 있다.
• 긍정적 외부 효과에 대해 논의하며, 경제학적으로 전체 인류가 혜택을 받을 수 있는 요소를 살펴봐야 한다.

2.2. AI의 평가 방식의 변화와 기업의 반응 [00:15:11] (2분)

• 기존의 강화학습에서 휴먼 피드백의 필요성이 있었으나, 최근 AI가 스스로 효용함수를 만들어 휴먼 피드백을 생략할 수 있게 되었다.
• 이제 많은 기업들이 거대 언어모델을 개발할 때 휴먼 피드백을 제거하고 효용함수를 활용할 수 있게 되었고, 이는 비용 절약의 기회를 제공한다.
• 기술문서의 공개는 AI의 발전과 휴먼 피드백제거, 또한 증류 기법의 적용 가능성을 보여주었으며, AI가 스스로 학습할 수 있는 방법론을 제시하였다.
• AI의 생성된 데이터를 사용하여 새로운 AI 모델을 생성할 수 있다는 점이 확인되었고, 이는 진화와 연관이 있다.
• 전반적으로 AI 개발 비용이 증가했으나, 그들의 기여는 긍정적으로 평가되어야 하며, 한국 사회와 경제에 이를 활용하는 전략적인 접근이 필요하다.

2.3. 딥시크와 정보 보안 논란 [00:18:07] (3분)

• 딥시크는 개인 정보를 과도하게 수집한다는 비판을 받고 있으며, 특히 키보드 입력 패턴을 수집하는 것에 대한 우려가 크다.
• 키보드 입력 패턴을 통해 사용자의 행동을 분석하여 개인 식별이 가능해지며, 이를 통해 비밀번호 보안 강화 연구에 활용되기도 했다.
• 외국 보고서에 따르면, 딥시크의 코드가 로그인 정보를 중국 관영 통신사로 전송하는 기능을 포함하고 있어 정보 보안논란이 심화되고 있다.
• 정부는 딥시크와 그 모기업인 하이플라이어의 앱 사용을 금지하는 조치를 취하고 있으며, 이는 미국에서의 금지법과 유사한 흐름을 보인다.
• 2021년 중국의 데이터 보안법이 해당 논란에 더욱 기여하고 있으며, 이 법에 따르면 국가 안전과 관련하여 데이터 수집에 협조해야 하는 규정이 존재한다.

2.4. 딥시크 서비스와 정보보안 문제의 구분 [00:21:20] (2분)

• 딥시크는 중국 서버에서 호스팅되며, 이에 대한 정보보안 우려가 있으며, 서비스 사용 시 데이터가 중국에 전송될 수 있다.
• 오픈소스인 딥시크는 다운로드하여 자가 설치하면 보안 문제가 발생하지 않는다고 주장된다.
• 딥시크를 서비스 형태로 사용하는 것과 오픈소스로 다운로드 받아 사용하는 것 사이에는 명확한 차별화가 필요하다.
• 정보보안 문제가 발생할 경우, 이는 딥시크의 서비스 문제이지 아마존이나 마이크로소프트 애저 등 다른 플랫폼의 문제가 아니다.
• 사용자 설치형 서비스는 데이터가 사용자의 서버에 남기 때문에, 중국 서버와의 연결이 끊어지기 때문에 안전하다고 볼 수 있다.

2.5. 한국의 AI 사용 및 윤리 문제 [00:24:11] (3분)

• 한국 공무원들과 삼성전자가 챗GPT와 다른 AI를 사용하지 않고 있으며, 이는 과잉 반응으로 보인다.
• 한국 언론은 중국 문제를 부각하고 있지만, 금지령에 대해 선행된 과도한 포장이 존재한다.
• AI 기업들은 윤리적 책임과 관련하여 활동하고 있지만, 딥식은 그러한 부분이 부족하고, 관련 정보가 결여되어 있다.
• 유럽연합은 AI 법을 만들고 규제하는 과정에서, 윤리 의식보다 기술 성장의 논의 방향으로 변화하고 있다.
• AI 기술과 자동차 기술의 발전 속도 차이에 대한 우려가 있으며, 초기 단계부터 윤리적 고려가 필요하다는 지적이 있다.

 

3. ⚖️ AI 기술의 위험성과 안전성 문제 [00:27:58] (12분)

• 현재 AI 기술의 발전은 초기 단계로, 이에 따른 위험 요소를 사전에 고민해야 한다는 점이 강조된다.
• AI가 위험한 정보, 예를 들어 생화학 무기 제작법 등을 언급할 경우의 위험성이 특히 우려되며, 이는 사고 가능성을 높일 수 있다.
• AI의 안전성을 위해서는 보안 전문가의 참여가 필수적이지만, 현재 많은 AI 스타트업들은 이와 같은 인력을 충분히 확보하지 못하고 있다.
• 오픈소스 기술의 활용이 증가하면서 AI 개발이 용이해졌지만, 이로 인해 안전성에 대한 문제가 발생하고 있어 주의가 필요하다.
• AI 관련 기술의 경쟁에서 미국과 중국 간의 갈등이 심화될 경우, 이는 특히 엔비디아 같은 기업에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 지적이 있다.

3.1. ️ AI 기술의 현재와 위험성 [00:27:58] (2분)

• 현재 AI 기술은 초기 단계에 있으며, 이제 막 발전하고 있는 상황이다.
• AI 서비스의 중단과 책임감 문제는 사업자들이 중요한 고민거리가 될 것이다.
• 딥시크가 AI 기술 안전성과 위험성을 리뷰한 결과, 기존 경쟁 제품에 비해 위험한 화학무기 제작법에 대한 노출이 부족하다는 지적이 있다.
• AI가 다루는 주제가 위험성과 윤리적 문제를 포함하고 있어, 산업 초기 기준에 맞는 엄격한 규제가 필요하다.
• AI 기술이 잘못된 정보를 제공할 경우, 이는 심각한 사회적 위험을 초래할 수 있으므로 보안과 윤리에 대한 전문가의 의견이 중요하다.

3.2. AI 사용의 보안 문제 [00:30:27] (1분)

• 오픈 소스를 사용한다고 해서 안전하다는 주장은 잘못된 것이다.
• 마이크로소프트는 Azure 클라우드에서 딥러닝 서비스 제공 시, 해킹팀을 통해 코드 리뷰를 실시하고 부적절한 용어를 필터링하는 시스템을 갖추고 있다.
• 오픈 소스의 커스터마이징이 안전하게 사용될 수 있는 조건이지만, 이를 잘 수행하기 위해서는 전문가의 도움이 필요하다.
• 한국의 AI 업체들은 보안 전문가의 인원이 부족하여, 대기업에 비해 보안 문제를 잘 관리하지 못하는 경향이 있다.
• 따라서 오픈 소스를 커스터마이징할 때 전문가가 없으면 안전성을 보장할 수 없고, 이는 인력 및 예산 문제와도 관련이 있다.

3.3. AI 안전성에 대한 논의 [00:31:49] (1분)

• 안전한 AI라는 개념은 전문가들 간에 정의가 모호하며, 그에 대한 논의가 지속되고 있다.
• 안전의 수준에 대한 합의가 없기 때문에, AI 기술 발전속도에 대한 불안감이 존재한다.
• 기술 경쟁이 과도하게 이루어질 경우, 제어권의 상실 우려가 있음을 강조한다.
• 이러한 문제에 대한 정답은 없기 때문에, 양측이 토론을 통해 사회적 공감대를 형성해야 한다는 의견이다.

3.4. 딥시크와 오픈소스의 영향 [00:32:53] (2분)

• 엔비디아와 반도체 기업들의 주가는 회복 중이며, 관련 산업들이 활성화되고 있는 신호가 감지되고 있다.
• 엔비디아 주가 회복에 대한 시각은 일시적인 흥행이 아니라, 과민반응에서의 정상화로 해석된다.
• 챗GPT의 개발 과정에서 오픈소스의 영향이 크며, 이는 후발 주자들에게 매우 어려운 환경을 조성했음을 보여준다.
• 딥시크의 오픈소스공개로 인해, 새로운 모델의 개발이 급속도로 확산되었으며, 400개의 모델이 사흘 만에 생겨났다.
• 결국, 오픈소스는 AI 개발의 간소화와 자동화를 가져와, 글로벌 AI 업계에 큰 충격을 주었고 앞으로도 이러한 현상이 지속될 것으로 추정된다.

3.5. ️ 법적 분쟁과 AI 모델의 미래 [00:35:13] (5분)

• 2003년 SCO와 리눅스 간의 법적 분쟁은 오픈 소스 소프트웨어의 소유권과 도용 문제를 고려할 때, 현재 딥시크에 대한 우려를 환기시킨다.
• 딥시크가 오픈AI의 데이터 수집을 의심받음에 따라, 정당한 방법으로 훈련되지 않았다면 법적 소송이 발생할 가능성이 높아진다.
• 저작권 위반 문제는 뉴욕타임즈가 오픈AI를 상대로 법적 논쟁을 벌이며 부각되고 있으며, 이는 다른 언론사들에도 영향을 미칠 것이다.
• 제본스의 역설에 따라 GPU사용량이 가격 인하와 비례해 증가하지 않을 수 있다는 점에서, AI 기술의 가격 탄력성을 면밀히 평가해야 한다.
• 미국과 중국 간의 AI 갈등은 엔비디아와 같은 기업에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있으며, 이는 글로벌 AI 패권 경쟁과 관련이 깊다.

 

4. 🤖 AI의 미래와 사무직의 변화 [00:40:42] (17분)

• AI의 발전으로 인해 향후 5년에서 10년 사이에 사무직의 역할이 변화할 것으로 예상되며, 일자리의 감소 또는 대체가 우려된다.
• 오픈AI의 목표는 AI가 조직 단위의 업무까지 독립적으로 수행할 수 있게 되는 것이며, 이는 사람의 필요성을 제거하는 방향으로 나아가고 있다.
• 긍정적으로는 AI가 부가가치를 향상시켜 인간의 노동 시간을 줄일 수 있고, 이는 주 3.5일 또는 주 4일 근무로 이어질 가능성이 있다.
• 반면 부정적으로는 일부 직업이 완전히 사라짐에 따라 생존에 대한 고민이 깊어질 위험이 크다.
• 그러므로 사회 구조가 AI의 변화에 맞춰 조정되어야 하며, 이는 과거 산업혁명 시기와 유사한 중요한 전환점이라 볼 수 있다.

4.1. AI의 활용 범위와 사무직의 미래 [00:40:42] (1분)

• 시민 패널 박홍준은 AI의 활용 범위가 점점 넓어지면서 관심과 걱정이 커지고 있다고 언급한다.
• 박홍준은 향후 5년에서 10년 내로 AI가 사무직의 역할에 미칠 영향을 질문한다.
• 그는 또한 인간과 AI의 협업 과정과 사무직이 장기적으로 경쟁력을 유지하기 위해 쌓아야 할 경험에 대해 문의한다.
• 이는 AI로 인한 대체에 대한 전반적인 걱정이 반영된 질문으로 보인다.

4.2. AI의 목표와 사회적 영향 [00:41:45] (2분)

• 오픈AI의 목표는 사람들이 필요 없는 AI를 만드는 것으로, 이는 인간의 지능을 초월하는 인공지능을 지향한다.
• AI의 최종 목표는 회사 단위의 업무를 혼자서 처리할 수 있게 되는 오르가니제이션 단계에 도달하는 것이다.
• 이 단계가 실현되면, 사람에 대한 필요성이 줄어들게 된다.
• AI와 협업이 자연스러워지면서 사무직 일자리가 줄어들고, 어떤 직업은 아예 사라질 가능성이 있다.
• AI가 부가가치를 높여서 인간의 노동 시간을 줄일 수 있는 좋은 그림과 함께, AI에 의해 일자리를 잃고 고민하게 되는 나쁜 그림이 동시에 존재한다.

4.3. AI 연구와 국제 협력의 어려움 [00:44:29] (8분)

• AI 관련 논문은 오픈소스로 공개되지만, 재현성을 확보하는 것은 여전히 중요하다고 강조된다.
• 연구자 커뮤니티의 협력 네트워크는 필수적이며, 스캔들 발생 시 연구 환경에 부정적 영향을 미칠 수 있다.
• 미국과 중국 간의 AI 연구에서 정치적 갈등은 연구 윤리와 협력을 저해하는 요인으로 작용한다고 주장된다.
• 중국의 AI 투자 및 자원이 엄청나며, 알리바바는 H100을 10만 장 이상 보유하고 있어 한국의 절대 수량을 초과한다.
• 한국은 AI 대산업 전환기에 비교적 조용한 상황이며, 중국에서는 여러 딥시크관련 기업이 존재한다고 지적된다.

4.4. AI 인재 유출과 생태계 문제 [00:52:35] (3분)

• 우리나라는 인재가 많지만, 모두가 의사가 되려는 사회적 구조가 문제라고 한다. 따라서 AI 인재 또한 해외로 유출되고 있다.
• 프랑스는 AI 개발자들이 해외에서 돌아오도록 유도하는 미스터리 전략을 통해 고국으로 돌아오기를 요청하고 있으며, 이 과정에서 비자 문제와 임금 차이를 해결해주겠다고 약속한다.
• 고성능 컴퓨팅 인프라가 없더라도 클라우드 서비스를 활용하면 된다. 즉, 이를 제공하는 대기업의 서비스를 사용하면 충분하다는 주장이다.
• 한국에서 AI 모델을 개발하는 데에는 인재의 부족이 큰 장애물로 작용하고 있으며, 필요한 인재를 해외에서 불러오기 위한 노력이 필요하다.
• 국내 AI 인재의 대우가 열악하여 해외로 유출되는 경우가 많다는 점이 강조된다.

4.5. AI 분야의 생태계 구축과 인재 유출 [00:55:54] (1분)

• 생태계가 구축되어야 AI 분야에서 함께 일할 동료가 생기고, 이는 다른 인재들이 오픈웨어와 같은 기관으로 유입되는 중요한 요소이다.
• 카이스트 졸업생들이 해외 취업을 많이 하는 경향이 있으며, 특히 AI 분야에서 두드러진다.
• 그러나 국내와 해외의 처우 차이를 고려할 때, 졸업생들이 자유롭게 진로를 선택할 수 있도록 존중해야 하며, 억지로 눌러앉히는 것은 인권 침해로 간주된다.
• 미래에 한국으로 돌아오고 싶은 환경이 마련되어야 하며, 이를 위해 의식적인 노력이 필요하다.
• 성공 비결은 더 많은 투자가 모든 혁신을 이끌어내지 않는 것을 인식해야 하며, 이는 AI 분야에서도 동일하게 적용된다.

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5. 💡 한국의 AI 생태계와 기술 투자 방향성 [00:57:49] (19분)

• 창의성은 현재 미국에 집중되어 있으며, 한국은 주로 기술을 모방하는 국가로 인식되고 있다. 따라서, 한국이 창의적인 국가로 발전하기 위해서는 기술 투자뿐 아니라 도덕적 존경을 받을 방향성을 제시해야 한다.
• 한국의 연구자들은 문화적 자긍심을 갖고 세계적으로 인정받는 성과를 이루어야 한다는 인식이 필요하며, 이를 통해 생태계가 형성될 것이라고 주장된다.
• AI 개발의 방향성으로, 미국과의 기술 경쟁 속에서 한국이 어떤 분야에서 경쟁력을 발휘할 수 있는지 고민해야 하며, 외국 기술을 활용하여 더 나은 응용 서비스를 만들 가능성도 열려 있다.
• AI 독립성 강화를 위해, 한국은 자체 거대 언어 모델을 문제없이 만들 수 있는 기술 기반을 갖춰야 하며, 정부와 민간이 협력해야 한다는 견해가 존재한다.
• 클라우드 규제와 관련하여, 정부의 역할은 과도한 규제보다는 기본 기술 연구 개발을 지원하는 것이며, 민간 주도의 발전이 강조된다.

5.1. 창의성의 필요성과 문화적 자긍심 [00:57:49] (39초)

• 더 많은 투자가 반드시 더 많은 혁신을 가져오는 것이 아니며, 현재 한국은 모방 국가로 창의성에서 미국에 뒤처져 있다.
• 한국이 창의성 있는 국가로 나아가기 위해서는 기술 투자가 필요할 뿐만 아니라, 도덕적 존경심을 받을 수 있는 방향성도 제시해야 한다.
• 한국의 개발자와 연구자들은 전 세계에서 존경받는 문화를 만들어야 하며, 딥시크는 이 목표를 향해 나아가고 있다.
• 딥시크는 모든 기술을 오픈소스로 공개할 예정이며, 기술에 여러 가지 결함이 존재한다.
• 이러한 노력들이 성과를 이루었을 때 생태계가 만들어진다고 언급되며, 이 과정에서 느껴지는 흥분과 기대감도 표현된다.

5.2. 오픈AI의 초창기와 현재의 갈등 [00:58:29] (1분)

• 오픈AI는 비영리 조직으로 시작했으나, 자금 부족으로 영리 조직으로 전환하였다.
• 초기 목표는 특정 기업, 특히 구글이 AGI를 독점하는 것을 방지하고 이를 인류와 공유하는 것이었다.
• 연구자들 중 일부는 이러한 초기 목표와 가치가 훼손되었다고 느끼며 상처를 받았다.
• 샘 알트만은 레딧 커뮤니티와의 대화에서 오픈소스 정책에 대한 진지한 고민이 필요하다고 언급하였다.
• 그러나 이 발언은 조직의 공식 입장이 아닌, 개별 과학자들의 감정을 반영한 것이다.

5.3. 한국 사회의 AI 인재와 기술 개발 전략 [00:59:35] (3분)

• 한국 사회가 인재를 모으기 위해서는 금전적 지원이 필요하다고 언급된다. 이에 딥마인드에서 더 높은 급여를 제시했음에도 스톡옵션은 제공하지 않았다고 설명한다.
• AI 생태계에서의 한국의 위치에 대해 고민해야 하며, AI 전문 인력이 부족한 상황에서 단기적으로 결과를 내기 위해서는 국내 기술 뿐만 아니라 외국과의 협력이 필요하다고 주장한다.
• '소부장 AI'에 대한 강조가 있으나, 외국 기술을 사용할 경우 데이터 주권 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 자체 기술 개발이 중요하다고 지적된다.
• 클라우드 기술과 AI 관련 논의에서, 핵심 기술 개발 뿐만 아니라 외국 기술의 응용도 중요하다는 주장과 함께, 효율적인 비용과 성능 개선을 위해 많은 이용이 필요하다고 강조한다.
• 딥시크의 성공을 통해 소프트웨어의 기능과 가격 경쟁력이 소비자의 선택에 중요한 역할을 한다고 설명하며, AI 모델의 활용 가능성에 대한 열린 태도를 요구한다.

5.4. AI 주권과 한국의 독자적 시스템 구축 필요성 [01:03:00] (3분)

• 정부의 세제, 예산 지원과 인재 모으기, 기업들의 연합을 통해 한국만의 AI 시스템 구축이 매우 중요하다고 평가된다.
• 우수한 LLM 활용의 중요성에도 불구하고, 한국의 자체 시스템 개발 노력은 절대 포기하지 않아야 한다.
• 딥시크의 V3 모델은 14조의 토큰을 사전 학습하여 기반 모델을 형성하고, 이를 통해 R1이라는 후속 모델을 개발하였다.
• 전투기 KF-21과의 비유를 통해, 미국산 엔진 사용의 제약을 언급하며 기술 주권의 필요성을 강조하였다.
• AI가 보편 기술이 되는 상황에서 한국 엔지니어들이 모여서 파운데이션 모델을 개발하고 오픈소스로 활용할 필요성이 있다고 제안된다.

5.5. 거대 언어 모델과 정부의 역할 [01:06:39] (3분)

• 거대 언어 모델을 한국이 자체적으로 개발하는 것은 찬성하지만, 이는 학계에서 관리되어야 한다.
• 한국의 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률은 과도한 규제를 동반하고 있으며, 이는 발전과 규제를 동시에 고려해야 할 필요성을 지적한다.
• 민간 기업이 자율적으로 거대 언어 모델을 개발할 수 있도록 해야 하며, 국가의 개입은 최소화되어야 한다는 입장이다.
• 스탠포드와 같은 기술 지원을 위한 정부의 역할이 필요하나, 구체적으로 기금 마련이나 인재 모집 지원으로 한정해야 한다.
• 정부가 시장에서의 직접적인 개입을 피하고, 민간의 연구 개발을 지원하는 방향으로 나아가야 한다고 주장된다.

 
원본영상
https://youtu.be/KCqbaO2jIwg