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데이터 주권에서 소버린 AI까지: AI 패권 경쟁 속 한국의 국가대표 LLM 전략

일반 리포트 2025년 08월 19일
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목차

  1. 데이터 주권의 중요성과 현황
  2. 국가대표 AI 개발 경쟁 구도
  3. 소버린 AI 전략과 과제
  4. 주요 기업의 AI 파운데이션 모델 현황
  5. AI 안전성과 신뢰성 국제표준 선도
  6. 정부 정책 및 공공가치 실현
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 8월 현재, 한국은 글로벌 AI 패권 경쟁에 적극적으로 대응하고 있으며, 주요 전략으로는 데이터 주권 확보, 국가대표 AI 파운데이션 모델 개발, 소버린 AI 전략 및 국제 표준 선도 등이 포함된다. 데이터 주권 개념은 국가가 자국 내 데이터에 대한 권한을 보유하고, 이를 통해 정책 및 규제를 자율적으로 설정할 수 있는 주권을 의미한다. 이는 단순한 기술적 문제를 넘어 외교, 무역, 안보 및 기술 전략의 필수 요소로 부각되고 있다. 특히 유럽연합, 미국, 중국은 데이터 관련 규제를 통해 각국의 데이터 주권을 강화하고 있으며, 한국도 이에 대응하기 위해 여러 노력을 기울이고 있다.

  • 일례로, 한국 정부는 과학기술정보통신부 주도로 15개 컨소시엄의 AI 파운데이션 모델 개발 사업을 시행하고 있으며, 이에 참여하는 다양한 기업과 연구기관들은 협력해 세계 수준의 한국형 모델 개발에 주력하고 있다. 이러한 노력의 일환으로 SK텔레콤은 '유용한 AI' 모델을 목표로 하고 있으며, LG AI연구원은 'K-엑사원' 모델 개발에 집중하고 있다. 이러한 기업들의 협력은 AI 생태계의 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 작용하고 있다. 아울러 ETRI는 AI 안전성과 신뢰성 확보를 위한 국제 표준 개발에 착수하여, 한국이 AI 기술의 글로벌 규범을 선도하는 방향으로 나아가고 있음을 시사하고 있다.

  • 소버린 AI 전략은 외국 AI 모델에 대한 의존도를 줄이고 독립적인 AI 기술 개발을 통해 국가의 디지털 주권을 확보하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 위한 LLM 등급 체계도 마련되어 있다. 각 등급은 한국의 AI 모델이 자립화되도록 단계적으로 평가하는 기준으로 활용되고 있다. 현재 소버린 AI의 설계 및 개발은 한국의 국가 경쟁력을 높이는 핵심 과제로 자리 잡고 있으며, 이를 통해 데이터, 인프라, 인재 및 국제 협력을 강화하는 제언이 제시되고 있다.

2. 데이터 주권의 중요성과 현황

  • 2-1. 데이터 주권 개념

  • 데이터 주권은 국가가 자국 내 발생하는 데이터의 수집, 저장, 처리, 이전에 대한 권한을 보유하고, 이를 통해 데이터 관련 정책과 규제를 자율적으로 설정할 수 있는 주권을 의미한다. 2025년 현재, AI의 발전과 맞물려 데이터의 가치가 높아짐에 따라 데이터 주권은 단순한 법적 문제를 넘어 외교, 무역, 안보, 기술 전략 등 다각적인 측면에서 중요한 이슈로 부각되고 있다.

  • 데이터 주권의 강화는 국가 경쟁력과 직결되며 개인 정보 보호, 산업 기술 보호, 그리고 AI 학습 데이터의 국가 내 보관 의무화 등의 흐름을 통해 나타난다. 예를 들어, 유럽연합(EU)의 일반개인정보보호법(GDPR)은 데이터 주권 강화를 위한 대표적인 법적 장치로, 회사가 수집할 수 있는 개인 데이터의 범위를 제한하며, 데이터를 처리하는 절차의 일관성을 요구하고 있다. 이러한 규제는 기업들로 하여금 데이터 보호를 최우선 과제로 삼게 하며, 나아가 국가가 데이터 주권을 통해 국제적 거래 및 경쟁에서의 우위를 차지할 수 있도록 한다.

  • 2-2. EU·미국·중국 주요 규제 동향

  • 2025년 현재, 세계 주요 국가들은 데이터 주권을 확보하기 위한 다양한 규제를 시행하고 있으며, 이에 따라 각국의 데이터 관련 법제도와 정책이 급속히 변화하고 있다. 예를 들어, 유럽연합은 2026년 8월부터 AI법을 전면 시행할 예정이며, 이는 모든 AI 시스템의 투명성과 책임성을 증진시키고자 하는 법적 기반을 마련하는 것이다. 이러한 법은 EU 내에서 데이터의 이전, 저장 및 학습 과정의 투명성을 요구하며, 기업이 유럽 시장에 진출하기 위해서는 이러한 규제를 준수해야 한다.

  • 미국에서는 클라우드 액트와 같은 법안이 통과되면서 기업의 데이터 저장과 처리 방식에 대한 규제가 강화되었다. 이는 기업들이 클라우드 기반 서비스에 의존하게 됨에 따라 그에 따른 데이터 보호 및 프라이버시 관련 법적 측면이 강조되고 있다. 또한, 미국 내에서의 데이터 주권 운동은 점점 더 강력해지고 있으며, 각 주마다 데이터 관련 법안이 상정되고 있다.

  • 중국은 데이터 보안법을 통해 데이터의 국가적 통제를 더욱 강화하고 있다. 이 법은 중국 내의 데이터 저장, 처리, 여타 사용에 대해 국가의 엄격한 감시와 통제를 요구하며, 데이터를 국경을 넘어 무작위로 이동시키는 것을 방지한다. 이러한 추세는 데이터 주권을 확보하기 위한 국제적 경쟁의 한 축으로 자리매김하고 있다.

  • 2-3. 국가 경쟁력 연계 사례

  • 국가 데이터 주권의 중요성이 높아짐에 따라, 데이터가 산업 경쟁력과 직접적으로 연결되고 있다. 한국에서도 데이터 주권 확보를 위해 여러 갈래의 노력이 진행되고 있으며, 정부는 이를 국가 전략의 핵심 과제로 삼고 있다. 예를 들어, 2025년 기준으로 한국은 데이터 주권 확보를 위한 '소버린 AI' 구상을 발표하고, 데이터, GPU, 인재를 3대 자원으로 간주해 이를 자유롭게 선택하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.

  • 또한, 구글과 애플이 한국 정부에 고정밀 지도 데이터를 해외 서버로 이전할 것을 요청한 사안이 есть데이터 주권의 중요성을 부각시키는 대표적인 사례이다. 이에 한국 정부는 군사 시설 등에 대한 안보 우려로 인해 요청을 거부하거나 결정을 보류하는 결정을 내렸다. 이러한 사례는 데이터가 단순한 산업 자원이 아니라 국가의 안보와 직결되는 전략 자산임을 보여준다. 더불어, 개인 차원에서도 데이터 주권의 중요성이 인식되면서 '마이데이터 2.0'이 시행되는 등 국민의 데이터 권리와 개인 정보 보호가 제도적으로 명확해지고 있다.

  • 이렇듯, 데이터 주권은 단순한 법적 개념을 넘어 국가 경쟁력, 기업의 글로벌 진출 가능성, 그리고 개인의 정보 보호와 권리를 강화하기 위한 불가결한 요소로 자리 잡고 있다. 따라서 각국의 데이터 전략은 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 자원으로 보아야 할 것이다.

3. 국가대표 AI 개발 경쟁 구도

  • 3-1. 과기부 15개 컨소시엄 현황

  • 2025년 8월 현재, 한국의 과학기술정보통신부는 AI 기술 개발을 위한 '독자 AI 파운데이션 모델 개발사업'을 주도하고 있으며, 이에 참여한 15개 컨소시엄은 각기 다른 역량과 자원을 조합하여 세계 수준의 한국형 AI 모델을 개발하는 데 힘쓰고 있다. 이 프로젝트는 정부의 대규모 투자와 함께 첨단 GPU 인프라와 국가 데이터 자원, AI 인재 등을 국가 차원에서 집중 지원받고 있으며, 이는 국내 AI 생태계의 경쟁력 향상에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

  • 참여 컨소시엄에는 SK텔레콤, 네이버클라우드, LG AI연구원, 업스테이지 등 대표적인 대기업과 AI 스타트업이 포함되어 있으며, 이들과 함께 고려대학교, 연세대학교 등의 연구기관도 참여하고 있다. 이러한 다양한 기업 및 기관의 협력은 인프라와 기술적 지식을 공유하며, 시너지 효과를 극대화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

  • 3-2. 참여 기업 및 연구기관

  • 이번 국가대표 AI 개발 프로젝트에는 15개 컨소시엄이 참여하고 있으며, 각 컨소시엄은 고유의 연구 및 개발 목표를 가지고 있다. 예를 들어, SK텔레콤은 '유용한 AI'라는 목표 아래 다양한 서비스를 제공하는 AI를 개발하는 데 주력하고 있으며, LG AI연구원은 최첨단 대형 언어 모델(LLM)과 멀티모달 AI를 연구하면서 데이터 주권을 확보하기 위한 전략을 구체화하고 있다.

  • 이외에도 네이버클라우드는 클라우드 기반의 AI 서비스 제공에 초점을 맞추고 있으며, 업스테이지는 데이터 중심의 AI 개발에 특별한 중점을 두고 있다. 이처럼 각각의 기업들이 가진 기초 연구와 실용화 노력이 결합되어, 고속 성장하는 글로벌 AI 시장 내에서 경쟁력을 높이기 위한 공동 노력이 이루어지고 있다.

  • 3-3. 평가 절차와 일정

  • 이 사업의 성공적인 실행을 위해 과학기술정보통신부는 신청한 15개 컨소시엄의 기술력과 구현 가능성을 평가하는 절차를 마련하였다. 1차 서면 평가를 통해 후보팀을 최대 두 배수로 줄인 후, 2차 발표 평가에서 각 팀의 혁신성과 실현 가능성을 종합적으로 심사할 예정이다. 최종 선정된 팀은 2025년 8월 중으로 발표될 계획이다.

  • 선정된 컨소시엄은 정부로부터 'K-AI'라는 공식 명칭과 함께 대규모 자금을 지원받게 되며, 이는 한국형 AI 모델을 세계 수준으로 개발하는 데 중요한 밑거름이 될 것으로 기대된다. 또한 이 모델은 오픈소스로 공개되어, 한국의 AI 생태계 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다.

4. 소버린 AI 전략과 과제

  • 4-1. 소버린 AI 정의 및 목표

  • 소버린 AI는 국가가 자국 내에서 독립적으로 개발하고 운영할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 이는 외국 AI 모델에 대한 기술적 의존도를 줄이고, 자국 데이터의 주권을 보호하는 데 중점을 두고 있다.

  • 소버린 AI의 목표는 기술적 자립성을 통해 국가의 디지털 주권을 확보하고, 글로벌 경쟁에서의 우위를 유지하는 것이다. 이에 따라 데이터 수집 및 처리, AI 모델의 개발 등 모든 과정에서 자국 내 인프라와 인력을 활용하여 독립적으로 운영하는 체계를 구축하는 것이 핵심이다.

  • 4-2. LLM 등급 체계(T0~T6)

  • LLM(Large Language Model) 등급 체계는 한국의 소버린 AI 개발의 중요한 기준으로 자리 잡고 있으며, 자립 수준을 T0부터 T6까지 총 7단계로 설정하였다. 이 체계는 모델의 구조, 데이터 소유권, 학습 환경 등 다양한 요소를 기준으로 평가된다.

  • 각 등급의 정의는 다음과 같다:

  • - T0: 외부 폐쇄형 API를 단순히 호출하는 방식으로, 모든 구성 요소가 외산에 의존한다.

  • - T1: 폐쇄형 모델을 활용하되 경량 튜닝을 적용하여 성능을 일부 향상시킨 단계이다.

  • - T2: 공개된 가중치를 활용하여 모델을 추가 학습하는 단계다.

  • - T3: 오픈소스 모델을 수정하고 재학습을 통해 일부 성능을 자체적으로 개선하는 단계이다.

  • - T4: 구조를 유사하게 유지하되, 가중치를 전량 자체적으로 학습하는 단계이다.

  • - T5: 모델 구조를 독자적으로 설계하고 가중치도 자체 학습한다.

  • - T6: 모든 구성 요소가 국산화된 상태로, 완전한 디지털 주권을 상징한다.

  • 4-3. 주권 vs 운용자율성 논쟁

  • 소버린 AI의 개념을 둘러싼 주권 vs 운용자율성의 논쟁은 국가 안보, 데이터 주권, 그리고 문화적 정체성을 지키기 위한 전략적 고려에서 비롯된다.

  • 주권을 강조하는 논리는 기술과 데이터를 국가 차원에서 독립적으로 통제할 수 있는 모델을 지향하며, 운용자율성을 주장하는 쪽은 다양한 외부 기술을 적절히 활용하여 효과적으로 경쟁할 수 있는 접근법을 선호한다.

  • 이러한 대립 각축 속에서, 국가의 기술적 자립은 필수적이라는 인식에도 불구하고, 자원을 효율적으로 배분하고 글로벌 경쟁에 대응하는 유연성 또한 고려해야 한다.

  • 4-4. 특화형 vs 범용 모델 전략

  • 특화형 모델 전략은 특정 산업 또는 지역적 요구를 충족하기 위해 설계된 AI 모델을 개발하는 것을 강조한다. 이는 자국 내의 특정 시장 환경이나 문화적 맥락에 적합하게 조정된 인공지능 기술의 가치를 인식하는 방향이다.

  • 반면, 범용 모델 전략은 광범위한 입력에 대해 적절한 출력을 제공할 수 있는 대규모 AI 모델 개발을 지향한다. 이 방법은 기술 자원과 투자의 막대한 필요성으로 인해 까다로운 환경을 초래할 수 있다.

  • 한국은 기술 자원의 한계를 감안하여, 우선적으로 특화형 모델 개발에 집중하여 국제 경쟁력을 확보하고, 궁극적으로 글로벌 시장에서도 의미 있는 영향을 끼칠 수 있는 전략적 접근이 필요하다.

5. 주요 기업의 AI 파운데이션 모델 현황

  • 5-1. LG AI연구원 ‘K-엑사원’ 개발 전략

  • LG AI연구원은 현재 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하고 있으며, 'K-엑사원'이라는 이름의 모델 개발을 통해 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력을 확보하고자 하고 있습니다. 이 모델은 과학기술정보통신부가 주관하는 정예팀 중 하나로 선정되었으며, LG그룹의 AI 싱크탱크 역할을 수행하고 있습니다.

  • 김유철 전략부문장은 K-엑사원의 성능 목표를 '글로벌 최고 수준'으로 설정하고 있으며, 초기 목표인 95% 성능을 뛰어넘어 100% 이상의 성능 달성을 지향하고 있습니다. 이는 LG AI연구원이 지난 5년간 이어온 연구의 결과로, 학습 효율성을 극대화하는 데 주력해왔음을 반영하고 있습니다.

  • K-엑사원은 바이오, 화학, 배터리 등의 산업에 즉시 적용 가능한 전문가 AI로 거듭나기 위해 범용 모델을 넘어 특화된 AI 모델로 발전하고 있습니다. 또한, LG AI연구원은 데이터 수집 및 모델 설계의 각 과정에서 신뢰성 있는 운영을 위한 모니터링 시스템을 구축하여 AI 모델의 보안을 강화하고 있습니다.

  • 5-2. SKT ‘유용한 AI’ 목표

  • SK텔레콤(SK)는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하여 새로운 '유용한 AI' 모델 개발을 목표로 하고 있습니다. SKT는 에너지경제와의 인터뷰에서 일상생활에서의 실용성을 강조하며, 포스트 트랜스포머 모델 기반으로 거대언어모델(LLM)을 이끌겠다는 의지를 밝혔습니다.

  • 김태윤 부사장은 AI 모델의 성능 고도화와 다양한 서비스 확산을 목표로 하고 있으며, SKT 컨소시엄은 LG AI연구원, 네이버클라우드 등과 함께 협력하여 많은 사용자에게 유용한 AI 솔루션을 제공할 계획입니다. 특히, AI 모델 학습시 비용을 절감하는 '전문가 혼합(MoE)' 기술을 통해 효율적으로 학습 데이터와 알고리즘을 최적화할 예정입니다.

  • 이들은 최신 AI 기술이 어떠한 실질적인 가치를 제공할 수 있는지에 대한 고민을 바탕으로, 기존의 수치적 성과에 그치지 않고 실제 서비스에서의 효과를 검토하는 데 주력하고 있습니다.

  • 5-3. 필요 인프라·데이터·인재 조건

  • AI 모델의 성공적인 개발은 단순히 기술적 요소에서 그치지 않으며, 인프라, 데이터, 인재와 같은 다양한 조건이 필수적입니다. LG AI연구원과 SKT는 모두 자신의 모델이 산업에서 즉시 적용될 수 있도록 다양한 인프라와 지원체계를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다.

  • 예를 들어, LG AI연구원은 필요한 계산 자원과 고품질 데이터를 최대한 효율적으로 활용하기 위해 전반적인 리소스 최적화 및 경량화 연구를 이어가고 있으며, 이로 인해 빠른 개발 속도를 유지하고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 LG는 경쟁력 있는 AI 모델을 도출할 수 있을 것입니다.

  • 또한 SKT도 다양한 산업군의 특화된 솔루션을 개발하기 위해 협력 네트워크를 확장하고 있으며, 각 분야의 전문 인력을 확보하여 지속적으로 기술적 우위를 강화하고 있습니다. 이러한 조건들이 충족될 때, 한국의 AI 모델들이 글로벌 시장에서 신뢰를 얻고 성공적으로 자리 잡을 수 있을 것입니다.

6. AI 안전성과 신뢰성 국제표준 선도

  • 6-1. ETRI 레드팀 테스팅 표준 제안

  • 한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능(AI) 시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해 필요한 두 가지 핵심 국제표준 개발에 착수하였다. 첫 번째는 'AI 레드팀 테스팅' 표준으로, 이는 AI 시스템의 잠재적 위험을 사전에 발굴하기 위한 공격적인 테스트 방법론이다. 이 방법론은 AI가 잘못된 정보를 생성하거나 사용자 보호장치를 우회하여 악용되는 사례를 조기 탐지하고, 이를 기반으로 AI 시스템의 안전성을 보장하는데 중점을 둔다. ETRI는 이 분야의 국제 표준인 ISO/IEC 42119-7의 에디터 역할을 맡고 있으며, 이는 의료, 금융, 국방 등 다양한 분야에서 공통적으로 적용 가능한 시험 절차와 방법들을 제시할 예정이다.

  • 6-2. 신뢰성 사실 라벨(TFL) 개발

  • 두 번째 표준인 '신뢰성 사실 라벨(Trustworthiness Fact Labels, TFL)'은 소비자가 AI 시스템의 신뢰 수준을 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는 시각적 요소이다. 이는 소비자가 선택하는 정보에 투명성을 추가하며, 마치 식품의 영양성분표처럼 AI가 제공하는 콘텐츠의 신뢰성을 한 눈에 파악할 수 있게 해준다. 이 라벨은 기업이 스스로 정보를 제공하는 방식이나 제3의 기관이 검증하는 방식으로 운영될 수 있으며, 향후 AI의 탄소 배출량과 같은 ESG(Ecological, Social, Governance) 요소를 포함할 수 있는 가능성도 연구되고 있다.

  • 6-3. ISO/IEC 국제표준화 동향

  • ETRI의 이러한 두 가지 국제 표준 개발은 글로벌 AI 규정을 선도하는 방향으로 나아가고 있으며, 이는 한국의 AI 기술이 단순한 걷잡을 수 없는 기술 추격자가 아닌, 국제적인 규칙을 설정하는 '선도자'의 위치로 나아가고 있음을 시사한다. 각국의 AI 규제정책에서 핵심 요소로 자리 잡은 이 두 표준은 미국과 EU를 포함한 여러 국가들과의 협력도 강화하고 있으며, ETRI는 AI 안전 및 신뢰성 분야에서 국제적 기준을 만들기 위한 비전을 가지고 지속적으로 연구와 개발을 진행할 예정이다.

7. 정부 정책 및 공공가치 실현

  • 7-1. SW중심 국가혁신 정책 간담회

  • 2025년 8월 19일, 정부는 소프트웨어 중심의 국가혁신 정책을 논의하기 위한 간담회를 개최하였다. 이 간담회에서는 초거대언어모델(LLM)의 등장 이후 AI 기술이 행정 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 논의가 주를 이뤘다. 특히, AI를 활용한 혁신이 정책 아젠다로 부각되며, 공공가치 실현에 중점을 두는 방향으로 진행되었다. 이러한 정책은 정부가 디지털 정부로의 전환을 적극적으로 모색하고 있는 지표로 볼 수 있다.

  • 7-2. 초거대 모델 행정 활용 전략

  • 초거대 모델을 행정에 활용하는 전략의 일환으로, 정부는 공공서비스의 효율성을 높이기 위해 데이터 기반의 의사결정 시스템을 도입하고 있다. 이 과정에서 AI가 실시간 데이터 분석을 통해 정책 효과를 예측하고 관리할 수 있는 가능성이 높아지고 있다. 이러한 전략은 행정의 효율성을 극대화하고, 국민의 니즈를 신속하게 반영하는 데 기여할 것으로 예상된다. AI 기술이 정부의 여러 부처에서 일관되게 적용될 경우, 서비스 제공의 품질을 한층 높일 수 있을 것이다.

  • 7-3. 공공가치 창출 방안

  • AI 기술을 적용하여 공공가치를 창출하는 방안으로는 여러 가지가 논의되고 있다. 첫째, 정부는 시민 참여를 촉진하는 플랫폼을 구축하여 AI 기술이 공공 서비스에 대한 시민의 의견을 수렴하고 반영할 수 있도록 하고 있다. 둘째, AI 기반의 행정 서비스는 정보 접근성을 높여 국민의 권리를 보장하는 데 기여해야 한다. 예를 들어, AI 챗봇을 활용한 상담 서비스는 시민의 시간과 비용을 절감하며, 더욱 원활한 소통을 가능하게 한다. 마지막으로, 이러한 AI 활용이 투명성과 신뢰성을 바탕으로 이루어질 경우, 정부에 대한 신뢰도를 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

결론

  • 2025년 현재, 한국은 데이터 주권 확보와 소버린 AI 전략을 구축하여 글로벌 AI 경쟁에 적극적으로 대응하고 있으며, 이러한 접근은 기술 자립도를 높이기 위한 핵심 요소로 작용하고 있다. ETRI가 주도하는 국제 표준 개발과 정부의 SW 중심 혁신 정책은 AI 시스템의 신뢰성과 공공가치를 강화하는 주춧돌이 되고 있다. 향후 데이터와 인프라의 고도화, 민관 협력 체계의 확립, 특화형 AI 역량 강화, 국제 협업 네트워크의 적극적인 구축 등이 필요할 것으로 보인다.

  • 이러한 전략적 접근은 한국형 LLM이 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보하고 지속 가능한 AI 생태계를 조성하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 특히, AI 기술의 혁신은 국가의 경제 성장뿐만 아니라 국민의 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 것이다. 따라서 모든 이해관계자들은 협력하고 통합된 노력을 통해 AI 산업의 미래를 적극적으로 구축해야 할 것이다. 이러한 체계적이고 지속 가능한 발전이 이루어질 경우, 한국은 AI 분야에서 글로벌 리더로 자리매김할 수 있을 것이다.

용어집

  • 데이터 주권: 데이터 주권은 국가가 자국 내에서 발생하는 데이터에 대한 권한을 가진다는 개념으로, 이를 통해 데이터 관련 정책과 규제를 자율적으로 설정할 수 있는 주권을 의미합니다. AI 발전과 함께 데이터의 가치가 높아짐에 따라 데이터 주권은 외교, 무역, 안보 및 기술 전략 등 다양한 측면에서 중요한 이슈로 부각되고 있습니다.
  • 소버린 AI: 소버린 AI는 특정 국가가 자국 내에서 독립적으로 개발하고 운영할 수 있는 인공지능 기술을 지칭합니다. 이는 외국 AI 모델에 대한 의존도를 줄이고 자국 데이터의 주권을 보호하는 것을 목표로 하며, 자국의 디지털 주권을 확보하기 위해 모든 과정에서 자국 내 인프라와 인력을 활용하여 독립적으로 운영하는 체계를 구축하는 것이 중요합니다.
  • 국가대표 AI: 국가대표 AI는 특정 국가에서 자국을 대표하는 인공지능 모델을 지칭합니다. 이는 국가의 데이터 주권을 강화하고 AI 기술의 자립성을 확보하기 위해 각국에서 개발되고 있으며, 한국에서는 과학기술정보통신부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델 개발사업' 등이 이에 해당합니다.
  • 파운데이션 모델: 파운데이션 모델은 다양한 AI 애플리케이션의 기초가 되는 대규모 신경망 모델을 의미합니다. 이는 여러 종류의 데이터로 학습되어 후속 모델의 개발에 있어 중요한 기초 자료와 기능을 제공하며, AI 생태계의 중심적인 역할을 합니다.
  • LLM (대형 언어 모델): LLM(Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트를 학습하여 자연어 처리를 수행하는 모델입니다. 이는 다양한 언어적 작업을 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 한국에서도 이러한 모델을 개발하여 국가의 AI 경쟁력 제고에 기여하고 있습니다.
  • ISO 표준: ISO 표준은 국제 표준화 기구(ISO)에서 제정한 글로벌 기준으로, 품질과 안전성, 효율성을 기준으로 제안되는 국제적인 규범입니다. AI 관련 분야에서도 ETRI가 주도하여 AI의 신뢰성 및 안전성을 확보하기 위한 국제 표준을 개발하고 있으며, 이는 한국의 AI 기술이 국제적 규칙을 설정하는 데 기여하고 있습니다.
  • ETRI (한국전자통신연구원): ETRI는 한국의 전자 및 통신 분야에 대한 연구 개발을 추진하는 연구기관으로, AI 기술의 발전을 위해 안전성과 신뢰성 관련 국제 표준을 개발하고 있습니다. ETRI는 AI 분야에서 글로벌 규범을 선도하는 역할을 하고 있으며, 한국의 AI 기술을 믿을 수 있는 기준으로 이끌고 있습니다.
  • SKT (SK텔레콤): SK텔레콤은 대한민국의 대표적인 통신사이자 AI 기술 개발에 주력하고 있는 기업입니다. '유용한 AI' 모델 개발을 목표로 하고 있으며, AI 기술을 활용한 다양한 서비스 개선에 역점을 두고 있습니다.
  • LG AI연구원: LG AI연구원은 LG그룹의 AI 연구 및 개발을 담당하는 기관으로, 'K-엑사원' 모델 개발 등에 참여하며 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다. AI 안전성을 확보하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있습니다.
  • AI 신뢰성: AI 신뢰성은 인공지능 시스템의 안전성과 사용자 보호 장치의 효과성을 나타내는 개념으로, 이는 AI 시스템이 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있는 능력을 의마합니다. ETRI는 이를 위한 국제 표준 개발에 착수하고 있습니다.

출처 문서