# AI와 오픈소스: 메타의 철학과 미래 전략
AI 분야가 빠르게 발전하면서 빅테크 기업들은 각기 다른 경로로 AI 경쟁에 뛰어들고 있어요. 특히 마이크로소프트와 오픈AI는 고객에게 직접 서비스를 제공하는 데 집중하는 반면, 메타는 AI를 플랫폼으로 여기고 오픈소스 생태계 구축에 힘쓰고 있어요. AI를 단순한 제품이 아닌, 누구나 접근하고 기여할 수 있는 플랫폼으로 만들려는 전략이 중요한 이유입니다.
역사를 보면, 인터넷과 모바일 통신 네트워크의 소프트웨어 인프라가 오픈소스로 발전해 왔어요. AI도 마찬가지예요. 기초가 되는 ‘파운데이션 모델’은 훈련 비용이 매우 크고 전문 지식과 컴퓨팅 자원이 많이 필요해서 소수만 만들 수 있죠. 하지만 이 모델을 오픈소스로 공개하면 전 세계가 함께 개선하고 다양한 제품을 만들어낼 수 있어요. 반면 독점 플랫폼에서는 이런 다양성과 혁신이 제한됩니다.
그래서 AI 경쟁은 기업이나 국가 간 경쟁이라기보다 ‘독점적 기술’과 ‘오픈소스’ 간의 경쟁이라고 볼 수 있어요. 기술과 아이디어가 공유되고, 누구나 활용 가능한 환경일 때 AI 발전이 더 빠르고 공정하게 진행됩니다.
# 대형 언어 모델을 넘어: 진정한 지능형 AI를 향해
대형 언어 모델(LLM)은 현재 매우 유용한 도구예요. 텍스트 생성, 코드 작성, 시험 문제 해결 등 여러 작업에서 성과를 내고 있죠. 앞으로도 여러 기법과 엔지니어링의 발전으로 LLM은 점점 개선될 겁니다. 하지만 대형 언어 모델만으로는 인간이나 동물과 같은 수준의 지능에 도달하기 어렵다고 봐요.
그 이유는 LLM이 주로 언어를 조작하는 데 특화되어 있기 때문입니다. 언어는 인간 지능의 중요한 부분이지만, 실제 세계를 다루는 데 비하면 상대적으로 단순해요. 현재 AI가 제대로 해결하지 못하는 부분은 물리적 세계를 이해하고, 지속적인 기억을 유지하며, 추론하고 계획하는 능력입니다. 이런 요소가 모두 결합될 때 진정한 지능형 시스템이라고 할 수 있어요. 따라서 앞으로는 LLM을 넘어서 물리적 세상과 상호작용할 수 있는 AI 개발에 집중해야 합니다.
대형 언어 모델에 대한 비판은 이들이 AI 지능의 완전한 모습을 보여주지 못한다는 점에서 출발하지만, LLM 자체가 쓸모없다는 뜻은 아닙니다. 오히려 LLM은 유용한 도구로서 앞으로도 활발히 쓰이겠지만, AI의 본질적 발전을 위해서는 그 이상의 기술이 필요하다는 의미예요.
# 오픈소스 AI: 기술 발전과 사회적 가치
오픈소스 AI는 단지 기술 공유를 넘어 사회적, 문화적 다양성을 지키는 중요한 역할을 해요. 미래에는 우리의 모든 디지털 경험이 AI 비서와 연결될 거예요. 이 비서들이 특정 기업이나 국가에 독점되면, 문화적 다양성은 위협받고 전 세계 모든 사용자의 니즈를 만족시키기 어려워집니다.
반면 오픈소스 플랫폼 위에 AI 비서를 다양하게 개발하면, 각 지역의 언어, 문화, 가치관을 반영하는 여러 비서가 공존할 수 있어 사용자 선택권이 커집니다. 또한 모든 국가가 자체적으로 AI 기술을 활용할 수 있는 주권을 확보할 수 있어요. 소규모 국가나 자원이 부족한 곳도 오픈소스 덕분에 AI 경쟁에 참여할 수 있다는 장점이 큽니다.
또 오픈소스는 기업에도 이익입니다. 메타 같은 기업은 플랫폼을 공개해 다른 이들의 기여를 받고, 이를 통해 기술 발전 속도를 높이며, 우수 인재 유치에도 긍정적인 효과를 누릴 수 있어요. 개발자가 자신의 연구 성과를 공개하고, 커리어에 긍정적인 영향을 받는 환경이 좋은 인재 확보로 이어지거든요.
# 책임과 오용 문제: 오픈소스 AI의 명확한 경계
오픈소스 AI에 대해 가장 많이 나오는 걱정은 ‘책임 문제’와 ‘악용 가능성’입니다. 이 부분은 두 가지 질문으로 나눠볼 수 있어요.
첫째, AI 제품에 문제가 생겼을 때 누가 책임을 지는가 하는 점인데요. 컴퓨팅 세계에서 이미 리눅스처럼 널리 쓰이는 오픈소스 소프트웨어는 제조사가 책임지는 구조입니다. 즉, 오픈소스 플랫폼을 사용해 제품을 만든 기업이 해당 제품의 작동 여부, 안전성, 해악 여부에 책임을 지게 돼 있어요. 오픈소스 자체는 누구나 수정 가능하기 때문에, 문제가 있으면 직접 고칠 수 있죠. 따라서 오픈소스 AI가 도입되면 제품 책임 소재가 더욱 분명해지고, 기업들이 안전에 더 신경 쓸 수 있게 됩니다.
둘째, 악의적인 활용 우려입니다. 칼도 요리에 유용하지만 누군가가 범죄에 악용할 수 있는 것과 마찬가지예요. 오픈소스 AI 플랫폼을 누군가 나쁜 목적으로 쓴다면, 기술 제공자가 아닌 악용한 개인이나 집단이 책임져야 합니다. 물론 현재 이런 문제에 대한 법적 판례는 부족하지만, 시간이 흐르면서 법체계가 정비될 것으로 기대해요.
결론적으로 오픈소스 AI는 책임 소재가 명확해지고, 기술 발전을 촉진하는 긍정적 방향성을 지니면서도 사회적·윤리적 논의가 지속되어야 합니다.
# 글로벌 AI 경쟁과 협력: 국가 경쟁 넘어 개방과 공유
AI 발전을 국가 간 기술 경쟁 관점에서만 바라보는 것은 오해가 있어요. 현재 실질적인 경쟁은 ‘독점적 플랫폼’과 ‘오픈소스 생태계’ 간의 경쟁입니다. 독점 기술은 선점 효과가 있지만, 오픈소스는 전 세계 누구나 기여하며 빠른 혁신이 가능합니다.
좋은 아이디어는 특정 국가, 지역에 국한되지 않아요. 미국 실리콘밸리, 중국, 유럽, 한국, 싱가포르 등 전 세계 유수의 연구진과 기업이 AI 기술 발전에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 메타의 오픈소스 모델 라마(LLAMA)는 프랑스 파리 연구진이 개발했으며, 딥마인드의 핵심 논문 중 하나는 중국 베이징 출신 연구자가 주도했습니다.
심지어 이전에 ‘국가 안보’를 이유로 주요 AI 모델 공개를 반대했던 이들마저 최근에는 오픈소스의 장점을 인정하고 있습니다. 중국이 자체적으로 훌륭한 모델을 개발하며 공개하는 상황에서 비밀주의는 경쟁에서 오히려 독이 될 수 있기 때문입니다.
따라서 AI 기술은 어느 한 국가나 기업이 독점하기보다, 글로벌 수준에서 협력하고 공유하는 방향이 더 빠른 발전과 사회적 이익에 부합합니다.
# 각국 AI 위치와 문화: 소프트웨어와 하드웨어 간 차이
AI 산업에서 각국이 가지는 장점과 한계에도 차이가 있어요. 미국은 서부 해안과 뉴욕 등을 중심으로 우수 인재와 자본, 스타트업 생태계가 밀집돼 있어 혁신에 유리합니다. 유럽도 파리와 런던을 중심으로 활발한 연구와 투자 환경을 갖추었죠.
한편, 한국, 일본, 대만 등 아시아 일부 국가는 하드웨어 분야에서 강점을 보이지만, 소프트웨어 혁신에서는 상대적으로 미흡한 점이 있어요. 교육 수준도 높고 인재도 충분하지만, ‘조직화된 혼란(organized chaos)’이 필요한 소프트웨어 창의성 측면에서 문화적 차이가 나타납니다. 너무 엄격한 통제나 질서를 중시하면 혁신적인 아이디어가 폭발하기 어렵습니다.
반대로 미국은 비교적 자유로운 환경에서 실험과 실패를 허용하며 창의적인 소프트웨어 개발이 활발합니다. 하드웨어는 상대적으로 약한 반면, 소프트웨어는 강한 구조입니다.
이러한 복잡한 문화적·구조적 차이를 극복하려면 각국이 자국의 강점을 발휘하되, 협력과 환경 변화를 통해 부족한 부분을 보완해야 합니다.
# AI에 대한 우려와 지능에 관한 오해
사람들은 종종 AI를 공포의 대상으로 여기며, AI가 인류를 지배하는 디스토피아적 미래를 걱정해요. 그러나 그런 극단적인 시나리오는 과학자들 사이에서도 대체로 부정됩니다. 대부분은 AI가 인간을 위협하거나 통제하는 의도를 갖게 될 것이라는 추측은 오해라고 봅니다.
그 이유는 지능이 꼭 인간과 같은 모습이나 행동을 의미하지 않기 때문이에요. 인간이 사회적이고 때로는 지배욕구를 가진 존재라서 AI도 그럴 것이라는 생각은 자연스럽지만 잘못된 가정입니다. 실제로 인간보다 훨씬 똑똑한 동물 중에서도 지배욕구 없이 고립된 삶을 사는 예가 있죠.
오히려 진정으로 지능 있는 존재는 자신의 자유를 중요하게 여기고, 강압보다는 조화를 추구할 가능성이 큽니다. 경험상 가장 똑똑한 사람들은 혼자 조용히 있을 때 가장 편안해 하고, 다른 이들을 지배하려 하지 않는다고 느낍니다.
따라서 AI가 인간을 지배하거나 파괴하는 신화보다는, AI와 인간이 공존하고 서로 도움을 주는 현실적이고 긍정적인 가능성에 주목해야 합니다.
# 한국과 같은 국가가 AI 시대에 기여하는 방법
한국은 첨단 과학 기술과 인재가 풍부하지만, 아직 글로벌 AI 소프트웨어 리더로 자리매김하지 못했습니다. 중요한 문제는 한국을 비롯한 아시아 국가들이 하드웨어에는 강한 경쟁력을 가지고 있지만, 소프트웨어 분야에서는 문화적·구조적 한계로 인해 혁신이 다소 제한된다는 점입니다.
하드웨어는 높은 조직력과 정밀함, 협력이 필요한 반면, 소프트웨어 혁신은 ‘조직적 혼돈’과 즉흥적 아이디어, 실패를 허용하는 자유로운 환경이 중요해요. 이런 문화와 시스템을 수용하고 변화시키는 게 관건입니다.
한국이 AI 분야에서 더욱 영향력을 가지려면 창의성과 모험심을 키우는 교육과 연구 환경 조성, 다양한 실패 앞에서도 유연하게 대처하는 문화가 필요해요. 외부와 활발히 협력하고 우수 인재를 적극적으로 육성하는 정책도 뒷받침되어야 합니다. 그러면 하드웨어 강국에서 소프트웨어 중심 AI 강국으로 진화할 수 있을 것입니다.
—
미래 AI 기술은 단순한 기술 경쟁을 넘어 더 넓은 개방성과 협력, 문화적 다양성을 품어야 합니다. 오픈소스 플랫폼과 AI 비서는 그 방향성을 상징하며, 책임 소재가 분명한 가운데 사회적 안전망 또한 필요합니다.
인간과는 다른 형태의 지능으로 AI가 발전할 것이며, 기술 발전을 막기보다 바람직하고 공정한 발전을 이뤄내는 데 모두가 힘써야 합니다. 대한민국과 같은 국가들도 변화와 도전을 두려워하지 않고, 소프트웨어 혁신의 문화를 적극적으로 만들어 나갈 때 미래 AI 시대의 주역으로 설 수 있을 것입니다.