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인공지능(AI)이 ‘오픈소스(open source)’란 날개를 달고 더 빠르게 발전할 수 있을까. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 7월 메타의 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) AI인 ‘라마 3.1′을 공개하며 “오픈소스가 주도하는 새 시대가 열리고 있다”고 했다. 시장조사 업체 가트너는 멀티모달(이미지·소리 등 다양한 형태의 정보를 주고받는 것) 생성형 AI 및 오픈소스 LLM이 5년 내 기업 환경을 크게 바꿔놓을 두 축이 될 것으로 예상했다. 도대체 오픈소스 AI가 뭐길래 이렇게 기대를 모을까.
◇Q1. 오픈소스란 뭔가
비유해 설명하자면, 김치 만드는 레시피를 요리사들에게 공개하듯 프로그램 개발자들에게 원본 코드(소스 코드)를 누구나 쓸 수 있게 개방하는 것을 뜻한다. 요리사들이 김치 레시피를 활용해 자기 나름대로 다양한 김치를 만들거나 김치 맛이 이상하면 레시피를 바꿀 수 있게 하는 것처럼, 오픈소스 소프트웨어 역시 개발자들이 자유롭게 쓰는 것은 물론 복제·배포·수정·활용할 수 있다. 오픈소스의 반대 개념은 폐쇄형(클로즈드) 소스로, 원본 코드를 외부에 공개하지 않고 내부에서 관리하는 것을 뜻한다.
◇Q2. 소스를 오픈한 기업과 오픈하지 않은 기업은
당초엔 오픈AI의 GPT나 구글의 제미나이처럼 폐쇄형 모델이 많았다. 하지만 AI 후발 주자들이 하나둘 오픈소스를 채택하는 추세다. 대표 주자로는 메타가 내놓은 ‘라마 3.1′이 꼽힌다. 이 외에도 프랑스 미스트랄AI의 ‘미스트랄’, 한국 LG AI연구원의 ‘엑사원3.0′도 오픈소스 AI 모델이다.
◇Q3. 왜 공개하나
저커버그 메타 CEO는 지난 7월 메타 홈페이지에 ‘오픈소스 AI가 앞으로 나아갈 길’이란 제목의 글을 올리고 “오픈소스는 전 세계 더 많은 사람이 AI의 혜택과 기회에 접근할 수 있도록 하고, 소수 기업에 권력이 집중되지 않도록 하며, 기술이 사회 전반에 걸쳐 균등하고 안전하게 배포될 수 있게 할 것”이라고 했다. AI 후발 주자들이 기존의 견고한 AI 생태계에 균열을 내려고 오픈소스를 택하고 있다는 해석도 나온다.
◇Q4. 오픈소스의 장단점은
원본 코드를 공개해 접근성이 좋다는 점은 장점이자 단점이다. 우선 오픈소스는 ‘집단 지성’을 극대화할 수 있다. 많은 개발자가 나서 제품을 쓰고 또 개선하니, AI 성능 개선이 빨라진다. 외부에서 알아서 연구·개발을 해주는 셈이니, 자체적인 개발 비용도 감소한다. 반면 보안에 취약하고, 딥페이크(AI로 만든 진짜 같은 가짜 콘텐츠)처럼 악용 소지가 있다는 점은 문제로 꼽힌다.
◇Q5. 관련한 규제는
유럽연합(EU)은 세계 최초의 포괄적 AI 규제법을 만들었고, 이 법은 지난 8월 발효됐다. 다만 오픈소스 라이선스에 따라 공개된 AI 모델은 모든 의무에서 면제되는 예외 규정을 뒀다. 전문가들은 이에 대해 “오픈소스 모델의 규제를 유연하게 적용해 오픈소스를 통한 AI 혁신을 촉진할 수 있는 창구를 열어두는 한편 EU 내 AI 산업의 경쟁력을 유지하려는 의도”라고 해석한다.
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