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딥시크, 알리바바 연구진, 중국 AI 규정의 투명성 촉구

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.29 17:57
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DeepSeek와 Alibaba의 연구원들이 Science 저널에 논문을 발표하며 중국의 빠르게 성장하는 규제 프레임워크에서 투명성 증대와 보다 체계적인 피드백을 요구한 후, 인공지능을 규제하려는 중국의 야심찬 노력이 국제적 관심을 다시 받고 있습니다. 불과 며칠 전 발표된 그들의 분석은 정책 입안자들에게 배포 전 신고의 명확성을 개선하고, 오픈소스 AI에 대한 감독을 강화하며, 중국의 AI 산업이 급속도로 확장됨에 따라 독립적인 검증 메커니즘을 구현할 것을 촉구합니다.​


확장되는 규칙들, 남아있는 불투명성

중국의 AI 규제 환경은 놀라운 속도로 발전해 왔습니다. 2025년 4월까지 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)은 2,350개 이상의 기업으로부터 3,739개의 생성형 AI 도구를 등록했으며, 레지스트리는 매달 최대 300개씩 증가하고 있습니다. 그러나 이러한 성장에도 불구하고 AI 모델 신고 절차는 여전히 매우 불투명합니다. 신청이 거부된 개발자들은 거의 또는 전혀 설명을 받지 못하는 경우가 많으며, 승인된 모델은 통합 목록으로만 공개됩니다. 이러한 불투명성은 규정 준수를 복잡하게 만들어 AI 기업들이 규제 기대치를 이해하고 적응하기 어렵게 만듭니다.​

저자들은 "중국의 규정은 복잡한 모자이크를 형성했다"고 언급하며, 규제 프레임워크가 혁신과 연구를 가능하게 하지만, 중국의 국내 AI 시스템이 미국의 선도 모델에 필적하는 '최첨단' 역량을 개발함에 따라 당국의 더 명확한 소통과 투명성이 필수적이라고 덧붙였습니다.​


오픈 소스: 기회인가 위험인가?

중국 현 정권의 주요 특징 중 하나는 오픈소스 AI 모델과 과학 연구에 사용되는 도구에 대한 면제 조항입니다. 이는 미국과 유럽에서의 더 엄격한 접근 방식과 뚜렷한 대조를 이룹니다. 그러나 전문가들은 이러한 면제가 제대로 통제되지 않을 경우 “위험한 오용”을 초래할 수 있다고 경고합니다. “여론 속성 또는 사회적 동원 역량”을 가진 서비스의 정의가 모호하게 남아 있어, 면제 적용 범위가 얼마나 넓을지에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다. DeepSeek와 알리바바 연구진은 이러한 모델이 악의적이거나 사회를 불안정하게 만드는 목적으로 악용되지 않도록 더 엄격한 경계와 독립적인 감독의 필요성을 주장합니다.​

한편, 베이징 컨설팅 기업 Concordia AI의 최근 검토에 따르면, 현재 중국의 주요 AI 시스템들은 미국과 유사한 수준의 위험성을 보이고 있어 더 견고한 준수 및 안전성 점검의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.​


시장 영향과 향후 전망

중국의 규제 접근 방식은 여러 기둥 위에 세워져 있습니다: 배포 전 신고, 자체 평가, AI 생성 콘텐츠에 대한 라벨링 요구사항, 그리고 단계적이고 때로는 실험적인 새로운 규칙의 시행입니다. 중국은 포괄적인 AI 법안을 제정하지는 않았지만, 입법자들 사이에서 초안이 검토되고 있으며, 특히 2025년 중반 이후로 방대한 기술 표준이 계속 확대되고 있습니다.​

이러한 추진은 또한 기업들이 투명성과 안전성에 대한 새로운 기준을 충족하기 위해 노력하면서 규정 준수 도구, 모델 평가 소프트웨어, 그리고 독립적인 감사에 대한 수요를 촉진시켰습니다. DeepSeek와 Alibaba 논문은 추가적인 진전이 명확한 규제 지침과 제3자 검증에 달려 있음을 강조하는데, 이는 중국의 AI 생태계가 글로벌 무대에서 성숙해짐에 따라 책임 있는 성장을 유지하고 위험을 줄이는 데 필수적인 단계로 여겨집니다.​

"중국은 실제로 AI 거버넌스에서 추종자에서 선도자로 전환했으며, 이는 의미가 있습니다"라고 공동 저자이자 법학 교수인 Zhang Linghan은 말했지만, 현재 개발자와 정책 입안자 모두에게 도전이 되는 불투명성을 해소하는 것이 성공의 관건이 될 것이라고 언급했습니다.

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MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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2025.11.26 등록
메타 플랫폼스가 구글의 AI 칩 텐서처리장치(TPU)를 2027년부터 데이터센터에 도입하는 방안을 논의 중인 것으로 25일 알려지면서, 엔비디아가 장악해온 AI 반도체 시장에 균열이 생길 조짐을 보이고 있다. 이날 뉴욕증시에서 엔비디아 주가는 2.59% 하락한 177.82달러에 마감한 반면, 알파벳 주가는 1.62% 상승하며 시가총액 4조 달러를 눈앞에 두게 됐다.IT 전문매체 디 인포메이션은 24일 메타가 수십억 달러 규모로 구글의 TPU를 도입하는 방안을 검토 중이라고 보도했다. 메타는 2027년부터 자사 데이터센터에 TPU를 직접 설치하고, 내년에는 구글 클라우드를 통해 TPU를 임대하는 방안도 협의하고 있는 것으로 전해졌다. 현재 메타는 AI 학습과 서비스 운영에 엔비디아 GPU를 대규모로 사용하고 있어, 이 계약이 성사되면 엔비디아의 주요 고객사에 대한 영향력이 축소될 수 있다는 우려가 나온다.구글 제미나이3.0 성공이 TPU 확산 계기구글이 자체 AI 칩에 자신감을 갖게 된 배경에는 최근 공개한 AI 모델 ‘제미나이 3.0 프로’의 성공이 있다. 제미나이 3.0 프로는 LM아레나 리더보드에서 1501점을 기록하며 처음으로 1500점을 돌파했고, ‘인류의 마지막 시험’에서 정답률 37.5%로 챗GPT의 26.5%를 크게 앞섰다. 이 모델은 엔비디아 GPU 없이 100% 자체 TPU 클러스터만으로 학습됐다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다.구글은 지난 10월 AI 챗봇 ‘클로드’를 운영하는 앤트로픽과 최대 100만 개의 TPU를 공급하는 수백억 달러 규모의 계약을 체결한 바 있다. 구글 클라우드 경영진은 TPU 도입 확대를 통해 엔비디아 연간 매출의 최대 10%를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다고 디 인포메이션은 전했다.엔비디아 즉각 반박, 삼성전자는 수혜 전망엔비디아는 25일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “우리는 업계보다 한 세대 앞서 있으며, 모든 AI 모델을 구동하고 컴퓨팅이 이뤄지는 모든 곳에서 이를 수행하는 것은 우리 플랫폼뿐”이라고 강조했다. 엔비디아는 “TPU 같은 주문형반도체(ASIC)보다 뛰어난 성능과 다용성, 호환성을 제공한다”고 덧붙였다.구글도 성명에서 “맞춤형 TPU와 엔비디아 GPU 모두 수요가 늘어나고 있다”며 “우리는 수년간 그래왔던 대로 양쪽 모두를 지원할 것”이라고 밝혔다.증권가에서는 TPU 생태계 확장의 최대 수혜자로 삼성전자를 꼽고 있다. 김동원 KB증권 연구원은 “구글 TPU 설계와 생산을 담당하는 브로드컴의 경우 삼성전자가 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”고 분석했다. SK하이닉스도 구글 TPU에 HBM을 공급하고 있어 AI 생태계 다변화로 수혜를 볼 것으로 전망된다.
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2025.11.26 등록
제품 리더 Aakash G와 OpenAI의 Miqdad Jaffer는 모델 품질보다는 컨텍스트 엔지니어링—사용자 기록, 관련 문서, 시스템 제약 조건과 같은 올바른 정보를 AI 모델에 제공하는 관행—이 AI 기능이 훈련이 부족한 인턴처럼 실패하거나 성공하는지를 결정한다고 주장합니다.이 글은 Apollo의 이메일 작성기를 통해 이를 보여주는데, 엔지니어들이 대화 스레드, CRM 노트, 회사 톤, 관계 컨텍스트를 계층화한 후에야 일반적인 출력에서 출시 가능한 품질로 발전했습니다.전체 코드베이스를 인덱싱하고 벡터 데이터베이스를 통해 관련 코드를 검색하여 연간 10억 달러 이상의 수익을 달성한 AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 경쟁 우위를 만들어내는지를 보여주는 사례로, Google이 이 기능을 내부에서 구축하는 대신 경쟁사인 Windsurf와 24억 달러의 라이선스 계약을 체결하게 만들었습니다.
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2025.11.26 등록
하버드 비즈니스 리뷰 분석에 따르면, AI 에이전트는 아직 소비자 대상 애플리케이션에 충분히 신뢰할 수 있는 수준이 아니며—보안 및 정확성에 대한 우려로 인해 소비자의 76%가 구매에 이를 사용하는 데에 소극적인 것으로 나타났습니다—하지만 구조화되고 반복적인 작업 및 인간의 감독이 한계를 보완할 수 있는 백엔드 엔터프라이즈 운영에서는 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.주요 유럽 인터넷 제공업체와의 사례 연구에서는 현장 기술자를 지원하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 도입하여, 문제 해결 시간을 60% 단축시키고 연간 100만 유로 이상의 반복적인 비용 절감과 함께 고객 만족도를 크게 향상시켰다는 잠재력을 보여주었습니다.이러한 점진적 개선은 혁명적인 변화라기보다는 린 제조(Lean manufacturing) 방법론에 가깝고, 엔터프라이즈 적용에는 세밀한 프로세스 매핑, 광범위한 IT 시스템 통합, 그리고 실제 환경에서 프롬프트 기반 시스템이 일반적으로 70% 이상의 정확도를 넘지 못하게 하는 AI 환각(hallucination)에 대한 관용이 요구됩니다 .
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2025.11.26 등록
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