부분적 개방 ‘오픈워싱’ 전략 대두…장기간 지속될 경우 생태계 악영향

최근 많은 기업이 자체적으로 학습·개발한 AI 모델을 오픈소스로 공개하고 있다. 이는 AI 기술을 민주화한다는 점에서 바람직한 일이며 더 많은 개발자와 연구자들이 AI 기술에 접근하고, 모델을 개선하며 새로운 기능을 추가할 수 있게 된다. 텐서플로우나 파이토치와 같은 오픈소스 프레임워크와 모델은 이미 AI 연구 및 개발의 표준으로 자리잡아 생태계를 확장하고 있다. 전 세계적으로 AI 경쟁이 촉진되는 상황에서 특정 기업의 독점을 막는 역할을 하고 있다.

하지만 그 이면에는 보안 취약성 증가, 악용 가능성, 독점적 활용을 통한 수익 창출이라는 문제를 야기하기도 한다. 누군가는 공개된 AI 모델을 딥페이크 등에 악의적으로 사용할 수 있고, 개발자가 모델에서 취약점을 발견하면 광범위한 피해가 발생할 수 있다.

최근에는 AI 모델을 전적으로 공개할 경우 여러 문제가 발생할 수 있다는 점 때문에 부분적으로 개방하는 ‘오픈워싱(Openwashing)’ 전략을 채택하는 기업들이 늘고 있다. 오픈워싱은 AI 모델을 구성하는 코드와 가중치는 공개하되, 학습 데이터와 훈련 과정은 비공개한다.

오픈AI가 GPT-2까지는 공개했지만, GPT-3부터 모델을 비공개로 운영하며 API 기반 서비스로 전환한 것이 대표 사례다. 오픈AI는 학습 데이터와 훈련 알고리즘을 비공개로 유지하면서도 GPT 기반의 유료 API 서비스를 제공하며 AI 생태계를 선점하는 전략을 택했다. 연구 초기 ‘AI 기술을 모두에게 개방한다’는 비전을 내세웠지만, AI 기술이 상업화되면서 기업 중심의 폐쇄적인 운영 방식을 선택한 것이다.

AI 모델의 훈련과 운영에는 막대한 비용이 들어가는데, 기업이 AI 모델을 전부 공개하면 경쟁사들이 해당 모델을 무료로 사용할 가능성이 높아지고 이는 결국 경쟁력 약화로 이어지게 된다. 이런 이유로 AI 기업들은 AI 모델 전체를 공개하지 않고 제한적으로 공개하는 오픈워싱을 채택하고 있다. 오픈워싱을 채택하는 또 다른 이유는 학습 데이터까지 다 공개하는 과정에서 AI 모델 개발 시 발생할 수 있는 저작권 문제 때문이다.

오픈워싱 전략이 장기화되면 오픈소스 생태계에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어 메타는 라마(LLaMA) 모델에 제한적 라이선스를 적용해 오픈소스의 장점은 살리면서도 자사 이익을 보호하고 있다. 이런 전략은 단기적으로는 기업의 법적 리스크를 줄이고 투자 회수에 도움이 된다 하지만 오픈소스 생태계의 개방성과 혁신이 위축될 수 있다는 우려도 있다. 오픈소스 생태계가 건강해야 AI 모델과 비즈니스 모두 성장할 수 있다. 기업들이 오픈소스의 개방성과 자사 비즈니스 모델 간의 균형점을 신중히 찾아야 하는 이유이다. [더보기]
 

[출처] 아이티데일리 | 박재현 기자 | pajh0615z@itdaily.kr

[원문] http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=233926