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[IT뉴스][AI는 지금] '키미 K3'로 판 키운 中, 오픈웨이트 앞세워 글로벌 AI 규범 선점 나섰다
온카뱅크관리자
조회:
17
2026-07-29 16:57:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">모델 증류·학습 데이터 출처 기준 마련 속도…개방성 유지하며 기술 통제권 확보</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7u3ddwEocO"> <p contents-hash="2249a98b4657ec91b1898ea10825d33c22648263e3ecc129578125a1c88cb878" dmcf-pid="z70JJrDgcs" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)중국이 인공지능(AI) 모델 경쟁에서 한발 더 나아가 글로벌 AI 규범을 주도하려는 움직임을 본격화하고 있다. 모델 증류와 지식재산권, 학습 데이터 출처 등 국제 기준이 마련되지 않은 분야에서 자국의 오픈웨이트 모델 확산을 규범 선점의 계기로 활용하려는 모습이다.</p> <p contents-hash="6a6c3a6fcc4da30003a674611cec8f4d498d79602b853db663898a0526add2db" dmcf-pid="qzpiimwaNm" dmcf-ptype="general">29일 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 연구기관과 관영매체들은 문샷AI가 이달 공개한 '키미 K3'를 계기로 AI 거버넌스 기준 마련을 서둘러야 한다고 주장했다. 오픈웨이트 모델의 활용이 확대되고 있지만 다른 모델의 출력물을 학습에 이용할 수 있는 범위와 AI 결과물의 권리 귀속, 학습 데이터와 기술의 출처를 확인하는 기준은 명확하지 않다는 이유에서다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="347e94313be9666354af06bf7a0845df4bb52ce71456e908d7bd4afbd2e0c881" dmcf-pid="BqUnnsrNar" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(제작=챗GPT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ZDNetKorea/20260729165557805gjic.png" data-org-width="639" dmcf-mid="uYv99id8aI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ZDNetKorea/20260729165557805gjic.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (제작=챗GPT) </figcaption> </figure> <p contents-hash="21e3675d09caf0b7c3d07d56bda7b2207ada8deefedfa971070a185de1342126" dmcf-pid="bBuLLOmjjw" dmcf-ptype="general">가장 논쟁이 큰 분야는 모델 증류다. 모델 증류는 성능이 높은 AI의 출력 결과를 활용해 더 작고 효율적인 모델을 학습시키는 기술이다. 다만 경쟁사 모델의 결과물을 어디까지 이용할 수 있는지, 해당 방식으로 개발한 모델을 독자 기술로 인정할 수 있는지를 두고 기업과 국가마다 입장이 엇갈리고 있다.</p> <p contents-hash="3a19eb8e6bfd67ff21e85fdb1f866ffe746a4d992a652b157c96161f29077d20" dmcf-pid="KrkttV9UjD" dmcf-ptype="general">특정 모델이 다른 AI의 출력물을 학습에 활용했는지 확인할 공인된 방법도 부족하다. 개발사가 학습 과정과 데이터 구성을 공개하지 않으면 기술의 출처를 외부에서 입증하기 어렵고, 의혹이 제기돼도 지식재산권 침해 여부를 판단할 공통 기준이 없는 셈이다.</p> <p contents-hash="35328b92f8aa735bd1e847de5d74a389478c5afa7e1a7efda8e605fe2097e6f0" dmcf-pid="9mEFFf2ujE" dmcf-ptype="general">이에 상하이 장장 플랫폼경제연구원은 모델과 학습 데이터의 출처를 추적할 수 있는 기술을 개발하고 이를 국제 분쟁 해결과 표준 수립에 활용해야 한다고 제안했다. 또 모델 증류의 허용 범위와 AI 결과물의 소유권, 기술 출처를 확인하는 기준이 마련되지 않은 상황에서 검증 체계를 먼저 갖춰야 한다고 주장했다.</p> <p contents-hash="237ebe14595fc4eee434cf5ba4ac7876ebc72da29884ae5354fd53d22738e69f" dmcf-pid="2sD334V7ok" dmcf-ptype="general">이처럼 중국이 규범 마련에 적극적으로 나서는 데는 자국 모델의 해외 확산을 제도적 영향력으로 연결하려는 의도가 있는 것으로 풀이된다. 중국산 오픈웨이트 모델을 사용하는 개발자와 기업이 늘어나는 시점에 라이선스와 안전성 평가, 기술 출처 확인 기준을 먼저 제시하면 향후 국제 규범 논의에서도 영향력을 넓힐 수 있어서다.</p> <p contents-hash="5adc18d64872d2ee5f78fb4317e865f9cba505e3f96149ea4570647fb930b647" dmcf-pid="VOw008fzac" dmcf-ptype="general">또 중국 측은 오픈웨이트 모델의 확산을 유지하면서도 기술 오용과 지식재산권 침해를 줄일 수 있는 규범이 필요하다고 보고 있다. 이를 위해 모든 모델에 동일한 공개 원칙을 적용하기보다 위험 수준과 활용 목적에 따라 공개 범위와 이용 조건을 달리하자는 방안을 제시했다. 일반적인 연구·개발에는 모델과 도구를 폭넓게 공개하되 고위험 분야에는 접근 제한과 별도의 안전성 검증을 적용하는 방식이다.</p> <p contents-hash="92e5657be9d8a9c0d89281e8035da327a528f6781790871900279170a1f303ae" dmcf-pid="fIrpp64qcA" dmcf-ptype="general">키미 K3에도 이 같은 전략이 반영됐다. 문샷AI는 모델을 내려받아 수정하고 재배포할 수 있도록 허용하면서도 일정 규모 이상의 매출을 올리는 사업자에는 별도의 상업 조건을 적용하고 있다. 해외 이용자를 확보할 수 있는 개방성은 유지하면서 기술 통제권과 수익 기반도 함께 지키려는 구조다.</p> <p contents-hash="5f93a88af58110e16d2f42d466ebbbdc7e6d030edfd952de9a7099fd40c65ee6" dmcf-pid="4CmUUP8Bgj" dmcf-ptype="general">이 같은 분위기 속에 중국은 오픈웨이트 모델 확산과 안전 관리를 함께 달성할 수 있다는 점을 내세워 국제 AI 규범 논의에서 영향력을 확대하려는 움직임을 보이고 있다. 자국 모델의 이용자를 늘리는 데서 그치지 않고 개방 범위와 권리 보호, 안전성 검증 기준까지 함께 제시해 글로벌 AI 생태계의 규칙을 설계하는 쪽으로 경쟁 범위를 넓히고 있다.</p> <p contents-hash="5ea17f464543db98ec4ba1885ab72bc7aa992c8e95ae6eb268efa5e4f03632fc" dmcf-pid="8hsuuQ6bjN" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "글로벌 AI 거버넌스 경쟁에서는 먼저 움직이고 더 나은 규칙을 제시하는 쪽이 주도권을 잡게 될 것"이라며 "자국의 기술적 성과를 국제적으로 통용될 수 있는 제도와 표준으로 전환하는 경쟁도 한층 치열해질 것"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="6f0f3b249371bafc3a6e85b660d30a688a18d8820fef1dcd71f9dad1c96ea08c" dmcf-pid="6lO77xPKka" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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