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30일 업계에 따르면 AI 기술 경쟁이 격화하며 안전 논의가 뒷전으로 밀리고 있다는 우려가 나온다. 미중 기술 패권 경쟁이 '개발 가속'을 부추긴 탓이다. 이런 흐름에 맞춰 AI 안전 논의를 이끌던 주요국들의 행보도 달라졌다.
실제 영국은 올해 초 AI안전연구소를 AI보안연구소로 개편했다. 미국 역시 지난달 '미국 AI 안전연구소'를 'AI 표준 및 혁신 센터(CAISI)'로 전면 재편하며 정책의 무게KT 주식
추를 기술 표준 선점과 산업 경쟁력 강화로 옮기는 듯한 모습을 보였다.
반대로 국내에서는 안전과 신뢰가 단기적인 속도 경쟁을 넘어서는 장기적인 성공의 핵심 가치라는 인식이 상대적으로 유지되고 있다. 당장의 성능 과시보다는 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 먼저 구축하는 쪽이 결국 시장의 최종 승자가 될 것이라는 판단이다.

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전 세계가 인공지능(AI) '속도전'에 몰두하는 사이 한국이 '안전'이라는 카드를 꺼내 들었다 (사진=챗GPT 이미지 생성기)


韓 안전 컨트롤타워 'AI안전연구소'…'셰르파' 역할 자처
국내 AI 안전과 신뢰성 확보의야마토2 pc버전
컨트롤타워는 AI안전연구소다. 지난해 11월 전자통신연구원(ETRI) 산하로 출범한 연구소는 국가 AI 정책을 지원하고, 기술 발전의 잠재적 위험을 해결하는 임무를 맡는다.
연구소 조직은 크게 세 축으로 나뉜다. ▲AI안전정책 및 대외협력실(정책) ▲AI안전평가실(평가) ▲AI안전연구실(기술)이다. 연구소는 이 세 조직의 유기적인 협력을주식고르는법
통해 AI 안전과 산업 경쟁력 확보라는 '두 마리 토끼'를 잡는다는 목표다.
기업과의 협력도 활발하다. 연구소는 지난 3월 'MWC 2025'에서 국내 스타트업 셀렉트스타가 주최한 '글로벌 AI 레드팀 챌린지'를 후원하며 국내 기업의 기술력을 알리는 데 힘을 보탰다. 레드티밍은 AI의 취약점을 일부러 공격해 약점을 찾는 활동으로, 안전성주식원칙
확보의 핵심 과정이다.



김명주 AI안전연구소장 (사진=지디넷코리아)


최근에는 LG전자와 손잡고 글로벌 규제 대응에 나섰다. 지난 6월 맺은 업무협약(MOU)은 LG전자의 제품·서비스 개발에 연구소의 안전성 전문 지식을 결합하는 것이 골자다. 이는 유럽연합(EU)의 'AI 법(AI Act)'처럼 구체화되는 규제 흐름에 민관이 함께 대응한다는 점에서 의미가 있다.
이러한 활동은 '신뢰성이 곧 경쟁력'이라는 연구소의 철학을 보여준다. 김명주 AI안전연구소장은 "인공지능(AI)은 이제 자본과 기술의 경쟁을 넘어 '신뢰성'이 핵심인 시대에 접어들었다"며 "결국 어느 기업의 AI가 더 믿을 수 있느냐가 관건이 될 것"이라고 강조했다.
'신뢰' 경쟁력, 민간서 꽃핀다…개발 DNA부터 '안전' 심는 K-AI 기업은?
AI 신뢰성이라는 과제는 민간의 자발적인 노력과 만나 시너지를 내고 있다. 특히 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여한 기업들은 성능 경쟁을 넘어 믿을 수 있는 AI를 확보하는데도 주력하고 있다.
그 시작은 AI의 '원유'로 취급받는 학습 데이터 단계에서부터다. 업스테이지의 '1T 클럽'이 대표적이다. 1T 클럽은 1조 개 토큰 규모의 고품질 데이터를 공동으로 수집하고 공유하는 플랫폼으로, 업스테이지는 이를 통해 확보한 데이터를 '사람 중심, 신뢰성, 공정성' 등 5대 윤리 원칙에 기반해 정제하며 AI의 첫 단추를 꿰고 있다.
모델 개발 단계에서도 정교한 '컨트롤타워'가 가동된다. 네이버가 운영 중인 'AI 안전 프레임워크(ASF)'가 주요 예시다. 실무진이 모델의 잠재적 위험을 논의하고 '리스크관리워킹그룹'이 이를 평가해 최종적으로 이사회에 보고하는 방식의 다층적 거버넌스를 갖췄다.



AI안전연구소가 제시한 '신뢰성'이라는 방향키는 민간의 노력과 만나 시너지를 내고 있다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)


카카오, SK텔레콤, KT 역시 구체적인 조직과 원칙을 마련했다. 카카오는 '그룹 기술윤리 소위원회'를 신설해 리스크를 사전에 점검하고 SK텔레콤은 '사람을 향한 AI'라는 의미를 담은 'T.H.E. AI' 거버넌스 원칙을 수립했다.
KT 역시 '책임감 있는 인공지능센터'를 설립해 개발 초기부터 윤리성을 관리한다. LG AI연구원은 한발 더 나아가 학습 과정에서 생기는 '편향 뉴런'을 기술로 찾아 제거하는 방법론을 개발했다. 모델의 내재적 공정성을 높이려는 시도다.
AI 모델이 완성된 후에도 신뢰도를 높이기 위한 '담금질'은 계속된다. 네이버는 '레드티밍'을 통해 AI의 약점을 의도적으로 공격하고 여기서 확보된 유해한 응답 데이터를 다시 모델 학습에 이용해 방어력을 키우는 방식을 활용한다.
업계 관계자는 "안전은 당장에는 비용처럼 보여도 글로벌 AI 규제에 선제적으로 대응하는 무형 인프라"라며 "AI 신뢰성 조차도 하나의 산업으로서 보고 접근해야 기업이 성공할 수 있을 것"이라고 말했다.
조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)