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[IT뉴스][소버린AI 허와실④] 주권 핵심은 ‘지킬 수 있는 힘’…보안·저작권 정책보완 시급

온카뱅크관리자

2026-06-19 10:57:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> K-보안특화모델 구축, 데이터 공유체계 확보가 관건 
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 미국 정부가 자국 AI 기업 앤트로픽의 ‘미토스5’와 ‘페이블5’ 모델의 외국인 접근을 막는 조치를 내리면서 ‘소버린AI’가 다시금 화두로 떠오르고 있다. ‘외부 변수로부터 자유로운 국가 차원 AI 운영 권한이 필요하다’는 주장이 설득력을 얻고 있다. 다만 아직까지도 ‘소버린’에 대한 정의조차 불분명하다. 이는 AI가 하드웨어부터 소프트웨어에 이르기까지 다양한 산업이 총집합한 거대한 생태계 산업이기 때문이다. &lt;디지털데일리&gt;는 소버린AI에 대한 실체와 동향을 전하고 전문가들과 업계 관계자들의 입을 통해 현실적인 AI 주권 확립 방향을 조명해본다.&lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 오병훈기자] 인공지능(AI) 주권을 둘러싼 논의가 거세지고 있지만, 소버린AI 실현은 단순히 ‘국산 AI 모델을 보유하느냐’만으로 결정되지 않는다. 국가 안보와 문화 등 사회 전반에 활용되는 AI가 자주적으로 통제 가능한 영역에 포함돼 있는지 여부도 살펴야 한다.
 이같은 논의에서 ‘보안’과 ‘저작권’ 문제는 소버린AI 논의에서 빠질 수 없는 두축이다. AI를 기반으로 하는 전력망·금융·통신·공공·행정 등 핵심 인프라 운영 과정에서 보안 문제와 저작권 정책의 기반이 탄탄하지 않으면 치명적인 법적 리스크와 사이버 위협으로 이어질 수 있기 때문이다.
 ◆독자 보안특화모델 구축 가능성 주목 “데이터는 충분하다”
 보안 분야에서 소버린AI 논의는 ‘국산 범용 모델을 만들 수 있느냐’보다 한 걸음 더 구체적인 질문으로 이어지고 있다. 사이버 공격을 탐지하고 대응하는 ‘보안특화모델’을 한국이 독자적인 기술로 직접 구축할 수 있느냐다.
 글로벌 빅테크인 오픈AI와 앤트로픽이 최근 사이버 보안에 특화된 AI 모델을 연이어 공개하며 업계 이목을 끌고 있다. AI 기술 고도화와 함께 공격자들의 위협 수법 역시 지능화됨에 따라 보안 취약점을 정밀하게 분석하고 대응할 수 있는 전용 모델의 필요성이 커진 결과다. 두 기업은 시스템 보호 역량을 극대화하기 위해 이 같은 보안 강화형 모델을 전략적으로 선보였다.
 하지만 외산 인프라에 의존하는 모델은 기술적 완성도와 별개로 대외적 리스크에 노출될 수밖에 없는 한계가 뚜렷하다. 실제 사례로 미 정부가 앤트로픽 최신 엔진인 ‘미토스5’와 ‘페이블5’를 겨냥해 내린 접근 제한 조치가 대표적이다. 이는 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 해외 AI 기술이 우리 측 통제 범위를 벗어난 외부 요인에 의해 언제든 단절될 수 있다는 실질적 우려를 뒷받침한다.
 이에 소버린AI 논의 한 분야로 국산 보안특화모델 개발 필요성이 언급됐다. 단순히 해킹 탐지 자동화 도구를 하나 더 만들자는 의미가 아니다. 국가 기간망과 공공 시스템에서 실제 발생하는 공격 징후를 한국 상황에 맞춰 학습·판단하는 체계를 국내 통제권 안에 둬야 한다는 문제의식이다.
 전문가들은 가능성 자체는 충분하다고 봤다. 관건은 ‘어느 기업의 파운데이션 모델을 쓰느냐’가 아니라 한국이 보유한 사이버 위협 데이터를 어떻게 모으고 정제해 학습에 활용하느냐에 있다는 분석이다.
 보안 취약점 분석에 필요한 데이터 자체는 한국도 미국 못지 않게 다수 보유 중이라는 것이 보안 전문가 해석이다. 한국은 전세계 통틀어 손에 꼽히는 ICT 인프라를 보유 중인 국가다. 이런 환경 덕분에 외부의 우회 접속 경유지로서 인기가 많다는 설명이다. 예컨대 북한 해커가 미국 망에 접속해야 할 때, 가상사설망(VPN)을 활용해 IP를 우회하게 된다. 그때 한국을 한번 거치는 작업을 통해 IP를 우회하는 경우가 적지 않다는 것이다.
 특히 한국은 특수한 네트워크 환경을 가지고 있다. 국제 관문국과 통신 3사 백본망, 공공기관 보안관제 체계, KISA, 국정원 사이버안전센터, 각 부처 사이버안전센터, 국방·경찰 영역 등에 다양한 위협 데이터가 쌓여 있다는 설명이다. 통신망에 침입을 탐지하거나 차단하는 장비가 운영되고 있고 공공·민간 보안관제 현장에서는 매일 대규모 공격 시도와 이상 징후가 수집된다.
 이 과정에서 다양한 취약점 데이터가 쌓이게 되고 이는 미국에서도 확보하기 어려운 가치 있는 데이터가 된다는 설명이다.
 이경호 고려대 정보보호대학원 교수는 “(취약점 관련) 데이터는 우리나라가 가장 많이 가지고 있을 것”이라며 “이런 데이터를 활용한다면 독자적인 보안특화모델을 구축하는 것은 충분히 가능한 일이라고 본다”고 강조했다.
 문제는 데이터가 ‘있다’는 것과 AI 학습에 ‘쓸 수 있다’는 것이 다르다는 점이다. 현재 위협 정보는 기관별·영역별로 흩어져 있다는 설명이다. 통신사는 통신망 공격 데이터를, KISA는 침해사고 대응 데이터를, 국정원은 국가·공공 영역 위협 정보를, 각 부처와 국방·경찰은 각자의 보안 데이터를 보유한다.
 하지만 이 데이터에는 기관 시스템의 취약점, 공격 경로, 개인정보, 민감 정보가 섞일 수 있어 무작정 통합하기 어렵다. 보안특화모델을 만들려면 이 정보를 안전하게 모으고, 민감 정보를 제거하고, 공격 패턴만 학습 가능한 형태로 정제하는 절차가 필요하다는 것이다.
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 이 교수는 “위협 정보 공유에 대한 법적 근거가 없기 때문에 각 기관이 가진 위협 정보가 공유될 수 있는 법적 기반이 마련돼야 한다”며 “현재는 필요 최소한의 정보만 국정원이나 KISA, 경찰청으로 가는 정도”라고 강조했다. 또 “위협 정보와 취약성 정보가 공유되려면 개인정보와 기관 자산 정보 보호, 책임 면제와 구상권 문제까지 함께 정리돼야 한다”고 분석했다.
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 ◆저작권 관련해서는 ‘합법적 학습데이터 창구’가 관건
 저작권 문제는 또 다른 의미에서 지켜야할 주권 핵심 요소다. 보안이 외부 위협으로부터 지키는 힘이라면 저작권은 내외부 창작 데이터 권리를 지키는 문제로 이어진다.
 한국형 AI를 만들려면 뉴스, 방송 영상, 웹 콘텐츠, 이미지, 도면, 음원 등 다양한 데이터가 필요하다. 하지만 이들 상당수는 저작권자의 권리가 걸린 창작물이다. 무단 학습 논란이 반복되면 AI 기업은 법적 리스크를 떠안고, 창작자는 정당한 보상을 받지 못하는 구조가 굳어질 수 있다는 우려가 나온다.
 이 문제를 두고는 창작업계와 AI 업계가 평행선을 달리고 있는 형국이다. 창작 업계에서는 텍스트와 이미지, 영상 등 광범위한 저작물에 대해 권리를 보호받을 수 있는 제도적 안전장치를 기대하고 있다. 반면, AI 업계는 기술 고도화 속도를 높이기 위해 비용 부담을 줄이면서도 방대한 학습용 데이터를 원활하게 수집할 수 있는 환경을 희망하는 상황이다.
 가장 큰 문제는 기준의 모호성이라는 것이 전문가 분석이다. 현행 저작권 체계에는 ‘공정이용’이나 ‘연구 목적’ 활용처럼 저작권자 허락 없이도 일정한 범위에서 저작물을 이용할 수 있는 장치가 있다. 하지만 생성형 AI 학습처럼 대규모 데이터를 수집·분석하는 행위가 어느 범위까지 허용되는지에 대해서는 사회적 합의와 세부 기준이 부족하다는 것이다. 이 때문에 AI 기업과 콘텐츠 업계의 충돌은 법원 판단에 의존하는 흐름으로 이어지고 있다.
 안정상 중앙대 커뮤니케이션대학원 겸임교수는 “AI 데이터 학습과 관련한 법 조항들이 불분명한 상황”이라며 “AI 기술 발전을 위해 필요한 부분과 저작권자 보호를 함께 고려해 법 제도적 장치를 마련해야 한다”고 강조했다.
 물론 이 같은 논의는 국가인공지능전략위원회(AI전략위) 에서 ‘대한민국 인공지능 행동계획’ 후속 과제로 논의 중인 내용이다. AI전략위와 관계 부처는 저작권자의 권리 침해를 막으면서도 AI 기업의 정당한 이용을 지원하기 위해 공정이용 안내서 확산, 독자 파운데이션모델 개발 과정의 형사책임 면제 방안, 공공저작물의 AI 학습 활용 확대 등을 검토하고 있다.
 다만 현장에서는 이 같은 논의가 자칫 ‘선(先)사용 후(後)보상’ 방식으로 받아들여질 경우 저작권자 권리를 약화시킬 수 있다는 우려도 남아 있다. 따라서 제도 개선은 AI 기업의 학습데이터 활용 불확실성을 낮추는 동시에 권리자가 학습 거부 의사를 표시할 수 있는 ‘옵트아웃’ 체계, 사용 여부에 대한 투명성, 사후 보상 산정 기준을 함께 정리하는 방향으로 가야 한다는 것이다.
 다양한 이해관계자가 얽혀 있는 문제인 만큼 단순히 몇몇 정부 조직, 이익 단체의 논의만으로는 어렵다는 지적도 나온다.
 안 교수는 ‘통합 태스크포스(TF)’ 형식의 기구 마련 필요성을 강조했다. 그는 “AI 기술 개발 업계와 창작자 업계가 참여하는 논의 기구를 통해 제도를 설계해야 한다”며 “저작권 보상 체계는 소버린AI 경쟁력과도 직결된다. 한국은 미국·중국에 비해 AI 학습에 활용할 수 있는 데이터 규모가 작다. 이 격차를 줄이려면 국내 콘텐츠를 합법적으로 활용할 수 있는 통로가 필요하다”고 강조했다.
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