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구글의 '윌로우'와 암호화폐, 양자 기술이 바꿀 보안의 미래

16 January 2025

지난달, 구글은 '윌로우(Willow)'라는 양자 컴퓨터 칩을 공개했습니다. 구글은 윌로우를 통해 양자 컴퓨터의 상용화에 가장 큰 장벽이라고 불리던 QEC(Quantum Error Correction, 양자 오류 정정)를 해소할 수 있다고 발표했는데요. 이는 거의 30년간 양자 컴퓨팅 분야의 핵심 과제였던 양자 오류 수정에 대한 해결책을 제시한 것입니다. 또한 오늘날 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 10^25년이 걸리는 표준 벤치마크 계산을 5분 이내에 수행했습니다.

 

윌로우, 5년이란 시간을 앞당기다  : 양자 오류를 넘어선 성과

윌로우는 기존 반도체에 사용되는 트랜지스터 대신 '큐비트(Qubit)'를 사용해 정보를 처리합니다. 큐비트는 양자컴퓨팅에서 정보를 사용하는 기본 단위로, 기존 컴퓨터가 순차적으로 0 1을 계산하는 것과 달리 윌로우는 동시에 큐비트를 '얽어서' 처리할 수 있습니다. 그 과정에 발생하는 문제가 오류인데요. 양자컴퓨터는 수많은 큐비트가 얽히고 떨어지는 과정에서 필연적으로 오류가 발생합니다. 일반적으로 큐비트를 많이 사용할수록 오류가 더 많이 발생하는데요. 문제는 오류가 두려워 큐비트 얽는 과정을 줄이면 줄일수록 성능이 떨어진다는 것입니다.

구글에서 네이처지에 발표한 결과에 따르면 3x3 인코딩 된 큐비트 그리드에서 5x5 그리드, 7x7 그리드까지 더 큰 물리적 큐비트 배열을 테스트했으며, 최신 양자 오류 수정 기술을 사용해 오류율을 기하급수적으로 줄여 실용화할 수 있는 임계 값보다 오류가 적게 발생한 것을 입증했습니다. 1995년 피터 쇼어(Peter Shor)가 양자 오류 수정 문제를 제기한 이래 최초로 거둔 성과입니다.

이와 함께 중요한 기술적 진보를 달성했는데요. QEC 문제를 충분히 빠르게 해소되지 못하면 전체 계산이 완료되기 전에 큐비트가 가지고 있는 개별 정보가 손상되기 때문에 전체 계산결과가 의미가 없어집니다. 하지만 이 문제가 해소되면서 큐비트 배열에 오류가 누적되기 전에 충분히 계산을 완료할 시간이 확보되면서, 큐비트 배열 전체의 수명이 개별 큐비트의 물리적 수명보다 긴, 소위 손익분기점을 넘는(beyond breakeven)’ 결과로 이어진 것입니다.

이런 QEC 능력의 향상, 자동 감지/수정 기술이 발달하면서 1. 양자 중첩 상태(quantum superposition)의 안정성이 높아져서 더 많은 큐비트를 계산에 동원할 수 있게 되었고, 2. 양자 결맞음(quantum coherence) 시간의 증가로 정확한 계산을 유지할 수 있는 시간이 증가, 양자 컴퓨터의 상용화에 보다 한발짝 더 다가서게 된 것입니다.

 

RSA 암호 체계의 위기: 양자 컴퓨터의 도전

문제는 이로 인해 기존 암호 체계가 큰 충격을 받게 되었던 것입니다. 실제로 WSJ(월 스트리트 저널) "양자컴퓨터 기술을 악용한다면 해커가 비트코인 암호를 풀고 디지털 지갑에서 코인을 훔쳐낼 수 있다. 이 경우 비트코인 가격이 폭락할 수 있다"고 보도했는데요. 그러한 이유에서인지 구글의 발표 직후 순간적으로 비트코인을 비롯한 암호화폐 시세가 일시적으로 폭락하기도 했습니다. 이는 현재의 암호 체계, 즉 암호화폐시장에서 보편적으로 사용하는 암호체계가 RSA라는 체계이기 때문입니다.

공개 키 암호화 방식(RSA) , 그 중에서도 현재 주로 사용하는 RSA-2048을 쓰는데요. RSA-2048은 서로소인 두 소수를 곱해 617자리 수를 만들어서 해당 숫자로 암호화를 하는 것입니다. 페르마의 소정리를 비롯해 수많은 수학적 방법을 동원해도 자리 수가 큰 숫자를 이루는 큰 소수를 빨리 찾아낼 수 없기 때문입니다. 하지만 중국에서 제시된 논문에 따르면 '슈노르의 알고리즘(Schnorr’s algorithm)', '양자 근사 최적화 알고리즘(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)' 등을 사용해 소인수분해를 하는데 커다란 발전을 거두면서 RSA를 위협한다는 이론이 있었습니다. 실제 RSA-2048의 경우 양자컴퓨터의 성능이 4099큐비트에 도달하면 10초 안에 암호체계를 풀 열쇠 값을 찾아낼 수 있을 것이라는 예측도 있습니다.

 

양자 컴퓨터가 풀지 못하는 암호: 양자 저항성의 역할

반면 암호화폐 전문가들은 "양자 컴퓨터가 충분한 큐비트를 갖춘다면 현재의 암호화 기술을 훨씬 빠르게 해독할 수 있을 것"이라고 동의하면서도 "실질적으로 위협이 되려면 약 5년에서 15년 이상 걸릴 것"이라고 말했습니다. 윌로우가 한 번에 동원할 수 있는 큐비트는 105개인데, 비트코인이 사용하는 암호화 알고리즘을 깨기 위해서는 100만 개의 고품질 큐비트가 필요하기 때문입니다. 구글 대변인 역시 윌로우는 현재의 암호화 기술을 해독할 수 없으며, 암호화폐와 양자 기술은 공존할 수 있다고 말했습니다.

하지만 구글 대변인의 말과 달리 세상에 못 푸는 암호라는 건 없습니다. 왜냐하면 암호는 풀기 위해 존재하기 때문입니다. 보통 암호화라고 하면 정보를 못 알아보게 만드는 걸 떠올리지만, 사실 암호화의 진정한 의미는 열쇠를 가진 사람이 쉽게 정보를 알 수 있도록 하는 겁니다. 정보를 모든 사람이 못 보게 하려면 그냥 삭제하면 되겠죠. 하지만 암호화를 통해 구현하고자 하는 것은 정보를 지우는 것이 아닌 정보에 대한 접근을 통제하는 것이죠. 그렇기 때문에 반드시 복호화가 가능해야 하고, 그러기 위한 열쇠값이 필요하게 됩니다. 어떤 방식이든 접근시도와 오류를 반복하다 보면 암호는 풀릴 수 있습니다. 하지만 암호를 푸는데 드는 노력이나 비용이 암호를 풀어서 얻을 수 있는 이득보다 적으면, 해커들은 굳이 암호를 풀기 위한 시도조차 하지 않을 것입니다.

 

양자 저항성을 가진 새로운 보안 알고리즘: 창과 방패의 경쟁

1980년대에 최초의 양자컴퓨터 이론이 제시되고 2000년대부터 실용화된 양자컴퓨터가 등장했음에도 불구하고, 여전히 암호 알고리즘이 쓰일 수 있는 이유는 바로 '양자 저항성(Quantum Resistance)' 때문입니다. 양자 저항성이란 양자컴퓨터가 암호화 기술을 해킹을 하기 위해서는 위에서 말한 비현실적으로 많은 시간과 자원이 필요한 경우를 말하는데요. 현재 여러 기관에서 사용하고 있는 AES-256 암호화 알고리즘의 경우 이런 양자 저항성을 가지고 있다고 알려져 있는데요. 이론적으로  6천 큐비트를 넘어선 양자컴퓨터의 경우 암호 해독이 가능하지만,  바이너리 키의 크기를 간단히 512 바이트로 늘리는 것 만으로 암호 해독하는데 필요한 큐비트의 수가 기하급수적으로 증가하게 되어, 사실상 해독이 불가능하게 됩니다.

하지만 이런 AES 체계는 단방향 암호체계이기 때문에 이 암호체계만으로 모든 영역에 다 적용하는 것은 힘듭니다. 이미 미국 국가표준기술연구소(NIST)에서는 2020년에 격자 기반(Lattice-based) NTRU, SABER, CRYSTALS-KYBER, 키 캡슐화 체계(PKE/KEM), FALCON, CRYSTALS-DILITHIUM과 같은 전자서명, 다변수 기반(Multivariate-based) Rainbow-Gui 전자서명 등 양자 내성 암호 표준대상 후보 알고리즘을 선정한 바 있습니다.

 

다변수 기반암호는 유한체 안에서 여러 변수를 포함하는 복잡한 이차 함수의 해를 구하는 것이 어렵다는 특성에 기반하는 암호 시스템으로 주로 이차함수를 사용합니다. 암호화 및 복호화가 다항식의 계산이기 때문에 부채널 공격(Side-Channel Attack)에 강합니다. 코드 기반 암호(Code-Based Cryptography)는 의도적으로 오류를 메시지에 주입해서 오류를 알고 있는 사용자만 메시지를 복원할 수 있도록 만드는 것입니다. 격자 기반 암호는 NP-hard라는 수학 문제에 기반한 것으로, 행렬처럼 쉬운 문제에 노이즈를 주어 조금씩 답하여 수학적으로 어렵게 만드는 방식입니다. 이 때 사용되는 격자가 200차원을 넘어가죠. 그 외에 아이소제니기반(isogeny-based) 암호, 해시 기반(Hash-based)암호 등이 있습니다.

 

다가오는 양자컴퓨터 시대, 보안업계의 생존 전략은?

양자컴퓨터의 발전과 비례하여, 암호화 방식 역시 발전하면서 창과 방패의 관계는 지속될 것입니다. 생성형 AI와 더불어 양자 컴퓨터가 기술적인 문제를 몇 단계정도 극복하고 발달해왔지만, 그에 따른 방패역시 '보다 더 강하고 신속하게 발달할 것입니다. 기존 보안업계 또한 뒤처지지 않도록 계속 발달하고, 새로운 기술을 수용하는 한편 더욱 강화되는 새로운 규제 체계에 부응하고 실사용자들에게 신뢰를 획득할 수 있도록 스스로를 더욱 연마해야 할 것입니다.

 
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  • AI와의 대화, 미국 법원에서 eDiscovery 증거가 될까? Heppner, Warner 사건 판례
    AI와의 대화, 미국 법원에서 eDiscovery 증거가 될까? Heppner, Warner 사건 판례

    최근 미국에서는 생성형 AI와 대화한 내용을 소송에서 증거로 제출해야 하는지 여부가 쟁점이 된 판례들이 등장했습니다. 주요 법률 매체와 로펌을 중심으로 관련 분석도 활발히 이루어지고 있습니다. 미국 소송 절차인 eDiscovery(이디스커버리) 과정에서, Attorney-Client Privilege(변호사-의뢰인 비밀유지권)와 Work-Product Doctrine(변호사 업무 결과물 원칙)은 증거 제출 의무를 방어하는 매우 중요한 장치입니다. 오늘 다룰 두 사건은 모두 생성형 AI를 소송 준비 과정에 활용한 경우지만, 법원은 eDiscovery 제출 대상 여부를 각각 다르게 판단했습니다. 인텔렉추얼데이터는 화제의 두 사건 판례를 비교 분석해, 기업이 미국 소송 eDiscovery에서 자료 제출 및 방어를 위해 사전에 점검해야 할 부분을 실무적 관점에서 정리했습니다. ✔ 미국 법조계의 뜨거운 이슈: Heppner, Warner 사건이 화제가 된 이유는? 1. 생성형 AI 사용 확대 흐름에서 등장한 사례2. AI와의 대화의 증거성, 법적 취급에 관한 미국 법원 최초·초기 판결3. 공개 AI 플랫폼에 관한 법원의 판단 기준 제시 두 사건은 생성형 AI를 사용한 소송 준비라는 공통점이 있으나, 같은 날 상반된 판단이 내려졌습니다. 법원은 Heppner 사건을 “first impression”, 즉 해당 쟁점을 최초로 다룬 판결이라고 명시했습니다. Heppner 건은 AI와의 커뮤니케이션이 미국 소송 eDiscovery 과정에서, Attorney-Client Privilege 또는 Work Product 보호, 즉 eDiscovery 제출 의무 방어에 해당하는지 처음 판단한 사건이 되었습니다. 이 사건은 AI 사용 주체 및 목적, 변호사의 개입 여부, 데이터 수집·학습·공개 범위 등에 따라 법원의 판단이 달라질 수 있음을 보여주었습니다. 또한 Warner 사건은 변호사 없이 소송을 진행한 당사자(pro se)가 생성형 AI로 준비한 자료도 Work Product 보호를 받을 수 있음을 보여준 사례로 주목받았습니다. *Attorney-Client Privilege(ACP): 변호사-의뢰인 비밀유지 특권. 의뢰인이 법률 조언을 구하기 위해 변호사와 주고받은 의사소통의 비밀을 보장*Work Product Doctrine: 변호사 업무 결과물 원칙. 소송 준비 과정에서 변호사가 작성하거나, 변호사의 지시·개입에 의해 작성된 자료를 보호하는 원칙  ✔ Heppner - 생성형 AI로 소송을 준비한 자료, eDiscovery 공개 or Privilege(특권) 보호 대상인가?판례: United States v. Heppner, No. 25-cr-00503 (S.D.N.Y. Feb. 17, 2026) 사건 배경 여러 기업 임원으로 재직했던 Heppner는 증권·전신 사기 등의 혐의로 2025년 10월 형사 기소되었습니다. Heppner는 소환장을 받고 변호인을 선임한 상태에서, Anthropic의 소비자용 AI인 클로드(Claude)를 이용해 방어 전략과 법적 주장을 정리한 31개의 프롬프트 및 문서를 작성했고, 이후 이 자료를 변호인과 공유했습니다. FBI 자택 압수수색 과정에서 해당 문서가 담긴 전자기기가 확보되었고, 이에 Heppner 측은 Attorney-Client Privilege와 Work Product Doctrine으로 보호된다고 주장하며 정부의 열람에 이의를 제기했습니다. 사건 쟁점공개 AI 플랫폼과의 대화가 Attorney-Client Privilege 또는 Work Product Doctrine으로 보호받을 수 있는가? 법원의 판단 법원은 피고가 공개 AI 플랫폼과 주고받은 대화 기록 문서가 ACP와 Work Product Doctrine으로 보호받지 않는다고 판결했습니다. 이는 생성형 AI 대화의 증거성에 관한 초기 판례로 평가됩니다. Heppner 사건에서 ACP가 적용되지 않은 이유법원은 아래 세가지를 이유로 Claude와의 소통을 법률 자문으로 볼 수 없다고 판단했습니다. 1. 변호사-의뢰인 관계 부재: Claude는 변호사가 아님2. 합리적 기밀 유지 기대 부족: Claude는 변호사가 아닌 제3자, Anthropic의 개인정보처리방침상 기밀이 유지되지 않음3. 법률 자문 목적 부정: 변호인의 지시를 받지 않았으며, Claude는 법률자문을 제공하지 않음출처: United States v. Heppner , No. 25-cr-00503 (S.D.N.Y. Feb. 17, 2026) 사건 판결문 Anthropic(앤트로픽)은 Claude가 법률 자문을 제공하지 않는다고 명시하고 있습니다. 또한 Anthropic 개인정보처리방침상 Claude에 입력된 프롬프트와 출력 데이터는 AI 모델 학습에 활용되거나 정부 규제 기관을 포함한 제3자에게 공개될 수 있습니다. Heppner 사건에서 Work Product Doctrine이 적용되지 않은 이유Heppner의 변호사는 AI 활용을 지시하지 않았으며, Heppner가 자발적으로 작성한 자료임을 인정했습니다.  ✔ Warner - 생성형 AI와의 대화는 제3자와의 커뮤니케이션인가, 그저 도구의 사용인가?판례: Warner v. Gilbarco, Inc.,No. 2:24-cv-12333 (E.D. Mich. Feb. 10, 2026) 사건 배경원고 Warner는 인종차별을 이유로 전 회사 Gilbarco 등을 상대로 고용 차별 소송을 제기했습니다. 소송 과정에서 AI 사용과 eDiscovery에 관한 법원의 명령(order)이 내려졌습니다. 사건 쟁점생성형 AI 사용 자료의 eDiscovery 대상 여부와 Work Product Doctrine의 보호피고는 원고가 챗지피티(ChatGPT) 등 생성형 AI에 입력·생성한 자료와 AI 사용 기록 일체의 제출을 요구했습니다. 원고는 해당 자료가 소송 준비 과정에서 생성된 것으로, Work Product 보호를 주장하며 제출을 거부했습니다. 법원의 판단 법원은 피고 요구를 기각했습니다. Patti 치안판사는 해당 자료는 디스커버리 대상이 아니며, 대상이라 하더라도 Work Product Doctrine에 의해 보호될 수 있다고 판단했습니다. 이는 생성형 AI 활용 자료의 eDiscovery 범위와 Work Product 보호에 관한 중요한 판례로 평가됩니다. 1. Work Product 보호 인정원고는 pro se(본인 소송) 원고가 ChatGPT 등 생성형 AI을 활용한 소송 준비자료가 Rule 26(b)(3)(A)에 따른 Work Product 보호 대상이 될 수 있다고 판단했습니다. AI 사용만으로 보호가 자동 포기되지는 않는다고 봤습니다. 2. AI는 "제3자(person)"가 아니다법원은 "ChatGPT를 비롯한 생성형 AI는 도구(tool)이지 사람(person)이 아니다"라고 명시했습니다. Work Product 보호 포기(Waiver)는 적대적 당사자나 그에 준하는 제3자에게 정보가 공개된 경우 성립하는데, AI 입력만으로 공개로 볼 수 없다고 판단했습니다. 3. 비례성 미충족법원은 피고의 광범위한 AI 사용 자료 요구는 Rule 26(b)(1)의 관련성·비례성 요건을 충족하지 못하며, 원고의 사고 과정과 소송 전략을 들여다보려는 Fishing Expedition에 해당한다고 판단했습니다.*출처: Warner v. Gilbarco, Inc. ,No. 2:24-cv-12333 (E.D. Mich. Feb. 10, 2026) 사건 판결문  ✔ 인텔렉추얼데이터 eDiscovery 전문가 코멘트AI를 활용해 생성·이용된 자료가 eDiscovery 대상에 포함되는지, 그리고 이에 대해 ACP(Attorney-Client Privilege) 또는 Work Product 보호가 인정되는지는 사건 유형, AI 활용 주체, 사용 목적 등에 따라 판단이 달라질 수 있습니다. 향후 관련 판례와 논의 역시 지속적으로 축적될 것으로 보입니다. 특히 기업 입장에서는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 생성형 AI 사용이 확대되는 흐름 속에서, 그에 따른 법률 리스크도 함께 검토할 필요가 있습니다. Heppner 사건의 법리는 형사에 국한되지 않고 민사 소송과 기업 내부 조사에도 확장 적용될 수 있습니다. 임직원이 공개형 AI로 소송 전략이나 법률 분석을 수행할 경우, 기밀정보가 상대방에게 노출되거나 기업에 불리한 내용이 증거로 남을 위험이 있으며, 이는 기업 증거보전(Legal Hold) 및 기밀정보 관리 이슈로도 이어질 수 있습니다. 기업 법무에 AI를 도입할 때에는 Enterprise 플랜 또는 폐쇄형(Private) AI 환경을 기반으로 이용 약관과 정보보안 요건을 검토하는 것이 필요합니다. Warner 사건은 pro se(본인 소송) 사례인 만큼 법원이 유연한 기준을 적용했을 가능성이 있어, 기업 소송에서는 보다 엄격한 기준이 적용될 수 있다는 점도 고려해야 합니다. 사내 AI 활용 정책 수립과 임직원 교육을 통해 기업의 증거 관리 프로세스가 법적으로 방어 가능한(Defensible) 체계를 갖추도록 준비하는 것이 중요합니다.

    May 19 2026

    중국발 인공지능 쇼크, 딥 시크! 계속되는 개인정보 탈취 논란!
    중국발 인공지능 쇼크, 딥 시크! 계속되는 개인정보 탈취 논란!

    중국 생성형 인공지능 딥 시크(DeepSeek R1)의 과도한 이용자 정보 수집이 아직도 논란이 되고 있습니다. Open AI가 있는 미국은 물론이고 한국에서도 금지령이 확산되고 있는데요. ​계속되는 주요 기관의 딥 시크 접속 차단 조치외교부와 국방부, 산업통상자원부가 6일 딥 시크 사이트 접속을 차단한데 이어 통일부와 농림축산식품부, 보건복지부, 환경부, 과학기술정보통신부 등도 7일 딥 시크 금지령에 동참했습니다. 앞서 행정안전부와 국가정보원은 지난 3일 모든 중앙부처와 광역 지방자치단체에 딥 시크, 오픈AI 등 생성형 인공지능(AI)을 사용할 때 민감한 정보는 입력하지 말라는 내용을 담은 보안 가이드라인을 발송한 바 있는데 이 같은 지침에 따라 접속 차단이 늘어나고 있습니다.한국거래소도 지난달 말 딥 시크 접속을 차단하는 등 내부 보안 조치를 실시했습니다. 한국 거래소는 현재 Open AI의 Chat GPT와 구글 제미나이 등 미국 기업들의 AI 서비스 이용은 막지 않고 있습니다. 한국인터넷진흥원(KISA) 역시 <보호나라> 홈페이지를 통해 생성형 AI 사용 시 주민등록번호, 전화번호, 주소 및 금융 정보 등의 개인 정보를 입력하지 않도록 주의하라는 내용이 포함된 ‘생성형 AI 사용 관련 주의 보안권고’를 공지했습니다. 생성형 AI 공개가 하루 이틀 일이 아닌데 이렇게 나오는 것은 다분히 딥 시크를 겨냥한 것이라고 볼 수 있습니다.​딥 시크 코드 해독으로 밝혀진 개인정보 유출?거기다 개인정보 유출 증거가 나왔다며 미국 사이버보안업체 페루트(feroot) 시큐리티의 이반 차린니 최고경영자(CEO)가 AI 소프트웨어를 활용해 딥시크의 코드를 해독한 결과 감춰진 부분을 발견했다는 보도가 미국 ABC방송을 통해 발표되었는데요. 차린니 CEO는 "중국 정부의 통제 아래 있는 서버들과 중국 내 회사로의 직접적 연결이 보인다"며 "이는 과거에는 한 번도 본 적이 없는 것"이라고 말했습니다.딥 시크 코드 내에 차이나모바일의 온라인 레지스트리 사이트 'CMPassport.com'으로 사용자 정보를 전송하는 기능을 지닌 코드가 의도적으로 은폐된 듯한 모양새로 삽입돼 있었다는 게 차린니 CEO의 주장입니다. 이들은 "딥 시크에 가입하거나 로그인하는 사용자는 자신도 모르게 중국 내 계정을 만들게 돼 신원과 사용한 검색어 등이 중국 정부 시스템에 노출될 수 있다는 것"이라고 설명했는데요. 미 국토안보부 차관을 지낸 존 코언은 ABC 방송 인터뷰에서 "국가안보 당국자들은 언제나 중국 기업들이 판매하는 기술제품에 중국 정부가 자료를 들여다볼 수 있는 백도어가 있다고 의심해 왔다"면서 "이번 사례에선 그런 백도어가 발견됐고 열렸으며 이는 우려스러운 일"이라고 말했습니다. 미 하원 정보위원회 소속인 조시 고트하이머 의원도 "모든 정부 기기에서 딥 시크를 즉각 금지해야 한다"면서 "누구도 본인 기기에 내려받지 못하게 해야 하고 대중에도 알려야 할 것"이라고 말했습니다.​오픈 소스인데 백도어 삽입? 지속되는 보안 관련 논란그러나 좀 이상합니다. 클린 코드 원칙 이야기를 하지만 잘 지켜지지 않을뿐더러, 소스가 공개돼 있는데 백도어를 다 보이게 심어놨다는 게 쉽게 납득하기 힘듭니다. 중국 레지스트리 사이트 역시 다른 단계가 아니라 로그인 단계에서 중국 통신사 네트워크 주소가 하드코딩되어 있다는 것을 증거라고 주장하고 있는거죠. 그런데 실제 개발을 해 보면 서버 주소나 암호화 키 등은 암호화가 되어 숨겨집니다. 저렇게 드러내는 것이 오히려 더 어색하죠.일각에서는 이를 보고 '중국의 세계 감시', '기술 탈취'를 이야기하지만 아직까지 드러난 바에 따르면 과도한 공포가 아닐까 하는 의구심을 갖게 한다는 것입니다. 정말로 숨길 의도가 있었다면 더 깔끔한 방법으로, 티나지 않게 숨길 수가 있거든요. 많은 사람들은 이런 갑작스러운 차단에 대해 미국이 OAI를 차세대 성장 동력으로 내세우는 가운데 스타게이트 프로젝트를 발족하면서 딥 시크의 등장이 달갑지 않아서 스타게이트 프로젝트 참가국들을 통해 압박을 하고 있다는 해석을 내놓기도 했습니다. 실제 미국 FCC(연방통신위원회, Federal Radio Commission)은 차이나모바일을 국가안보 위협으로 지정하기도 했는데, 이 상황에서 딥 시크 로그인 페이지에서 해당 기업의 코드가 발견되었다는 점에서 더욱 더 문제시하려는 것 아닌가 하는 의혹도 있습니다.​딥 시크 보안에 대한 우려와 중국 정부의 반발각국 정부와 기업이 보안 우려에 따라 중국 AI 모델 딥 시크 사용 금지에 나서자, 중국은 불법 데이터 수집은 없다며 반발에 나섰는데요. 궈자쿤 중국 외교부 대변인은 정례 브리핑에서 "중국은 국가 안보 개념을 일반화하고 경제·무역 문제를 정치화하는 방식에 일관되게 반대해왔다"며 "지금껏 기업 혹은 개인에 위법한 형식으로 데이터를 수집·저장하라고 요구한 적도 없고 요구하지도 않을 것"이라고 강조했습니다. 아울러 중국 기업의 합법적 권익을 굳게 수호할 것이라며 경우에 따라 보복 조치에 나설 수 있다고 말했습니다. 하지만 중국의 국가정보법 상 모든 조직과 개인이 정부의 정보 활동을 지원하고 협력하도록 요구하고 있기 때문에, 중국 당국은 딥 시크가 수집한 해외 사용자의 데이터에 접근할 가능성이 있다는 우려 자체는 상존하고 있습니다. 실제 중국은 다양한 분야에서 과도한 개인정보를 가져가는 모습을 보여줬거든요. 물론 아직까지 딥 시크가 이런 위험성이 있다는 것이 증명되진 않았지만, 이번 딥 시크 사태를 놓고 미국과 중국이 다투는 것은 AI 기술이 가져올 수 있는 개인정보 보호, 데이터 주권, 국가 안보, 기술 헤게모니 등 다양한 문제를 잘 보여준다고 생각합니다.​국가 간 데이터 흐름을 관리할 통일된 프레임워크의 필요성사실 국제사회는 이런 문제에 대응하기 위해 다양한 규제 프레임워크를 제시하고 있습니다. 대표적인 것이 EU의 COMPL-AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 AI 모델의 해킹 위험과 편향성을 체계적으로 평가하는 기술적 규제의 선례를 제시하고 있습니다. EU AI Act의 6대 윤리 원칙을 27개의 기술 벤치마크로 구체화하여, 프롬프트 유출이나 목표 변조와 같은 사이버 보안 위협에 대한 모델의 취약성을 진단하고, HarmBench 데이터셋을 활용해 인종과 성별 편향성을 정량화 합니다. 오는 2025년 4월부터 EU AI Act의 공식 감사 도구로 활용됩니다. 하지만 아직까지 범 국가 간 단일 모델, 통일 프레임워크는 만들어지지 않았습니다.그리고 국가 간 데이터 흐름, 소위 크로스보더 데이터 흐름에 대한 관리의 중요성 역시 부각되게 되었습니다. EU의 GDPR, Data Act, 미국 법무부(DOJ) 등의 정책이 충돌하게 된거죠. 프레임워크를 비롯해 데이터 관리에 있어서 까지 국제 공조, 조화가 시급한 과제가 되고 있는 상황입니다. 미-중간의 다툼도, AI의 미래를 위한 경쟁도 좋지만 무엇보다 사람들이 안전한 시스템을 쓸 수 있도록 투명한 체계를 만드는 것이 피할 수 없는 AI의 대두 시대, 그리고 그 시대에서 살아갈 인류의 공공복리를 위해 필요한 내용이 아닐까 생각됩니다.​

    Feb 13 2025