" content="user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0, width=device-width"> 오픈AI에 도전하는 딥시크, 그러나 개인정보 보호는 안전할까?
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오픈AI에 도전하는 딥시크, 그러나 개인정보 보호는 안전할까?

by 번영과행복 2025. 2. 4.
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최근 중국의 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 개발한 AI 모델 'R1'이 주목받고 있습니다. 이 모델은 저비용으로 개발되었음에도 불구하고, 미국 오픈AI의 챗GPT와 견줄 만한 성능을 보이며 AI 업계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 그러나 이러한 기술적 성과 뒤에는 데이터 수집 및 보안에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

딥시크의 AI 모델 'R1'의 부상

딥시크는 최근 AI 모델 'R1'을 공개하며 세계적인 주목을 받았습니다. 이 모델은 복잡한 추론 문제를 해결하는 데 특화되어 있으며, 오픈소스로 제공되어 개발자들이 자유롭게 활용하고 개선할 수 있습니다. 특히, 고가의 고성능 칩을 사용하지 않고도 저비용으로 개발되었다는 점에서 AI 개발의 새로운 가능성을 보여주고 있습니다.

 

이러한 기술적 성과는 AI 업계에 큰 충격을 주었습니다. 미국의 주요 기술 기업들은 AI 개발에 막대한 자금을 투자해 왔지만, 딥시크는 비교적 적은 비용으로 경쟁력 있는 모델을 개발하여 미국의 AI 주도권에 도전하고 있습니다. 일부 전문가들은 이를 'AI 분야의 스푸트니크 모멘트'로 비유하며, 미국이 AI 개발 생태계의 주도권을 중국에 빼앗길 수 있다는 우려를 표명하고 있습니다.

 

데이터 수집 및 보안 우려

딥시크의 AI 모델이 주목받는 가운데, 데이터 수집 및 보안에 대한 우려도 제기되고 있습니다. 하정우 네이버 클라우드 AI 이노베이션 센터장은 딥시크의 프라이버시 약관을 분석한 결과, 사용자의 장비 정보, 키보드 입력 패턴, IP 주소, 장치 ID, 쿠키 등 광범위한 개인정보를 수집하며, 이러한 정보가 중국 내 서버에 저장된다고 지적했습니다. 그는 이러한 사항을 충분히 인지하고 고려하여 서비스를 사용해야 한다고 강조했습니다.

 

또한, 딥시크의 AI 모델이 오픈AI의 GPT-4가 생성한 데이터를 학습한 것으로 추정되며, 오픈AI의 API 사용법과 유사한 지침을 제공하고 GPT-4와 비슷한 농담을 하는 것으로 나타났습니다. 이러한 행위는 오픈AI의 서비스 약관을 위반할 수 있으며, AI 모델의 정체성 혼란과 데이터 오염 우려를 야기할 수 있습니다.

 

국제 사회의 대응

딥시크의 AI 모델에 대한 데이터 보안 우려로 인해 국제 사회에서도 다양한 대응이 나타나고 있습니다. 대만은 정부 부처에서 딥시크의 AI 서비스를 사용하는 것을 공식적으로 금지했습니다. 대만 행정원장인 조정타이는 이러한 조치가 국가 정보 보안을 위해 필수적이라고 강조했습니다. 이러한 결정은 딥시크의 데이터 처리 방식에 대한 우려에서 비롯되었으며, 다른 국가들도 딥시크의 데이터 사용 관행을 면밀히 검토하고 있습니다.

 

미국 해군도 보안 및 윤리적 우려로 인해 딥시크의 AI 챗봇 사용을 금지했습니다. 전문가들은 이 앱이 민감한 사용자 데이터를 저장하고 중국 정부가 이에 접근할 수 있는 가능성을 우려하고 있습니다. 이러한 우려는 이전에 틱톡과 관련하여 제기된 국가 안보 위협과 유사합니다.

 

데이터 오염 및 AI 모델의 신뢰성 문제

딥시크의 AI 모델이 다른 AI 시스템의 출력을 학습 데이터로 사용하는 것은 모델 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI 모델의 정체성 혼란과 데이터 오염 문제를 야기할 수 있으며, 이는 AI 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. 일부 연구자들은 웹에서 수집한 데이터가 AI 생성 콘텐츠로 넘쳐나면서 '데이터 오염' 문제가 심화되고 있다고 지적하고 있습니다. 2026년까지 웹의 90%가 AI로 생성될 수 있다는 추정도 나오고 있으며, 이는 AI 모델의 신뢰성에 대한 우려를 증폭시키고 있습니다.

 

맺음말

딥시크의 AI 모델 'R1'은 저비용으로 고성능 AI를 개발할 수 있다는 가능성을 보여주며 AI 업계에 새로운 바람을 일으키고 있습니다. 그러나 이러한 기술적 성과 뒤에는 데이터 수집 및 보안, AI 모델의 신뢰성 등에 대한 중요한 우려가 존재합니다. 사용자들은 이러한 위험을 충분히 인지하고 서비스를 이용해야 하며, 기업과 정부는 데이터 보안과 AI 윤리에 대한 철저한 검토와 대응이 필요합니다.

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