"민감정보 다루는 공공 초거대 AI, 민간기술 쓰되 폐쇄형 클라우드 구현해야"

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임민철 기자
입력 2023-09-17 15:00
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  • NIA, 정책본부 AI·미래전략센터 보고서 발간

  • 공공 초거대 AI 구현 관련 기술 검토 첫 공개

  • "공개기술로 기본모델 구축시 산학협력 필요"

  • "GPU 운영은 민간 위탁, 자원 지속 확보해야"

  • AI·데이터 기반 행정 기반 마련에 반영될 듯

사진게티이미지뱅크
[사진=게티이미지뱅크]

공공분야에 민간의 초거대 인공지능(AI)을 활용하되, AI 학습 데이터와 사용자 질의는 보안 문제를 방지하기 위해 ‘정부 전용 클라우드’에서만 접근할 수 있어야 한다는 주장이 나왔다. 디지털플랫폼정부 과제 지원을 기관 역할로 선언한 과학기술정보통신부 산하기관 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 최근 발간한 보고서 주요 내용이다. 윤석열 정부 들어 공공기관이 공공분야 초거대 AI 활용에 필요한 기술적 구현 방안과 검토사항을 구체적으로 분석해 대외 공개한 첫 사례다. 국정과제인 ‘디지털플랫폼정부’ 구현과 ‘AI·데이터 기반 과학 행정 구현의 기반’을 마련하는 데 반영될 전망이다.

17일 업계에 따르면 이달 초 NIA 정책본부 AI·미래전략센터는 ‘공공분야 초거대 AI 민간플랫폼 활용방향’ 분석 보고서를 발간했다. 이 보고서에 “데이터 보안 이슈를 해결하기 위해 국가 자원 범주 내에서 민감정보를 다루는 거대언어모델(LLM) 기반 초거대 AI 개발 및 유지방안을 마련할 필요가 있다”는 점과 “각종 보안 이슈 및 정부의 민감 데이터 유출을 방지하기 위해 학습 데이터 및 사용자 질의는 폐쇄형(private) 정부 전용 클라우드에서만 접근 가능해야 한다”고 썼다.

보고서에 따르면 공공분야 초거대 AI 모델 구축 방법은 정부전용 기본모델(Foundation Model)을 위탁개발하는 ‘직접구축’과 무료 공개된 모델을 쓰거나 민간이 제공하는 모델을 도입하는 ‘간접구축’으로 나뉜다. 모델 미세조정(fine-tuning)도 정부 직접 개발, 민간 업체 상주개발·협력 개발 방식으로 구분됐다.

보고서는 “직간접 구축을 진행할 때 공개모델을 기반으로 개발하면 한국어 처리 능력이 부족할 수 있으므로 한국어 처리 역량이 강화된 기본모델을 산학협력으로 개발할 필요가 있다”고 했다. ‘오픈소스 기술에 대한 검증’과 ‘그래픽 처리 장치(GPU)’ 자원을 확보하기 위한 고려 사항도 주요 정책적 시사점으로 짚었다. 이를 반영해 정부가 글로벌 업체가 공개한 오픈소스 기반 LLM을 활용하려면 추가 신뢰성 검증을 거쳐야 한다. 정부는 민간 GPU 자원 운영 능력을 따라잡기 어려운 만큼 GPU 클라우드 운영을 민간 기업에 위탁하는 구조를 취해야 하고, 정부의 GPU 자원을 지속 확보할 방안이 필요하다.

앞서 NIA는 현 정부 출범 후 DPG 과제 지원 역할에 집중한다는 운영 방침을 세우고 올 상반기 ‘대규모 언어모델 기반의 공공분야 초거대 AI 도입방향’ 보고서를 통해 국가 초거대 AI 플랫폼 구성(안)을 제안했는데, 이번 보고서를 통해 이 플랫폼 구성에 따르는 예상 문제와 해결 방법을 다뤘다. 이 보고서의 내용은 ‘기관 공식 견해와 다를 수 있다’는 것이 NIA의 입장이지만, 해당 주제를 연구·자문한 전문가들이 실제 정부 견해와 배치되는 방향으로 보고서를 작성했을 가능성은 희박하다. 정부 방송통신발전기금으로 수행한 과기정통부 정보통신·방송 연구개발 사업 연구결과이기 때문이다.

대통령 직속 디지털플랫폼정부위원회는 이달 초 ‘데이터 칸막이 해소’를 위한 법제 정비 추진 계획과 9262억원 규모로 편성한 2024년 예산안을 발표했다. 부처 간 데이터 공유와 민간 개방 원칙, 법령 정비 사항을 규정하는 ‘디지털플랫폼정부특별법(가칭)’ 제정과 조세, 재정, 민원, 교통, 교육, 의약, 통계 관련 분야 15개 법률을 시작으로 데이터 이용·개방 범위를 제한하는 법령 일괄 정비를 예고했다. 내년부터 110억원 규모 ‘초거대 AI 기반 서비스 개발 지원’ 사업 신규 예산으로 민간 초거대 AI 기술을 활용해 정책 품질을 높이고 대국민 서비스를 혁신해 국민에게 선제적·맞춤형 서비스를 제공하는 ‘하나의 정부’ 과제에 힘을 쏟는다.

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