[기고] AI 불안감을 이유로 혁신을 멈출것인가

개인정보 유출사고 터지며
규제 넘어 무용론까지 나와
20세기 車보급 논란 데자뷔
모든 신기술엔 위험성 내포
관리 가능한 구조로 바꿔야

신민수 한양대 경영학과 교수

LG유플러스가 인공지능(AI) 통화 앱 이용자 36명의 통화내용 유출을 개인정보보호위원회에 자진 신고하면서 AI에 대한 불안감이 커지고 있다. 일부에서는 AI 서비스 자체의 위기론까지 제기된다. 그러나 위험 발생을 이유로 기술 발전 자체를 비판하는 것은 적절하지 않다.

20세기 초 자동차 보급 초기에도 교통사고로 '자동차는 위험하다'는 반발이 있었다. 자동차의 통행 자체를 금지하자는 주장까지 나왔지만, 속도 제한·신호등·면허제·보험 등 제도를 통해 위험을 줄였다. 제조사 책임도 강화돼 안전기준을 통과한 차량만 판매된다. 모든 신기술은 편익과 함께 새로운 위험을 동반한다. 중요한 것은 위험을 관리 가능한 구조로 바꾸는 것이다.

자동차와 마찬가지로 모든 새로운 기술의 발전은 큰 편익을 만드는 대신, 기존에 없었던 새로운 위험을 동시에 발생시킨다. 위험을 이유로 개발된 기술 자체에 대해 문제를 제시하기보다는 위험을 관리 가능한 구조로 변화시키는 것이 중요하다.

이미 AI는 전 세계적인 화두가 되었고, 수많은 국가와 기업이 이 분야를 선점하기 위해 무한 경쟁을 펼치고 있다. 이와 함께 데이터, 즉 정보 수집이나 유출에 대한 위협도 늘고 있다. AI가 학습하기 좋은 정제된 데이터를 많이 확보하고, 시행착오와 오류를 겪는 기업이 AI 시장에서 주도권을 쥘 수밖에 없다. 그만큼 더 많은 나의 정보와 예민한 데이터들을 수집하게 되고 그로 인한 불안감도 함께 높아지고 있다.

현재 AI를 둘러싸고 벌어지는 국가 간 경쟁에서 한 가지 확실한 것은 불안감이 아무리 커진다고 해도 기업들의 데이터 수집 경쟁은 멈추지 않을 것이라는 점이다. 기업은 어떤 식으로든 데이터를 수집할 것이고 수많은 시행착오를 거쳐 기술 완성도를 높여갈 것이다. 그 과정에서 AI 기술은 물론이고 관련 보안 기술 또한 자연스럽게 발전해 나가면서 불안감도 많이 해소될 것으로 예상한다.

미국의 오픈AI나 중국의 딥시크 같은 기업들도 초기에 AI 성능을 높이기 위한 데이터 수집 과정에서 많은 논란을 빚었다. 사용자 동의 없이 개인 식별 정보나 결제 정보 등 민감한 데이터를 수집해 AI 모델의 기능 향상에 활용했다는 지적에 시달렸다.

글로벌 시장을 선도해야 한다거나 높은 수익을 내야 한다는 명분이 있다고 불법으로 데이터를 수집하거나 보안이 약화되는 책임을 회피할 수는 없다. 수많은 인명 사고를 냈던 자동차 기술의 위험을 낮췄던 것처럼 보안을 강화하고, 신호등 역할을 할 수 있는 규제를 만들고, 기준과 원칙에 합의해 나가는 노력을 통해 AI 자체에 대한 무용론이나 대안 없는 불안감 확대보다는 혁신을 지속해야 한다.

세상은 항상 기술의 혁신을 통해 발전해왔고, 그 혁신의 주도권을 잡는 국가나 기업이 더 큰 효용을 누렸다. 그리고 그 혁신에는 속도가 중요하다. 최근 일어난 일련의 정보 유출 사고는 우리가 필수적으로 해결해 나가야 할 과제이지, 도전과 혁신을 멈춰야 할 이유는 아니다.

[신민수 한양대 경영학과 교수]