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"무료 AI, 누가 비용 대나"…'모두의 AI' 512장으로 전 국민 서비스 시험대
[경제일보] 정부가 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 이용할 수 있는 국산 인공지능(AI) 서비스 구축에 나선다. 올해 9월 베타 서비스를 시작해 12월 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 출시할 계획이다. 다만 정부가 제공하는 그래픽처리장치(GPU) 512장으로 전 국민 이용량을 감당하고 무료 서비스를 지속할 수 있느냐가 관건이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 21일 서울 마포구 프론트원에서 ‘모두의 AI’ 사업 설명회를 열었다. 네이버·카카오와 통신 3사, AI·소프트웨어 및 국산 신경망처리장치(NPU) 기업 등 100여개 기업 관계자가 참석했다. 모두의 AI는 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트, 기업별 특화 서비스로 구성된다. 공공 AI 에이전트는 이용자에게 필요한 정부 지원사업을 찾아 자격을 확인하고 신청까지 돕는다. 정부는 2027년 이후 자산관리와 학습 코칭, 노후 설계 등을 수행하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’로 고도화할 계획이다. 기본 챗봇과 공공서비스 필수 기능은 무료다. 이용량이 정부의 GPU 지원 범위를 넘더라도 사업자가 자체 비용과 수익모델을 활용해 무료 제공을 유지해야 한다. 고성능 모델이나 개인 맞춤형 기능 등은 유료로 운영할 수 있지만 구체적인 무료·유료 구분은 사업자 선정 이후 정한다. 선정 기업은 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 서비스 이용량의 50% 이상 사용해야 한다. 자사 이외 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 나머지 20%를 외산 모델에 배정할 수 있다는 뜻은 아니다. 공진호 과기정통부 AI정책기획과장은 “외산 모델은 고난도 추론이나 멀티모달처럼 국산으로 대체하기 어려운 기능에 한해 필요 최소한으로 허용한다”고 말했다. 정부는 올해 엔비디아 B200 512장을 2∼3개 사업자에게 배분한다. 2개사를 선정하면 각각 256장, 3개사일 경우 1위 사업자에게 256장, 나머지 사업자에게 각각 128장을 제공한다. GPU 수량만으로 처리 능력을 단정하기는 어렵다. 모델 규모와 질문 길이, 동시접속자 수에 따라 필요한 연산량이 달라지기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 검색과 문서 분석, 외부 시스템 호출 과정에서 모델을 여러 차례 사용해 일반 챗봇보다 많은 연산 자원이 필요하다. 공공시스템 연계도 과제다. 지원사업 안내를 넘어 신청까지 처리하려면 정부24와 공공 마이데이터, 본인인증 시스템을 연결해야 한다. 연계가 늦어지면 공공 AI 에이전트가 기존 안내 챗봇 수준에 머물 수 있다. 민감정보 처리와 대리 신청 책임을 둘러싼 제도 정비도 필요하다. 모두의 AI는 AI 이용 격차를 줄이는 복지정책인 동시에 국산 모델에 대규모 실사용 기회를 제공하는 산업정책이다. 성패는 가입자 수보다 무료 기능의 품질과 지속성, 공공업무 처리 성공률, 이용자당 연산비용에서 갈릴 전망이다. 사업 참여 신청은 다음달 11일 오후 5시까지 받는다.
2026-07-21 15:08:47
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개보위, AI 데이터 규제 '활용·책임' 함께 손본다…AX 안심체계 구축
[경제일보] 개인정보보호위원회가 인공지능(AI) 개발 과정의 데이터 활용 문턱을 낮추는 동시에 유출과 오남용에 대한 책임은 강화하는 규제 전환에 나선다. 일률적인 개인정보 규제에서 벗어나 AI 기술과 데이터의 위험 수준에 따라 활용 범위와 안전조치를 달리 적용하는 것이 핵심이다. 개인정보위는 16일 이재명 대통령에게 보고한 하반기 업무계획에서 4대 역점 분야와 개혁·지역성장·국가정상화 과제를 제시했다. AI 개발과 운영 과정에서 발생하는 법적 불확실성을 줄이기 위한 가칭 ‘AX 안심 지원체계’를 구축하고, 공익·사회적 목적의 AI 개발에는 맞춤형 안전조치를 전제로 원본 개인정보 활용을 허용하는 특례 도입을 추진한다. ◆ AI 데이터 활용 문턱 낮추고 사전 검토 강화 AX 안심 지원체계는 적극적 법령 해석과 사전적정성 검토, 비조치 의견서 등 기존 제도를 통합해 AI 기업과 공공기관에 적합한 지원 방식을 연결하는 구조다. 기업이 AI 서비스를 개발한 뒤 제재 여부를 기다리는 방식에서 벗어나 개발 단계부터 데이터 처리의 적법성과 프라이버시 위험을 점검하도록 하겠다는 취지다. 개인정보위는 에이전틱 AI와 공공 AX 등 기술·분야별 안내서도 마련할 계획이다. 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI는 개인정보 접근 범위와 행위 책임이 불명확할 수 있고 로봇·스마트글라스 등 피지컬 AI는 카메라와 마이크로 주변인의 정보를 실시간 수집할 가능성이 크다. 기술별 위험이 다른 만큼 하나의 동의 절차만으로 규율하기 어렵다는 판단이다. AI 원본활용 특례는 범죄 대응과 재난 방지 등 공익적 목적의 AI 개발에서 가명정보만으로 연구 목적을 달성하기 어려운 경우를 겨냥한다. 신청과 현장조사, 위험평가, 전문위원회와 개인정보위 심의, 사후관리 절차를 거쳐 제한적으로 원본 활용을 허용하는 방식이다. 제도의 본질은 무제한 활용 허용이 아니다. 활용 필요성과 공익성을 확인하고 정보의 민감도와 유출 가능성에 맞춘 안전조치를 부과하는 조건부 활용체계에 가깝다. 개인정보위는 AI 시대의 데이터 활용을 넓히되 위험에 비례하는 규율 방식으로 전환하겠다는 방침이다. ◆ 공공기관 387개 시스템 보안 의무 강화 대규모 개인정보를 보유한 공공기관에는 더 무거운 책임이 부과된다. 개인정보위는 주요 개인정보 처리 시스템 387개를 대상으로 연 1회 이상 취약점 점검과 모의해킹을 의무화하고 전문 개인정보보호책임자(CPO) 지정과 신고도 강화할 계획이다. 정부24와 국민신문고 등 주요 공공시스템에는 개인정보보호 관리체계 인증인 ISMS-P를 단계적으로 의무화한다. 주민등록번호 5000만건 이상을 보유한 대민 시스템 11종은 별도 집중관리 대상으로 지정하고 자체 점검 결과가 미흡한 시스템에는 관계부처 합동점검을 실시한다. 공공기관의 개인정보보호 인력과 예산 확대도 병행한다. 취약점 점검, 접속기록 관리, 보호 솔루션 도입에 필요한 예산 확보를 지원하고 담당자에게 수당과 인사상 우대 방안을 제공하는 방안이 추진된다. 반대로 고의나 중과실에 따른 유출과 업무 해태에는 징계 권고와 이행점검을 통해 책임을 묻는다. 공공부문의 개인정보 유출은 민간 사고보다 피해 범위가 넓고 국민이 서비스를 선택해 회피하기도 어렵다. 개인정보위가 공공기관의 자율점검을 의무 점검과 인증체계로 전환하려는 이유도 공공서비스의 신뢰를 기관의 자율에만 맡길 수 없다는 판단에서 출발한다. ◆ 예방투자는 감경하고 중대 위반은 최대 10% 민간기업 제재 체계도 달라진다. 개인정보위는 기업이 법정 의무를 넘어 예방투자를 하고 유출 사고를 신속하게 탐지·차단한 경우 과징금 산정에서 이를 반영할 계획이다. 사고 이후 2차 피해 방지와 피해회복, 보호체계 복원 수준도 평가 대상에 포함한다. 보호 역량이 부족한 중소·영세기업에는 기술지원과 컨설팅을 제공한다. 경미한 사건은 시정을 전제로 처분을 면제하되 같은 위반이 반복되면 제재를 가중하는 ‘처분성 경고제’도 도입할 예정이다. 규제 비용을 감당하기 어려운 기업에는 개선 기회를 주면서 반복적 방치에는 책임을 묻는 구조다. 반면 중대하거나 반복적인 위반에는 매출액의 최대 10%까지 징벌적 과징금을 부과하는 제도를 시행한다. 유출 신고와 통지를 지연하거나 피해 확산 방지 조치를 이행하지 않은 경우에도 과징금이 가중된다. 조사 과정에서 자료를 숨기거나 폐기하는 행위에는 별도 제재와 신고포상금 도입도 추진한다. 100만건 이상이 유출된 중요 사건은 전담 조사단을 구성해 신속하게 조사하고 소규모·정형화된 사건은 소위원회 중심의 신속 처리 절차를 적용한다. 개인정보위는 연내 기술분석센터를 구축하고 포렌식 기능을 강화해 랜섬웨어와 AI 해킹 등 복합적인 침해사고에 대응할 계획이다. ◆ AI 규제의 성패는 ‘허용 이후의 책임’에 달렸다 국민 권리구제 체계도 확대된다. 개인정보 유출 기업의 손해배상 책임을 강화하고 유출 관련 과징금 수입을 피해회복과 권리구제에 활용하는 통합기금 도입을 추진한다. 약 300개 주요 앱을 대상으로 탈퇴 방해, 선택동의 강요, 반복적 동의 요구 등 개인정보 다크패턴 실태도 점검한다. 마이데이터는 의료·통신·에너지 분야를 결합한 서비스로 확장한다. 진료·검사 기록을 활용한 맞춤 서비스, 실제 통신 이용량에 기반한 요금제 추천, 공과금 납부 이력을 활용한 대안 신용평가 등이 검토 대상이다. 개인정보 활용으로 발생한 수익의 일부를 정보주체에게 돌려주는 이익공유 모델도 추진한다. 이번 업무계획은 개인정보 정책의 중심을 ‘동의를 받았는가’에서 ‘어떤 위험을 만들고 어떻게 통제했는가’로 옮기려는 시도다. AI 산업에는 데이터 활용의 예측 가능성을 주고, 국민에게는 피해 예방과 구제 장치를 강화하는 방식이다. 규제 완화만으로 AI 혁신이 만들어지는 것은 아니다. 원본 데이터 활용 범위가 넓어질수록 기업과 공공기관의 설명 책임, 기록 의무, 사후 검증도 더 엄격해져야 한다. 활용의 문을 여는 것은 정부가 할 수 있지만 신뢰를 지키는 것은 데이터를 다루는 기관의 몫이다. AI 시대 개인정보 정책의 성패는 얼마나 많이 허용했느냐가 아니라 허용 이후의 위험을 얼마나 투명하게 통제했느냐에서 갈릴 것이다.
2026-07-17 11:50:23
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