한국의 중국 AI 딥시크 규제 논란, 과잉 견제일까?

 

 

중국 AI 딥시크 규제 논란: 과잉 견제인가, 필요 조치인가

목차

• 정부의 초동 대응 현황
• 기업·기관의 연쇄적 차단 조치
• "과잉 규제 논란"에 대한 분석
  • 글로벌 AI 규제 프레임 비교
  • 중국 기술에 대한 편향성 문제
• AI 생태계 발전을 위한 제언

정부의 초동 대응 현황

행정안전부는 2월 5일 생성형 AI 보안 가이드라인을 전국 17개 지자체에 긴급 배포...

"기밀 정보 유출 가능성에 선제 대응한 것"
- 행안부 관계자

기업·기관의 연쇄적 차단 조치

산업부·국방부를 필두로 주요 공기업에서 업무망 접속 차단 돌입...

 

"과잉 규제 논란"에 대한 분석

글로벌 AI 규제 프레임 비교

유럽연합 AI법(2024)은 위험도 기반 계층적 규제를 채택한 반면...

국가	규제 방식	AI 투자 규모(2023)
한국	사전 차단	$2.1B
미국	사후 감독	$24.6B

중국 기술에 대한 편향성 문제

2023년 KISTEP 조사에 따르면 국내 AI 연구개발의 68%가 미국 기술 기반...

"중국산=위험' 프레임은 기술 패권 경쟁의 부작용"
- 김철중 AI윤리연구소장

AI 생태계 발전을 위한 제언

필자는 현재 조치가 다음 세 가지 측면에서 문제적이라고 판단:

1. 검증 절차 부재: 실제 보안 취약점에 대한 실증적 데이터 미제시
2. 이중 잣대: 미국 OpenAI 사용은 허용하면서 중국 제품만 겨냥
3. 혁신 저해: 스타트업의 테크놀로지 스택 선택권 축소

대안 제시: 3단계 리스크 관리 모델

    1단계: 민감도 분류 - 공공/민간 데이터 등급화
    2단계: 접근 제어 - 암호화 컨테이너 환경 제공
    3단계: 사용 감사 - 실시간 LLM 활동 모니터링
    

결론: 균형 감각 있는 기술 정책 필요

중국 AI에 대한 막연한 불신보다는 체계적인 보안 인프라 구축이 시급...

기술 민족주의의 함정에 빠지지 않으면서도 데이터 주권을 지킬 수 있는 제3의 길 모색이 필요합니다.

딥시크(딥시크 웹사이트 이미지 캡처)

1. 규제의 선택적 적용 문제
   미국산 ChatGPT는 공공기관에서 제한 없이 사용되는 반면, 중국 제품에만 차별적 조치를 적용하는 것은 기술 보호주의적 성향이 강합니다. 2023년 포린폴리지 보고서에 따르면 미국 클라우드 서비스의 국내 점유율이 78%에 달하는 상황에서 중국 기술만 겨냥하는 것은 논리적 일관성이 부족합니다.
2. 실제 위험성 vs 인식된 위험
   사이버보안원의 테스트 결과(2024.03)에서 딥시크는 GPT-4 대비 데이터 암호화 강도에서 12% 낮은 수치를 보였으나, 이는 애초에 엔터프라이즈용이 아닌 개인용 버전 기준입니다. 기업용 버전은 별도의 보안 프로토콜을 적용하고 있다는 점이 고려되지 않았습니다.
3. 산업 역효과 우려
   한국AI협회의 연구(2024)에 따르면, 생성형 AI 사용 제한으로 인해 중소기업의 개발 속도가 최대 34% 저하될 것으로 예상됩니다. 특히 중국 시장을 겨냥한 로컬라이제이션 작업을 하는 기업들에게 기술적 차단은 실질적인 비즈니스 리스크로 작용합니다.
4. 글로벌 트렌드 비교
   G7 디지털장관회의(2024.04)에서는 "AI 규제보다 혁신 지원"을 주요 의제로 채택했습니다. EU의 경우 AI법에서 고위험 시스템만 규제 대상으로 명시하며, 생성형 AI에 대한 과도한 규제를 지양하고 있습니다.
5. 대안 제안

• 국가단위 AI 보안 인증제 도입(미국 NIST 프레임워크 참조)
• 중국 AI 서버의 국내 클라우드 로컬화 추진
• 공공부문에 한해 자체 검증된 LLM 개발 지원(한국형 GPT 3.5 프로젝트 가속화)