전 메타 임원이자 내부 고발자인 사라 윈-윌리엄스는 미국 상원 사법위원회에서 메타의 AI 모델인 라마(Llama)가 중국의 AI 역량을 가속화하는 데 어떤 역할을 했는지, 특히 딥시크의 부상에 어떻게 기여했는지를 밝혔다.

중국 정부의 적극적인 지지를 받은 딥시크는 오픈AI의 강력한 경쟁자로 부상했다. 특히, 딥시크의 출시 비용은 600만 달러에 불과해 대부분 LLM보다 훨씬 적은 비용으로 구현했다는 점에서 주목을 받았다. 딥시크의 등장은 전 세계에 파장을 일으켰고, 많은 사람이 딥시크를 오픈AI와 메타 AI 모델에 대한 저렴한 대안으로 보고 있다.

윈-윌리엄스는 메타의 중국 진출을 위한 비밀 임무로 “프로젝트 알드린”을 거론하며,”메타는 미국과 중국을 연결하는 물리적 파이프라인을 구축했다. 메타 경영진은 중국 공산당에 백도어 액세스를 제공해 미국 시민의 개인 데이터와 개인 메시지를 가로챌 수 있다는 경고를 무시했다. 중국이 현재 이 파이프라인을 통해 미국 사용자 데이터에 액세스할 수 없는 유일한 이유는 의회가 개입했기 때문이다”라고 밝혔다.

또한 “메타의 AI 모델인 라마가 딥시크와 같은 중국 인공지능 기술 발전에 크게 기여했다”고 주장했다.

증언에 따르면, 메타는 2015년부터 중국 공산당에 브리핑을 시작했으며, AI를 포함한 중요한 신기술에 초점을 맞추고, 중국이 미국 기업을 능가할 수 있도록 돕는 것을 명시적인 목표로 삼았다.

윈-윌리엄스는 “이 브리핑에서 최근 중국이 군사 목적으로 AI 모델을 개발하고 있다는 사실과 메타의 라마 모델에 의존하고 있다는 사실이 직접 연결된다. 메타의 내부 문서에 따르면, 중국이 메타의 제품을 시장에 출시하도록 허용해야 하는 이유를 설명하는 판매 홍보 문서에 ‘중국이 세계적 영향력을 높이고 중국몽을 촉진하는 데 도움이 된다’는 내용이 포함되어 있다”라고 증언했다.

AI 군비 경쟁

윈-윌리엄스의 폭로는 미중 관계가 긴장 상태에 있는 시기라 더욱 주목을 받고 있다. 미국은 차세대 생성형 AI 모델 개발에서 중국의 발전을 저지하기 위해 첨단 AI 칩에 대한 수출 제한을 시행하고 있기 때문이다.

사이버미디어 리서치(CyberMedia Research)의 산업 연구 그룹 부사장인 프라부 램은 “미국은 의도하지 않은 AI 기술의 유출을 방지하기 위해 수출 통제 및 다자간 협정을 포함한 규제 장치를 도입했다. 특히 중국과 같은 전략적 경쟁국으로의 유출을 방지하기 위한 것이다. 그러나 허점과 회피 전략으로 인해 그 효과가 제한되고 있다. 핵심 과제는 국가 안보와 국내 혁신을 촉진해야 하는 필요성 사이의 균형을 맞추는 데 있다”라고 설명했다.

페이스북이 중국의 AI 개발을 돕고 있다는 윈-윌리엄스의 증언이 사실로 밝혀질 경우, 더 엄격한 규정 준수, 민관 파트너십의 재평가, 새로운 국제 AI 규범의 도입을 요구하는 목소리가 다시 높아질 수 있다.

그레이하운드 리서치의 최고 애널리스트이자 CEO인 산칫 비르 고지아는 “수년 동안 규제는 칩, 서버, 물리적 수출 등 하드웨어 계층에 초점을 맞춰 왔다. 그러나 AI 기반 모델은 다르다. 포트를 통해 이동하거나 일련번호를 가지고 다니지 않는다”라며, ”AI 기반 모델은 디지털 방식으로, 공개적으로, 그리고 신속하게 공유된다. 일단 릴리즈되면 추적하는 것이 거의 불가능하다. 그레이하운드 리서치는 미국과 동맹국이 이제 AI 전용 규제 툴킷을 개발해야 한다고 생각한다. 기존의 틀은 더 이상 적용되지 않는다. 오픈소스 혁신을 단속하자는 것은 아니다. 그러나 더 똑똑하고 정확한 통제가 시급하다고 생각한다”고 말했다.

고지아가 말하는 새로운 개발은 글로벌 AI 모델의 개발을 제한하는 더 많은 안전 장치 도입으로 이어질 수 있다. 사이버미디어 리서치의 램은 “지나치게 광범위한 제한은 미국 자체의 연구를 방해하고 글로벌 AI 리더십을 약화시킬 수 있다. 목표가 명확하고 비례적인 통제와 강력한 집행이 필요하다”고 덧붙였다.

그러나 레스트 오브 월드(Rest of World)의 분석에 따르면, 지난 10년 동안 미국과 중국이 AI 연구에서 가장 빈번한 파트너였다.

갈림길에 선 오픈소스

라마와 같은 오픈소스 모델은 개발자와 기업이 자체 인프라에서 AI를 훈련, 미세 조정, 실행할 수 있는 자유를 제공해 성능이나 개인정보 보호, 비용에 대한 완전한 통제를 가능하게 한다. 또한, 특정 요구에 맞게 안전하고 효율적이며 미래를 대비하는 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있어 독점 솔루션 업체에 대한 종속도 피할 수 있다.

오픈소스는 AI 혁신에 대한 진입 장벽을 크게 낮췄다. 전문가들은 메타의 라마 모델이 이런 변화의 중심에 있으며, 이를 통해 다양한 기업이 AI 솔루션을 구축할 수 있었다고 평가한다. 하지만 이런 개방성은 소유권, 책임, 국가 안보와 관련된 복잡한 문제도 야기한다. 특히 모델이 서로 다른 규제와 전략적 목표를 가진 국가나 지역에서 용도가 변경될 때 더욱 그렇다.

메타가 딥시크 개발에 결정적인 역할을 한 것으로 추정되면서 개방성과 전략적 통제 사이의 갈등이 점점 커지고 있다. 램은 “신흥 시장에서는 지역 혁신과 상황별 과제를 조화시키는 보다 명확한 AI 거버넌스 프레임워크를 구축하려는 노력이 가속화될 것이다. 동시에, 그들은 책임감 있는 감독과 효과적인 관리를 보장하는 사전 예방적 안전장치를 통해 오용과 외부 기반에 대한 의존의 위험을 줄이려고 노력할 것이다”라고 덧붙였다.
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