1. 소버린 AI (Sovereign AI)의 개요
(1) 소버린 AI의 부각배경 및 필요성
(2) 소버린 AI의 개념 및 특징
| 개념 | 특징 |
|---|---|
| AI 모델에 국가의 언어/문화적 가치를 반영하기 위해 자국의 데이터, 인프라를 활용하여 독립적으로 개발, 훈련, 제어하는 인공지능 시스템 | – 국내 이용자에 개인화 서비스 제공 – 국내법 및 문화적 가치 반영 AI 서비스 – AI 데이터의 자국내 보유 및 관리 – 핵심 AI 기술의 독자적 개발/운영 |
- 생성형 AI는 미래 사회의 핵심 동력이고 인류의 패러다임을 전환하는 영향력을 가지고 있으나 빅테크가 제공하는 AI 모델의 문화적 편향이나 독점적 지배력, 정보 유출에 대한 우려로 인해 유럽과 아시아 국가들은 자국 언어와 문화를 반영한 소버린 AI 연구/개발중
2. 소버린 AI의 핵심 요소
(1) 국가적 특수성 반영을 위한 소버린 AI의 핵심 요소
| 구분 | 핵심 요소 | 기능 |
|---|---|---|
| 국가 데이터 수집 및 관리 | 소버린 클라우드 기반 범정부 데이터 플랫폼 | – 국내법과 규정 준수 클라우드 컴퓨팅 – 국가데이터맵, 상호 운용성 플랫폼 제공 |
| 데이터 품질 관리 (DQM) | – 데이터 품질 유지, 개인정보 보호 체계 준수 – DQI 및 CTQ 선정, BR 도출/측정, 데이터 정제 | |
| 자국어 및 영상 정보 처리/분석 | 한국어 포함 자연어 처리(NLP) | – 한국어 포함 다국어 환경에서 유용한 정보 추출 – NLU, NLG 기반 음성 변환, 언어 처리 |
| AI 기반 실시간 영상분석 기술 | – 시각 데이터에서 핵심 정보를 추출/인식 – RCNN, YOLO, SSD 등 딥러닝 이미지 처리 | |
| 문화 및 지식 모델링/표현 | 지식 그래프 구축 기술 | – AI 시스템에 포괄적인 지식 그래프 제공 – KGCN, KGAT, 그래프 DB 기반 추천 시스템 등 |
| 문화/역사/윤리적 임베딩 기술 | – 국가의 문화/역사적 지식을 AI 시스템에 반영 – TF-IDF, Word2Vec, 벡터DB 기반 모델링 | |
| 추론 및 의사결정 | 강화 학습 기반 적응 학습 | – AI 시스템의 국내 환경 적응 및 최적 패턴 도출 – 반복값/정책, Q-Learning, 유전 알고리즘 |
| 지능형 의사결정 지원 시스템 | – 다양한 분야에서 효율적인 의사결정 지원 – 복잡한 의사결정 시 최적화 알고리즘 제공 |
(2) 효과적인 생성형 AI 구현을 위한 소버린 AI의 핵심 요소
| 구분 | 핵심 요소 | 역할 / 솔루션 |
|---|---|---|
| AI 모델 관리 | 모델 안전성 | – 편향된 결과물 생성 제어, 모델 안전성 확보 – Arthur AI, Credo AI, Skyflow |
| 모델 감독 / AI 가시성 | – AI 모델 동작 모니터링 및 감독, 설명 가능한 AI – Arize, WhyLabs, Aporia, Helicone, fiddler | |
| 학습 데이터 효율화 | 합성 데이터 | – 실제 데이터 모방, 부족한 학습 데이터 확보 – Gretel.ai, Tonic.ai |
| 라벨링 | – 데이터의 설명 역할, AI 모델에 필요 정보 훈련 – Labelbox, Scale, Snorkel AI | |
| AI 모델 최적화 | 파인 튜닝 | – AI 모델 세부 조정, 특정 작업/데이터 추가 학습 – Weights and Bias, OctoML |
| 오케스트레이션 | – AI 모델을 다양한 데이터 소스와 통합 – LangChain, LlamaIndex, FIXIE, Semantic Kernel | |
| 벡터 데이터베이스 | – AI 모델이 생성한 벡터 저장 및 검색 – Pinecone, Chroma, Weaviate, Zilliz | |
| 기반 환경 제공 | 프레임워크 | – AI 모델 구축을 위한 개발 프레임워크 – Hugging Face, PyTorch, TensorFlow |
| 파운데이션 모델 / LLM | – LLM 등 다양한 작업에 적용 가능한 범용 AI 모델 – OpenAI, cohere, Stability AI, Anthropic, Hugging Face | |
| 클라우드 / IT 인프라 | – Cloud, GPU 가상화 등 AI 서비스 컴퓨팅 인프라 제공 – AWS, Azure, GCP, NVIDIA, CoreWeave |
- 소버린 AI 구현을 위해서는 인프라, 데이터, 인력, 비즈니스 등의 요소 개발/관리가 필요하며, 소버린 AI 고도화를 위해 연합학습 (Federated Learning), 설명가능한 AI(xAI) 등 인공지능 기술이 필요
- 소버린 AI는 글로벌 AI 모델과 비교하여 자국 내 역사와 문화를 반영하고 법/규제를 준수하므로 AI 기술 주권 확보와 국가적 개인화 서비스 가능
3. 소버린 AI와 글로벌 AI 모델 비교
| 비교 항목 | 소버린 AI 모델 | 글로벌 AI 모델 |
|---|---|---|
| 서비스 대상 | 일반적으로 자국민 또는 국내 거주자 | AI 모델에 접근 가능 시 글로벌 서비스 |
| 개인정보 등 데이터 관리 | 자국내 관리, 타국 유출 방지 | 글로벌 AI 서비스 기업에서 관리 |
| 법/규제 준수 여부 | 국내법 및 규제 준수 | 특정 국가 법률이 아닌 기업 정책과 지침에 따라 운영 |
| 역사/문화적 가치 반영 | 국내 역사와 문화적 가치를 반영 | 훈련 데이터가 많은 역사와 문화적 가치 반영 확률 높음 |
- 소버린 AI는 선택의 문제가 아닌, 국가의 기술 주권과 문화적 정체성을 보호하기 위한 필수 요소이며, 네이버 HyperCLOVA X 등 국내 AI 기술 주권 확보를 위해 노력하고 더불어 AI 개발 역량이 부족한 국가에 자국의 소버린 AI 구축 기반을 제공하여 소버린 AI 생태계 확산에 기여 필요
[참고]
- Hainan University, Sovereign AI Technical Report
- JONATHAN SHRIFTMAN, The Building Blocks of Generative AI
- 네이버, 소버린 AI : AI 시대 네이버의 새로운 도전과 과제