30 September 2024

점차 복잡해지는 협업 관계, 취약해지는 정보 보안
넷플릭스는 TheWrap에 이 사태에 대해 성명을 보냈습니다. 넷플릭스는 "후반 제작 파트너 중 하나가 침해를 당했다”고 했는데요. 며칠 뒤 Los Angeles Times에서는 또 다른 피해자인 <크런치롤(CrunchRoll)>의 성명 역시 게재되었습니다. 이후 조사를 통해 자막, 번역, 언어 더빙 서비스를 담당하는 Iyuno Inc에서 유출되었음이 확인되었는데요. 이 사건은 OTT 산업을 구성하고 있는 회사 간의 복잡한 협업관계가 얼마나 보안에 취약한지를 잘 보여주는지, 이런 복잡한 디지털 공급망 사이에서 민감한 콘텐츠를 보호하기 위해 어떤 보안 조치의 어떻게 해야 할지를 잘 보여줍니다.
이런 사례에서 볼 수 있듯 각 회사가 점점 복잡한 IT 작업을 요구하고, 모든 관련 역량을 자체적으로 보유할 수 없다는 현실적인 한계가 점점 대두되고 있는데요. 지금까지 망 분리 하나를 믿고 내부 보안에 엄격한 관리를 하지 않았던 한국 금융권 역시 신경을 쓸 수밖에 없게 되었습니다. 실제로 금융위원회는 지난 8월 13일, <금융분야 망 분리 개선 로드맵>을 발표했죠. 이는 2013년 금융사의 대규모 전산망 마비를 계기로 망 분리 규제를 도입한 이후 10년 만에 나온 본격적인 개선책인데요. 이 로드맵에서는 금융회사 내부 전산망의 인터넷 연결을 막는 금융권 망분리 규제를 단계적으로 완화하는 내용을 담고 있습니다. 이르면 올해 말부터 국내 금융사도 Chat-GPT 등 생성형 인공지능(Gen AI)을 업무에 활용할 수 있고, 클라우드와 연결된 소프트웨어(SaaS)도 폭넓게 사용할 수 있게 됩니다.
망 분리 보안 정책 완화로 인해 예상되는 변화와 고민
하지만 카카오페이 사건때와 동일한 문제는 이어지고 있습니다. 그동안 망분리만 믿고 보안에 대해 깊은 고민을 하지 않았던 만큼 그 이상의 투자와 고민을 해야 하게 되었으며, 또한 법적으로도 금융회사의 투자와 책임을 촉진하는 정책이 개선, 시행되어야 망 분리 규제 완화가 실효를 거둘 수 있을 것입니다.
망분리는 해킹 등 외부 공격으로부터 금융사 내부 전산망을 보호하기 위해 내부망과 외부망을 분리하는 네트워크 보안 정책인데요. 이 규제로 인해, 금융사들은 내부 전산망과 단말기를 인터넷과 연결되는 외부망과 분리해왔습니다. 예를 들어, 은행 창구 직원의 컴퓨터는 외부 인터넷을 쓸 수 없는 것이죠.
그런데 이렇게 보안을 명분으로 도입된 망분리 규제는 책임을 회피할 수 있는 '만능 방패'로 변질, 회피 수단으로 악용하게 되면서 금융권은 어느새 갈라파고스가 되었죠. 물론 금융공동망 같이 전용으로 작동해야만 하는 금융권 특유의 제도도 있습니다만, 망분리에만 지나치게 의존하다보니 IT서비스와 금융 관련 보안에 대한 연구개발이 어렵고, 업무 비효율이 늘어났던겁니다.
금융당국은 샌드박스를 통해 당장의 규제 애로를 해소하고 별도의 보안대책을 부과하는 방식으로 망분리 완화에 나선다고 밝혔는데요. 먼저 금융사 내부 전산망의 인터넷 활용 제한을 일부 풀어 생성형 AI 활용을 허용하며, 이전까지 비 중요 업무에만 사용 가능했던 SaaS 이용 범위를 보안/고객관리까지 넓히고 모바일 단말기 사용도 허용됩니다.또 가명화된 개인신용정보는 생성형 AI나 SaaS를 활용해 처리할 수 있도록 했습니다. 하지만 금융사는 보안 우려에 대한 대책을 마련해야 하며, 오픈AI 등 해외 사업자가 금융사/당국의 검사/감사에 협조할 의무가 있음을 계약 시 반영해야 합니다.
망 분리 완화 실효성의 전제 조건, 보안 사고 책임에 대한 제도 개선
금융위는 연내에 혁신 금융서비스를 지정하고, 1단계 샌드박스의 성과와 안전성이 검증되면 내년에는 2단계 샌드박스를 추진해 가명 처리되지 않은 개인신용정보까지 처리할 수 있도록 할 예정입니다. 중장기적으로는 <디지털 금융보안법>을 제정, 금융사에 보안을 자율적으로 맡기되 결과에 대해서는 과징금 등 강화된 책임을 묻는 자율규제 체계를 구축한다는 방침이죠.
하지만 이 로드맵, 정책의 효과를 아직 판단하기에는 이르다고 생각됩니다. 구체성이 떨어지기 때문입니다. 이런 망 분리 완화 규제가 실효성을 가지려면, 금융사들이 사고의 책임을 떠넘기는 것이 아니라, 보안 사고에 대한 책임을 확실하고 막중하게 질 수 있도록 명시하는 제도 개선이 선행되어야 합니다.
실제로 많은 사고에서 최고보안책임자(CSO)를 자르는 것으로 슬쩍 넘어가는 경우가 많았는데요. 한 보안전문 임원은 "임원이 임시직원의 줄임말 이라고들 하지만, 특히 최고보안책임자의 수명은 가장 불안정하고 짧습니다. 보안침해 사고가 발생하면 그날로 끝이죠. 그게 몇 개월이 될지 몇 년이 될지 아무도 알 수 없습니다.
더 큰 문제는 그렇게 누군가 책임을 지더라도 기업의 보안 환경은 개선되지 않는다는 것입니다."라고 말하기도 했습니다.
랜섬웨어, 디도스 등 사이버 위협이 급증하고 있고 IT 환경의 변화로 점점 더 개방을 해야 하는 상황이 되고 있지만 상당수 기업은 보안 침해로 인한 책임을 회피하는 것에 급급한 수준입니다. 이 과정에서 보안 전문가인 CSO는 기업에 대한 부정적인 이미지와 사업주(오너)의 처벌을 방지하기 위한 방패막이 역할에 머무르는 경우가 상당수가 되었던 것이죠. 업계에 따르면 국내에서 보안 사고로 CSO가 해고되는 사례가 빈번해지고 있는데요.
보안 사고 해결책은 담당 임원 해고? 달라지고 있는 사고 대응 방안
과거 해외에서도 보안 사고의 책임을 물어 임원을 해고하는 사례는 있었습니다. 캐피탈원은 2019년 1억 명이 넘는 고객 개인 정보를 탈취당하는 사고로 인해 당시 최고정보보안책임자(CISIO)였던 마이클 존슨을 해고, 마이크 이슨 CIO로 교체했고, 타겟은 2013년 크리스마스 결제시스템을 통해 침투한 해커들로 인해 약 4천만 명의 고객 결제 정보를 탈취, 최고정보책임자(CIO)인 베스 제이콥을 해고했습니다.
하지만 2021년 이후에는 변했습니다. 보안 사고로 인해 임원의 책임을 물어 사직하는 비율이 줄어드는 추세인데요. <카스퍼스키>의 보고서에 따르면 2021년에는 보안 사고로 인해 IT 및 보안 임원을 해고하는 기업 비율은 약 4%로, 7%를 기록한 2018년 대비 40% 이상 줄었습니다. 기업들이 누군가에게 책임을 묻기보다 내부 전문성을 유지하고 강화하는 방식으로 보안 사고에 대응하는 방식에 변화가 생겼기 때문이죠.
국내에서도 보안을 위한 시스템 설계나 구축, 보안 사고 대응방식에 변화가 필요합니다. 단순히 정부나 기관의 규제, 인증을 받고 끝나는 것이 아니라 <제로-트러스트>를 기본 개념으로 깔고 전문화된 보안 조직의 수립이 필요한 거죠. 제로-트러스트는 시스템이 이미 침해된 것으로 간주하고 정보 시스템 등에 대한 모든 접속 요청을 신뢰하지 않고 계속 인증하는 보안 개념인데요. 금전적 이득이나 정치적 목적 등으로 기업이나 조직을 노리는 공격 사례가 급증하고 있고 AI을 이용한 자동화 도구와 기업 침투를 위한 자격증명 등을 판매하는 인포스틸러의 등장으로 침투는 더욱 쉬워지고 위험성은 높아지는 상황이 되었습니다.
제로-트러스트 기반의 실시간 탐지와 대응 전략
제로-트러스트는 침투 기술의 급격한 발전 뿐 아니라 사이버범죄 조직의 증가와 더불어 복잡해진 업무 프로세스로 인한 휴먼 에러 등으로 침투 자체를 외부에서 모두 막는 것이 불가능하다는 것을 인정하는 대신, 내부에서 추가적인 확산을 막고 시스템을 장악하거나 중요 데이터를 유출하기 전에 감지하고 대응하는 전략입니다. 백신, 방화벽 등을 비롯해 엔드포인트 감지 및 응답(EDR), 침해평가(CA) 등의 추가 보안 시스템을 도입하는 것이죠.
단순히 담당자나 팀에게 책임을 묻는 것이 아니라, 조직과 국가가 큰 틀을 잡고 침투하는 위협을 빠르게 감지하고 실시간으로 대응해 피해를 최소화하는 것에 대한 보상을 제공하는 것이 필요할 수 있습니다. 한 전문가는 "침해 자체에 대한 책임을 보안 담당자에게 묻는 것은 불가능한 일을 해내라는 말과 동일하다"며 "마이크로소프트나 구글 등 대규모 보안 조직을 갖춘 글로벌 빅테크도 보안 사고가 발생하고 있다. 이제는 보안 담당자에게 책임을 묻는 것이 아니라 심각한 보안 문제를 해결한 담당자나 조직이 보상을 받을 수 있는 구조를 만들어야 한다" 고 말하기도 했습니다.
또 다른 보안기업 임원은 "시스템이 복잡해진데다 규모가 커지고 끊임없이 업데이트 하는 과정에서 보안 취약점은 자연스럽게 발생할 수밖에 없다"며 "해외 기업들은 이를 적극적으로 알리고 연구하면서 침해사고에 대한 역량을 확보하고 취약점을 최소화하고 있는데 국내에서는 보안 취약점이 발생하면 기술력이 부족하거나 보안에 대한 충분한 대처를 못했다는 인식이 있다"고 언급했습니다.
금융회사의 규제 해제는 시작일 것입니다. 더 많은 개방의 바람이 몰려올 것이고, 협업은 점점 더 많아질 것이며, 취약점은 점점 더 많이 노출될 것입니다. 이런 상황에서 국가와 기업은 지금까지 생각하던 보안에 대한 인식이나 방향성을 완전히 바닥부터 새로 설계해야 할 것입니다. 점점 더 발달하는 공격수단을 막지 못하고 도태된다면, 그 말로는 어떤 말로도 말할 수 없을 정도로 끔찍해질테니까요.

최근 미국에서는 생성형 AI와 대화한 내용을 소송에서 증거로 제출해야 하는지 여부가 쟁점이 된 판례들이 등장했습니다. 주요 법률 매체와 로펌을 중심으로 관련 분석도 활발히 이루어지고 있습니다. 미국 소송 절차인 eDiscovery(이디스커버리) 과정에서, Attorney-Client Privilege(변호사-의뢰인 비밀유지권)와 Work-Product Doctrine(변호사 업무 결과물 원칙)은 증거 제출 의무를 방어하는 매우 중요한 장치입니다. 오늘 다룰 두 사건은 모두 생성형 AI를 소송 준비 과정에 활용한 경우지만, 법원은 eDiscovery 제출 대상 여부를 각각 다르게 판단했습니다. 인텔렉추얼데이터는 화제의 두 사건 판례를 비교 분석해, 기업이 미국 소송 eDiscovery에서 자료 제출 및 방어를 위해 사전에 점검해야 할 부분을 실무적 관점에서 정리했습니다. ✔ 미국 법조계의 뜨거운 이슈: Heppner, Warner 사건이 화제가 된 이유는? 1. 생성형 AI 사용 확대 흐름에서 등장한 사례2. AI와의 대화의 증거성, 법적 취급에 관한 미국 법원 최초·초기 판결3. 공개 AI 플랫폼에 관한 법원의 판단 기준 제시 두 사건은 생성형 AI를 사용한 소송 준비라는 공통점이 있으나, 같은 날 상반된 판단이 내려졌습니다. 법원은 Heppner 사건을 “first impression”, 즉 해당 쟁점을 최초로 다룬 판결이라고 명시했습니다. Heppner 건은 AI와의 커뮤니케이션이 미국 소송 eDiscovery 과정에서, Attorney-Client Privilege 또는 Work Product 보호, 즉 eDiscovery 제출 의무 방어에 해당하는지 처음 판단한 사건이 되었습니다. 이 사건은 AI 사용 주체 및 목적, 변호사의 개입 여부, 데이터 수집·학습·공개 범위 등에 따라 법원의 판단이 달라질 수 있음을 보여주었습니다. 또한 Warner 사건은 변호사 없이 소송을 진행한 당사자(pro se)가 생성형 AI로 준비한 자료도 Work Product 보호를 받을 수 있음을 보여준 사례로 주목받았습니다. *Attorney-Client Privilege(ACP): 변호사-의뢰인 비밀유지 특권. 의뢰인이 법률 조언을 구하기 위해 변호사와 주고받은 의사소통의 비밀을 보장*Work Product Doctrine: 변호사 업무 결과물 원칙. 소송 준비 과정에서 변호사가 작성하거나, 변호사의 지시·개입에 의해 작성된 자료를 보호하는 원칙 ✔ Heppner - 생성형 AI로 소송을 준비한 자료, eDiscovery 공개 or Privilege(특권) 보호 대상인가?판례: United States v. Heppner, No. 25-cr-00503 (S.D.N.Y. Feb. 17, 2026) 사건 배경 여러 기업 임원으로 재직했던 Heppner는 증권·전신 사기 등의 혐의로 2025년 10월 형사 기소되었습니다. Heppner는 소환장을 받고 변호인을 선임한 상태에서, Anthropic의 소비자용 AI인 클로드(Claude)를 이용해 방어 전략과 법적 주장을 정리한 31개의 프롬프트 및 문서를 작성했고, 이후 이 자료를 변호인과 공유했습니다. FBI 자택 압수수색 과정에서 해당 문서가 담긴 전자기기가 확보되었고, 이에 Heppner 측은 Attorney-Client Privilege와 Work Product Doctrine으로 보호된다고 주장하며 정부의 열람에 이의를 제기했습니다. 사건 쟁점공개 AI 플랫폼과의 대화가 Attorney-Client Privilege 또는 Work Product Doctrine으로 보호받을 수 있는가? 법원의 판단 법원은 피고가 공개 AI 플랫폼과 주고받은 대화 기록 문서가 ACP와 Work Product Doctrine으로 보호받지 않는다고 판결했습니다. 이는 생성형 AI 대화의 증거성에 관한 초기 판례로 평가됩니다. Heppner 사건에서 ACP가 적용되지 않은 이유법원은 아래 세가지를 이유로 Claude와의 소통을 법률 자문으로 볼 수 없다고 판단했습니다. 1. 변호사-의뢰인 관계 부재: Claude는 변호사가 아님2. 합리적 기밀 유지 기대 부족: Claude는 변호사가 아닌 제3자, Anthropic의 개인정보처리방침상 기밀이 유지되지 않음3. 법률 자문 목적 부정: 변호인의 지시를 받지 않았으며, Claude는 법률자문을 제공하지 않음출처: United States v. Heppner , No. 25-cr-00503 (S.D.N.Y. Feb. 17, 2026) 사건 판결문 Anthropic(앤트로픽)은 Claude가 법률 자문을 제공하지 않는다고 명시하고 있습니다. 또한 Anthropic 개인정보처리방침상 Claude에 입력된 프롬프트와 출력 데이터는 AI 모델 학습에 활용되거나 정부 규제 기관을 포함한 제3자에게 공개될 수 있습니다. Heppner 사건에서 Work Product Doctrine이 적용되지 않은 이유Heppner의 변호사는 AI 활용을 지시하지 않았으며, Heppner가 자발적으로 작성한 자료임을 인정했습니다. ✔ Warner - 생성형 AI와의 대화는 제3자와의 커뮤니케이션인가, 그저 도구의 사용인가?판례: Warner v. Gilbarco, Inc.,No. 2:24-cv-12333 (E.D. Mich. Feb. 10, 2026) 사건 배경원고 Warner는 인종차별을 이유로 전 회사 Gilbarco 등을 상대로 고용 차별 소송을 제기했습니다. 소송 과정에서 AI 사용과 eDiscovery에 관한 법원의 명령(order)이 내려졌습니다. 사건 쟁점생성형 AI 사용 자료의 eDiscovery 대상 여부와 Work Product Doctrine의 보호피고는 원고가 챗지피티(ChatGPT) 등 생성형 AI에 입력·생성한 자료와 AI 사용 기록 일체의 제출을 요구했습니다. 원고는 해당 자료가 소송 준비 과정에서 생성된 것으로, Work Product 보호를 주장하며 제출을 거부했습니다. 법원의 판단 법원은 피고 요구를 기각했습니다. Patti 치안판사는 해당 자료는 디스커버리 대상이 아니며, 대상이라 하더라도 Work Product Doctrine에 의해 보호될 수 있다고 판단했습니다. 이는 생성형 AI 활용 자료의 eDiscovery 범위와 Work Product 보호에 관한 중요한 판례로 평가됩니다. 1. Work Product 보호 인정원고는 pro se(본인 소송) 원고가 ChatGPT 등 생성형 AI을 활용한 소송 준비자료가 Rule 26(b)(3)(A)에 따른 Work Product 보호 대상이 될 수 있다고 판단했습니다. AI 사용만으로 보호가 자동 포기되지는 않는다고 봤습니다. 2. AI는 "제3자(person)"가 아니다법원은 "ChatGPT를 비롯한 생성형 AI는 도구(tool)이지 사람(person)이 아니다"라고 명시했습니다. Work Product 보호 포기(Waiver)는 적대적 당사자나 그에 준하는 제3자에게 정보가 공개된 경우 성립하는데, AI 입력만으로 공개로 볼 수 없다고 판단했습니다. 3. 비례성 미충족법원은 피고의 광범위한 AI 사용 자료 요구는 Rule 26(b)(1)의 관련성·비례성 요건을 충족하지 못하며, 원고의 사고 과정과 소송 전략을 들여다보려는 Fishing Expedition에 해당한다고 판단했습니다.*출처: Warner v. Gilbarco, Inc. ,No. 2:24-cv-12333 (E.D. Mich. Feb. 10, 2026) 사건 판결문 ✔ 인텔렉추얼데이터 eDiscovery 전문가 코멘트AI를 활용해 생성·이용된 자료가 eDiscovery 대상에 포함되는지, 그리고 이에 대해 ACP(Attorney-Client Privilege) 또는 Work Product 보호가 인정되는지는 사건 유형, AI 활용 주체, 사용 목적 등에 따라 판단이 달라질 수 있습니다. 향후 관련 판례와 논의 역시 지속적으로 축적될 것으로 보입니다. 특히 기업 입장에서는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 생성형 AI 사용이 확대되는 흐름 속에서, 그에 따른 법률 리스크도 함께 검토할 필요가 있습니다. Heppner 사건의 법리는 형사에 국한되지 않고 민사 소송과 기업 내부 조사에도 확장 적용될 수 있습니다. 임직원이 공개형 AI로 소송 전략이나 법률 분석을 수행할 경우, 기밀정보가 상대방에게 노출되거나 기업에 불리한 내용이 증거로 남을 위험이 있으며, 이는 기업 증거보전(Legal Hold) 및 기밀정보 관리 이슈로도 이어질 수 있습니다. 기업 법무에 AI를 도입할 때에는 Enterprise 플랜 또는 폐쇄형(Private) AI 환경을 기반으로 이용 약관과 정보보안 요건을 검토하는 것이 필요합니다. Warner 사건은 pro se(본인 소송) 사례인 만큼 법원이 유연한 기준을 적용했을 가능성이 있어, 기업 소송에서는 보다 엄격한 기준이 적용될 수 있다는 점도 고려해야 합니다. 사내 AI 활용 정책 수립과 임직원 교육을 통해 기업의 증거 관리 프로세스가 법적으로 방어 가능한(Defensible) 체계를 갖추도록 준비하는 것이 중요합니다.
May 19 2026

중국 생성형 인공지능 딥 시크(DeepSeek R1)의 과도한 이용자 정보 수집이 아직도 논란이 되고 있습니다. Open AI가 있는 미국은 물론이고 한국에서도 금지령이 확산되고 있는데요. 계속되는 주요 기관의 딥 시크 접속 차단 조치외교부와 국방부, 산업통상자원부가 6일 딥 시크 사이트 접속을 차단한데 이어 통일부와 농림축산식품부, 보건복지부, 환경부, 과학기술정보통신부 등도 7일 딥 시크 금지령에 동참했습니다. 앞서 행정안전부와 국가정보원은 지난 3일 모든 중앙부처와 광역 지방자치단체에 딥 시크, 오픈AI 등 생성형 인공지능(AI)을 사용할 때 민감한 정보는 입력하지 말라는 내용을 담은 보안 가이드라인을 발송한 바 있는데 이 같은 지침에 따라 접속 차단이 늘어나고 있습니다.한국거래소도 지난달 말 딥 시크 접속을 차단하는 등 내부 보안 조치를 실시했습니다. 한국 거래소는 현재 Open AI의 Chat GPT와 구글 제미나이 등 미국 기업들의 AI 서비스 이용은 막지 않고 있습니다. 한국인터넷진흥원(KISA) 역시 <보호나라> 홈페이지를 통해 생성형 AI 사용 시 주민등록번호, 전화번호, 주소 및 금융 정보 등의 개인 정보를 입력하지 않도록 주의하라는 내용이 포함된 ‘생성형 AI 사용 관련 주의 보안권고’를 공지했습니다. 생성형 AI 공개가 하루 이틀 일이 아닌데 이렇게 나오는 것은 다분히 딥 시크를 겨냥한 것이라고 볼 수 있습니다.딥 시크 코드 해독으로 밝혀진 개인정보 유출?거기다 개인정보 유출 증거가 나왔다며 미국 사이버보안업체 페루트(feroot) 시큐리티의 이반 차린니 최고경영자(CEO)가 AI 소프트웨어를 활용해 딥시크의 코드를 해독한 결과 감춰진 부분을 발견했다는 보도가 미국 ABC방송을 통해 발표되었는데요. 차린니 CEO는 "중국 정부의 통제 아래 있는 서버들과 중국 내 회사로의 직접적 연결이 보인다"며 "이는 과거에는 한 번도 본 적이 없는 것"이라고 말했습니다.딥 시크 코드 내에 차이나모바일의 온라인 레지스트리 사이트 'CMPassport.com'으로 사용자 정보를 전송하는 기능을 지닌 코드가 의도적으로 은폐된 듯한 모양새로 삽입돼 있었다는 게 차린니 CEO의 주장입니다. 이들은 "딥 시크에 가입하거나 로그인하는 사용자는 자신도 모르게 중국 내 계정을 만들게 돼 신원과 사용한 검색어 등이 중국 정부 시스템에 노출될 수 있다는 것"이라고 설명했는데요. 미 국토안보부 차관을 지낸 존 코언은 ABC 방송 인터뷰에서 "국가안보 당국자들은 언제나 중국 기업들이 판매하는 기술제품에 중국 정부가 자료를 들여다볼 수 있는 백도어가 있다고 의심해 왔다"면서 "이번 사례에선 그런 백도어가 발견됐고 열렸으며 이는 우려스러운 일"이라고 말했습니다. 미 하원 정보위원회 소속인 조시 고트하이머 의원도 "모든 정부 기기에서 딥 시크를 즉각 금지해야 한다"면서 "누구도 본인 기기에 내려받지 못하게 해야 하고 대중에도 알려야 할 것"이라고 말했습니다.오픈 소스인데 백도어 삽입? 지속되는 보안 관련 논란그러나 좀 이상합니다. 클린 코드 원칙 이야기를 하지만 잘 지켜지지 않을뿐더러, 소스가 공개돼 있는데 백도어를 다 보이게 심어놨다는 게 쉽게 납득하기 힘듭니다. 중국 레지스트리 사이트 역시 다른 단계가 아니라 로그인 단계에서 중국 통신사 네트워크 주소가 하드코딩되어 있다는 것을 증거라고 주장하고 있는거죠. 그런데 실제 개발을 해 보면 서버 주소나 암호화 키 등은 암호화가 되어 숨겨집니다. 저렇게 드러내는 것이 오히려 더 어색하죠.일각에서는 이를 보고 '중국의 세계 감시', '기술 탈취'를 이야기하지만 아직까지 드러난 바에 따르면 과도한 공포가 아닐까 하는 의구심을 갖게 한다는 것입니다. 정말로 숨길 의도가 있었다면 더 깔끔한 방법으로, 티나지 않게 숨길 수가 있거든요. 많은 사람들은 이런 갑작스러운 차단에 대해 미국이 OAI를 차세대 성장 동력으로 내세우는 가운데 스타게이트 프로젝트를 발족하면서 딥 시크의 등장이 달갑지 않아서 스타게이트 프로젝트 참가국들을 통해 압박을 하고 있다는 해석을 내놓기도 했습니다. 실제 미국 FCC(연방통신위원회, Federal Radio Commission)은 차이나모바일을 국가안보 위협으로 지정하기도 했는데, 이 상황에서 딥 시크 로그인 페이지에서 해당 기업의 코드가 발견되었다는 점에서 더욱 더 문제시하려는 것 아닌가 하는 의혹도 있습니다.딥 시크 보안에 대한 우려와 중국 정부의 반발각국 정부와 기업이 보안 우려에 따라 중국 AI 모델 딥 시크 사용 금지에 나서자, 중국은 불법 데이터 수집은 없다며 반발에 나섰는데요. 궈자쿤 중국 외교부 대변인은 정례 브리핑에서 "중국은 국가 안보 개념을 일반화하고 경제·무역 문제를 정치화하는 방식에 일관되게 반대해왔다"며 "지금껏 기업 혹은 개인에 위법한 형식으로 데이터를 수집·저장하라고 요구한 적도 없고 요구하지도 않을 것"이라고 강조했습니다. 아울러 중국 기업의 합법적 권익을 굳게 수호할 것이라며 경우에 따라 보복 조치에 나설 수 있다고 말했습니다. 하지만 중국의 국가정보법 상 모든 조직과 개인이 정부의 정보 활동을 지원하고 협력하도록 요구하고 있기 때문에, 중국 당국은 딥 시크가 수집한 해외 사용자의 데이터에 접근할 가능성이 있다는 우려 자체는 상존하고 있습니다. 실제 중국은 다양한 분야에서 과도한 개인정보를 가져가는 모습을 보여줬거든요. 물론 아직까지 딥 시크가 이런 위험성이 있다는 것이 증명되진 않았지만, 이번 딥 시크 사태를 놓고 미국과 중국이 다투는 것은 AI 기술이 가져올 수 있는 개인정보 보호, 데이터 주권, 국가 안보, 기술 헤게모니 등 다양한 문제를 잘 보여준다고 생각합니다.국가 간 데이터 흐름을 관리할 통일된 프레임워크의 필요성사실 국제사회는 이런 문제에 대응하기 위해 다양한 규제 프레임워크를 제시하고 있습니다. 대표적인 것이 EU의 COMPL-AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 AI 모델의 해킹 위험과 편향성을 체계적으로 평가하는 기술적 규제의 선례를 제시하고 있습니다. EU AI Act의 6대 윤리 원칙을 27개의 기술 벤치마크로 구체화하여, 프롬프트 유출이나 목표 변조와 같은 사이버 보안 위협에 대한 모델의 취약성을 진단하고, HarmBench 데이터셋을 활용해 인종과 성별 편향성을 정량화 합니다. 오는 2025년 4월부터 EU AI Act의 공식 감사 도구로 활용됩니다. 하지만 아직까지 범 국가 간 단일 모델, 통일 프레임워크는 만들어지지 않았습니다.그리고 국가 간 데이터 흐름, 소위 크로스보더 데이터 흐름에 대한 관리의 중요성 역시 부각되게 되었습니다. EU의 GDPR, Data Act, 미국 법무부(DOJ) 등의 정책이 충돌하게 된거죠. 프레임워크를 비롯해 데이터 관리에 있어서 까지 국제 공조, 조화가 시급한 과제가 되고 있는 상황입니다. 미-중간의 다툼도, AI의 미래를 위한 경쟁도 좋지만 무엇보다 사람들이 안전한 시스템을 쓸 수 있도록 투명한 체계를 만드는 것이 피할 수 없는 AI의 대두 시대, 그리고 그 시대에서 살아갈 인류의 공공복리를 위해 필요한 내용이 아닐까 생각됩니다.
Feb 13 2025