AI 엔진의 '연료' 고갈
AI 기본법이 시행됐지만, 국내 AI 산업은 여전히 데이터 확보에 어려움을 겪고 있다. 공공데이터 개방률은 4년 전과 다름없이 2.3%에 불과하며, 개방 절차도 복잡해 기술 발전 속도를 따라잡지 못하고 있다. 이로 인해 국내 대형 언어모델(LLM)의 성능은 해외 모델에 비해 크게 떨어진다는 연구 결과가 잇따르고 있다. 수능과 논술 문제 풀이에서 국내 모델은 해외 모델의 절반 수준에 머물렀다. 데이터가 AI의 연료라면, 국내 연료 저장고는 거의 비어 있는 셈이다.
규제가 쌓은 '과속방지턱'
데이터 부족의 근본 원인은 규제다. 저작권법은 AI 학습에 필요한 데이터 사용 범위를 극히 제한하고, 개인정보보호법은 공공데이터 개방을 어렵게 만든다. AI 기본법의 하위 법령 제정도 지연되면서 기업들은 불확실성에 시달리고 있다. 업계 관계자는 “규제가 산업 발전의 발목을 잡고 있다”고 토로한다. 전문가들은 규제 완화 없이는 글로벌 빅테크와의 격차를 좁히기 어렵다고 경고한다. 특히 공공데이터의 경우 개방률이 2.3%에 그치는데, 이는 개인정보보호 규제와 절차적 복잡성 때문이라는 지적이다.
규제 혁신으로 AI 고속도로 건설 중
정부도 문제를 인식하고 있다. 규제 샌드박스를 도입해 AI 기반 도축 검인 자동화, 합성데이터 활용 등 기존 법령에 막혔던 과제를 풀어나가고 있다. 2030년까지 26만 개의 GPU를 확보하고, ‘K-문샷’ 프로젝트를 통해 한국형 챗GPT를 완성하겠다는 목표도 제시했다. 특히 싱가포르처럼 ‘네거티브 규제’로 전환해 기업 자율성을 높이겠다는 방침이다. 하지만 고영향 AI 지정 등 여전히 남아있는 규제로 인해 업계는 실질적인 혁신이 더딜 것을 우려하고 있다. 일각에서는 규제 샌드박스가 일시적 해결책에 그치지 않고 항구적인 규제 혁신으로 이어져야 한다고 강조한다. AI 산업의 골든타임을 놓치지 않으려면 규제 혁신이 속도를 내야 할 때다.