혁신 절충: 양날의 검
외국 AI 기술에 대한 전면적인 금지로 인한 가장 큰 피해는 혁신 가능성입니다. 신뢰할 수 없는 AI를 차단하려는 의도일 수 있지만, 실제 결과는 미국의 혁신 생태계를 고립시키는 것이 될 수 있으며, 이는 심지어 중국이 부과하는 제한보다 더 심할 수 있습니다. 광범위하게 고안된 이러한 금지 조치는 처음 예상보다 더 넓은 영향을 미치는 경향이 있어 중요한 기술에 대한 접근을 제한하는 동시에 시장 역학과 협력 노력을 억누릅니다.
적어도 이러한 기술 사일로는 외국 경쟁의 유익한 압력을 제거함으로써 미국 시장의 역동성을 감소시킬 것입니다. 국제 경쟁의 이점은 이미 미국 AI 회사들에게 분명합니다. 제한적인 AI 체제 하에서 이러한 강력한 인센티브는 사라지고 잠재적으로 발전 속도를 늦출 수 있습니다.
외국 AI 금지는 시장 세력을 약화시키는 것 외에도 기술 발전의 교차 수분을 중단시켜 혁신을 더욱 방해할 것입니다. 다양한 기술에 대한 접근은 미국 엔지니어들이 전 세계의 가치 있는 혁신을 자유롭게 실험하고, 배우고, 통합할 수 있도록 합니다. 오랫동안 지배적인 위치를 누려온 미국 AI 부문에서는 이러한 역동성이 과소평가될 수 있습니다. 그러나 미국 산업이 뒤처지면 선두를 되찾는 것은 이러한 방해받지 않는 기술 아이디어 교환에 달려 있을 수 있습니다.
혁신의 최전선에 있는 사람들에게 외국 AI에 대한 접근은 매우 중요할 수 있습니다. 미국이 AI 시장에서 리더십을 유지하는지 여부에 관계없이 국제 모델은 학습, 영감 및 새로운 아이디어의 중요한 원천 역할을 합니다. 미국이 선두 자리를 내준다면, 최첨단 시스템에서 배우고 적응할 수 있는 자유는 우리가 다시 입지를 회복하는 능력에 절대적으로 필수적이 될 수 있습니다. 금지를 감행하는 정책 입안자들은 외국 기업의 경쟁 우위를 확고히 할 위험이 있습니다.
사이버 보안에 미치는 영향: 약화된 방어
중국 AI에 대한 접근을 제한하면 사이버 보안이 손상될 위험도 있습니다. AI 시스템은 점점 더 사이버 기능을 갖추고 있으며 공격 및 방어 작전 모두에서 이중 역할을 수행합니다.
이러한 발전은 AI가 곧 진화하는 사이버 위협 환경에서 중추적인 역할을 맡게 될 것임을 나타냅니다. 보안 연구자들이 이러한 새로운 위협을 이해하고 방어하려면 외국 AI 시스템에 대한 친밀한 이해가 필요합니다. 이러한 모델에 대한 지속적이고 제한 없는 실험이 없다면 미국 보안 전문가는 악의적인 AI 애플리케이션에 효과적으로 대응하는 데 필요한 중요한 지식과 친숙함이 부족할 것입니다.
민간 부문의 방어적인 사이버 보안 태세의 경우 외국 모델에 대한 접근이 곧 더욱 필수 불가결해질 수 있습니다.
AI 기반 스캐닝 도구가 업계 표준이 되면 다양한 모델에 대한 접근이 가장 중요해질 것입니다. 각 모델은 고유한 강점, 약점 및 지식 영역을 가지고 있습니다. 필연적으로 각 모델은 서로 다른 취약점을 식별합니다. 가까운 미래에 포괄적인 사이버 보안 전략은 여러 AI 시스템을 갖춘 스캐닝 소프트웨어를 필요로 할 수 있습니다. 미국 조직의 경우 중국 또는 기타 외국 AI에 대한 금지는 탐지 가능한 취약점에 대한 사각지대로 이어질 것입니다. 손이 묶인 미국 소프트웨어는 더 취약해져 잠재적으로 외국 경쟁업체가 글로벌 보안 표준을 결정할 수 있습니다.
위험 탐색: 신중한 접근 방식
빠르게 진화하는 AI 시장에서 외국 기술에 대한 접근은 기술적 동등성을 유지하고, 혁신을 촉진하고, 강력한 보안을 보장하는 데 여전히 중요합니다. 그렇다고 해서 미국이 적대 국가에서 비롯된 기술로 인한 국가 안보 위험을 무시해야 한다는 의미는 아닙니다. 이상적으로는 첨단 기술이 시장 지향적이고 자유 민주주의 국가에서 독점적으로 개발되어 스파이 활동, 검열 또는 의도적인 사이버 불안정 조장에 권위주의 정권을 지원하지 않도록 해야 합니다. 그러나 이것은 현재의 현실이 아니며 전체주의 및 적대 정권은 계속해서 기술 개발에 투자할 것입니다. 예를 들어, Deepseek는 중국 정부의 감독 하에 운영되며, 정부가 회사 데이터를 요청할 수 있는 법적 권한과 소비자 기술에 의도적으로 보안 허점을 심은 이력을 감안할 때 회의적인 시각이 필요합니다.
개방된 기술 접근의 필수적인 이점을 보존하면서 이러한 위험을 완화하기 위해 관계자는 전면적인 금지를 부과하는 것을 피해야 합니다. 대신 정책 입안자들은 정보에 입각한 사용, 앱 스토어 보안 큐레이션, 그리고 절대적으로 필요한 경우 특정 보안에 중요한 컨텍스트에 초점을 맞춘 좁게 조정된 규제를 결합하는 덜 제한적인 접근 방식을 추구해야 합니다.
일반 사용자의 경우 중국 AI와 관련된 현재 보안 위험은 미미할 가능성이 높으며 가장 효과적인 일반 위험 완화 전략은 정보에 입각한 사용입니다. AI 시장에서 사용할 수 있는 풍부한 선택권과 제품 정보를 감안할 때 사용자는 스스로 교육하고 개인의 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항에 맞는 특정 모델을 선택할 수 있는 상당한 자유를 가집니다. 대부분의 경우 사용자는 미국 모델을 기본값으로 사용할 수 있고 사용할 것입니다. 그러나 외국 대안을 실험하고 싶을 때는 그렇게 할 수 있도록 허용해야 합니다. 자기 교육과 선택만으로는 충분하지 않을 수 있는 상황에서는 앱 스토어 큐레이션이 기본적인 보안 백스톱 역할을 할 수 있습니다. 주요 앱 스토어는 이미 명백한 보안 문제에 대해 제공되는 제품을 적극적으로 검사하고 필요한 경우 안전하지 않은 소프트웨어를 제거합니다.
중국 또는 외국 AI 시스템이 진정으로 용납할 수 없는 위험을 초래하는 경우 정책 입안자는 해당 특정 컨텍스트에 맞게 규정을 세심하게 조정해야 합니다. 예를 들어, 매우 민감한 연방 데이터는 중국 AI에서 처리해서는 안 됩니다. 이에 대한 적절한 범위의 예는 연방 시스템에서 Deepseek 사용을 제한하는 *’No Deepseek on Government Devices Act’*입니다. 이 규제 모델은 유사한 노력에 대한 지침 역할을 해야 합니다. 규제는 규칙이 아니라 예외여야 하지만 필요한 경우 일반적인 사용 및 실험의 자유를 불필요하게 제한하지 않도록 컨텍스트별로 지정해야 합니다.
앞으로 나아갈 길: 보안과 개방성의 균형
Deepseek 및 기타 중국 AI 기술은 지정학적 긴장과 상충되는 가치를 고려할 때 의심의 여지가 없습니다. 그럼에도 불구하고 포괄적인 금지는 일반적인 사용의 자유뿐만 아니라 중요한 시장 역동성, 혁신 기회 및 사이버 보안 이점도 희생할 것입니다. 정보에 입각한 사용, 앱 스토어 큐레이션, 그리고 절대적으로 필요한 경우 좁게 조정된 규제를 우선시하는 신중한 접근 방식을 추구함으로써 미국은 보안과 글로벌 리더십 모두에 필수적인 기술 개방성을 유지할 수 있습니다.
특정 사항을 더 자세히 설명하자면 다음과 같습니다.
1. 시장 역동성의 뉘앙스:
‘시장 역동성’의 개념은 단순한 경쟁을 넘어 다음과 같은 혁신 생태계 전체를 포괄합니다.
- 혁신 속도: 외국 경쟁은 촉매제 역할을 하여 국내 기업이 경쟁 우위를 유지하기 위해 더 빠른 속도로 혁신하도록 강요합니다.
- 접근 방식의 다양성: 국내외의 다양한 회사와 연구 그룹은 AI 문제 해결에 대한 다양한 접근 방식을 모색할 것입니다. 이러한 다양성은 더 풍부한 아이디어 풀과 잠재적인 돌파구로 이어집니다.
- 인재 유치: 활기차고 개방적인 AI 생태계는 전 세계 최고의 인재를 유치하여 혁신을 더욱 촉진합니다.
- 투자 흐름: 건전한 경쟁 환경은 투자를 유치하여 연구 개발에 필요한 자원을 제공합니다.
외국 AI에 대한 접근을 제한하면 시장 역동성의 이러한 측면이 억제되어 잠재적으로 덜 혁신적이고 덜 경쟁적인 미국 AI 부문이 될 수 있습니다.
2. 기술 교차 수분의 세부 사항:
‘기술 교차 수분’은 단순히 아이디어를 복사하는 것이 아닙니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 다양한 아키텍처 이해: 외국 AI 모델이 설계된 방식을 검토하면 미국 연구자들이 고려하지 않았을 수 있는 대체 아키텍처 및 접근 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 새로운 기술 식별: 외국 AI 모델은 미국 연구자들이 채택하고 개선할 수 있는 고유한 알고리즘 또는 훈련 기술을 사용할 수 있습니다.
- 벤치마킹 및 평가: 다양한 작업에서 미국 및 외국 AI 모델의 성능을 비교하면 귀중한 벤치마크를 제공하고 개선할 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 영감과 창의성: 다양한 접근 방식에 노출되면 새로운 아이디어를 촉발하고 어려운 AI 문제에 대한 창의적인 솔루션을 고무할 수 있습니다.
외국 AI에 대한 접근을 제한함으로써 미국은 이러한 귀중한 학습 기회를 박탈당할 것입니다.
3. 사이버 보안: 방어 조치를 넘어:
AI의 사이버 보안 영향은 방어 조치에 국한되지 않습니다. AI는 다음에도 사용될 수 있습니다.
- 공격적인 사이버 작전: AI 기반 도구는 취약점 발견, 익스플로잇 개발 및 사이버 공격 실행을 자동화할 수 있습니다.
- 위협 인텔리전스: AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 새로운 위협을 식별하고 향후 공격을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
- 기만 및 허위 정보: AI는 허위 정보를 퍼뜨리거나 여론을 조작하기 위해 텍스트, 이미지 및 비디오를 포함한 사실적인 가짜 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
외국 적들이 이러한 영역에서 AI를 어떻게 사용하고 있는지 이해하는 것은 효과적인 대응책을 개발하는 데 중요합니다.
4. 정보에 입각한 사용의 중요성:
‘정보에 입각한 사용’은 단순히 제품 설명을 읽는 것이 아닙니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 위험 이해: 사용자는 출처에 관계없이 모든 AI 시스템 사용과 관련된 잠재적인 보안 및 개인 정보 보호 위험을 인식해야 합니다.
- 출처 평가: 사용자는 AI 시스템을 개발한 회사 또는 조직의 평판과 신뢰성을 고려해야 합니다.
- 개인 정보 보호 정책 읽기: 사용자는 AI 시스템의 개인 정보 보호 정책을 주의 깊게 검토하여 데이터가 어떻게 수집, 사용 및 공유되는지 이해해야 합니다.
- 강력한 암호 및 보안 관행 사용: 사용자는 AI 시스템을 사용할 때 강력한 암호를 사용하고 2단계 인증을 활성화하는 것과 같은 기본적인 사이버 보안 모범 사례를 따라야 합니다.
- 최신 정보 유지: 사용자는 최신 AI 보안 및 개인 정보 보호 뉴스 및 모범 사례를 최신 상태로 유지해야 합니다.
사용자에게 이러한 지식을 제공하는 것은 중요한 첫 번째 방어선입니다.
5. 앱 스토어 큐레이션: 필요한 백스톱:
앱 스토어 큐레이션은 다음을 통해 추가적인 보호 계층을 제공합니다.
- 보안 취약점에 대한 앱 검사: 앱 스토어는 사용자에게 제공되기 전에 알려진 보안 취약점에 대해 앱을 검사할 수 있습니다.
- 악성 앱 제거: 앱 스토어는 악성으로 판명되거나 서비스 약관을 위반하는 앱을 제거할 수 있습니다.
- 사용자 리뷰 및 평점 제공: 사용자 리뷰 및 평점은 사용자에게 앱의 품질과 신뢰성에 대한 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 보안 표준 시행: 앱 스토어는 개발자를 위한 보안 표준을 시행하여 앱에 특정 보안 조치를 구현하도록 요구할 수 있습니다.
이 큐레이션 프로세스는 사용자가 AI 기술을 실험할 수 있는 더 안전한 환경을 만드는 데 도움이 됩니다.
6. 좁게 조정된 규제: 규칙이 아닌 예외:
규제는 아껴서 사용해야 하며 꼭 필요한 경우에만 사용해야 합니다. 필요한 경우 다음과 같아야 합니다.
- 대상 지정: 규제는 광범위한 금지가 아니라 특정 위험과 특정 컨텍스트에 초점을 맞춰야 합니다.
- 비례: 규제는 해결하려는 위험에 비례해야 합니다.
- 증거 기반: 규제는 추측이나 두려움이 아니라 확실한 피해 증거를 기반으로 해야 합니다.
- 정기적으로 검토: 규제는 여전히 필요하고 효과적인지 확인하기 위해 정기적으로 검토해야 합니다.
- 투명성: 규제 개발 및 구현 프로세스는 투명하고 공개적으로 의견을 수렴해야 합니다.
이 접근 방식은 규제가 불필요하게 혁신을 억누르거나 사용자 및 연구자의 자유를 제한하지 않도록 합니다. *’No Deepseek on Government Devices Act’*는 좋은 모델을 제공합니다.
이러한 요소를 신중하게 고려하고 미묘한 접근 방식을 채택함으로써 미국은 AI 개발의 복잡한 환경을 탐색하고 국가 안보를 보호하면서 리더십 위치를 유지할 수 있습니다. 핵심은 개방성과 보안 사이의 균형을 유지하고 위험을 완화하면서 혁신을 촉진하는 것입니다.