과학기술정보통신부·우주항공청·방송미디어통신위원회·개인정보보호위원회 업무보고

개인정보위원장이 하반기 업무계획 보고 — 매출액 10%까지 징벌적 과징금 도입, 9월 시행 준비, 증거 은닉 엄정 대응과 내부 신고 포상금, 예방 중심 보호체계 전환, 원본 데이터의 AI 학습 활용 허용 등.

그간 기업들이 보안 비용보다 사고 수습 비용이 싸서 방치해 왔다며, 최근 과징금 상향에 대해 '나만 표적 아니냐'는 기업 주장에는 정부 방침에 따른 일관된 제재 강화임을 충분히 설명하라고 주문.

“명확하게 대한민국 정부의 방침이 제재를 강화한다라는 것이고, 어떤 기업의 특성을 전혀 고려하지 않고 법과 방침에 따라 한 것이라는 점을 충분히 설명하면 좋겠어요.”

국가·기업·기관을 가리지 않고 법 위반 행위에 엄정·공정하게 처분 중이며, 성실 신고 기업은 과징금 감경 혜택을 주고 미신고 후 적발 시 30% 이상 가중하는 방향으로 제도를 고치고 있다고 답변.

은닉·폐기는 내부자 아니면 알 수 없다며 징수 과징금의 30% 수준을 상한 없이 주는 대규모 신고 포상제 도입을 재차 강조하고, 유출 제재에 시효가 있는지 질문.

포상금 30% 수준을 검토한 법안을 준비 중이며, 제재는 시효가 따로 없고 증거가 남아 있으면 처분이 가능하다고 답변.

일반적으로 모든 제재는 시효가 있게 마련이고 100년 후에도 제재할 수 있다는 것은 문제가 있다며, 상당한 시간이 지나도 결국 책임진다는 원칙이 예방 투자를 이끈다는 점과 함께 제재 시효 체계 전반을 재점검하라고 지시.

AI 해킹 모델 '미토스'가 보안 취약점을 순식간에 찾아내는데 미국이 차단했다 다시 풀었다며, 언제든 다시 막힐 수 있으니 대비가 필요하다고 지적하고, 동의 없이 예방적으로 침투 점검(화이트해킹)할 수 있는 합법적 정책이 있는지 질문.

미국이 제한적으로 다시 풀었지만 중국도 유사한 규제 움직임이 있다고 설명. 모의 해킹은 현재 협의 기반으로 이뤄지며, 일정 기간 동의 없이 점검할 수 있는 제도 도입을 검토 중이라고 답변.

과기정통부 정보보호네트워크정책실장이 현재는 약 2천여 기업 대상 동의 기반 점검 서비스 중이며, 민간·공공 10개 기관에서 동의 없는 침투 시범사업을 진행하고 시범 종료 후 내년 이후 법제화해 누구든 공격해 볼 수 있는 환경을 만들겠다고 보고.

독자 AI 파운데이션 모델에 보안 데이터를 추가 학습시킨 보안 특화 모델을 연내 추진하고, 미토스처럼 보안 문제를 쉽게 푸는 고도화된 프론티어 모델 개발에 대한 고민이 필요하다고 보고.

총리가 예방 중심 전환에 동의하면서 몇백 개 기업 지원 수준을 넘는 제대로 된 규모의 지원 사업, 법적 기반 마련 시 정기 점검으로 문제를 알려주는 방식, 침투 경진대회 등을 통한 보안 인재의 전략적 양성을 제안.

AI로 만든 가짜 이미지로 시끄러웠던 사건을 언급하며 AI 생성물임을 표시하는 것이 현재 의무인지 질문.

방송미디어통신위원장이 표시 법제를 추진 중이며 동영상에 이어 이미지도 표시 대상으로 확대됐다고 답변.

AI 기본법상 생성형 AI 표시 의무 위반 시 3천만 원 이하 과태료가 있으나 1년간 유예된 상태이고, 예술 창작물은 기계 판독형 비가시적 표시가 허용되지만 딥페이크는 가시적 표시가 의무라고 설명.

딥페이크의 분류 기준이 무엇인지, 주관적 평가가 개입되는 것 아닌지 따져 물음. 실존 인물·현상을 다르게 변형한 것이라는 해석 기준을 확인.

요즘 AI 영상은 실제와 구분이 안 될 정도라 표시가 없으면 영상이 증거처럼 작동해 심각한 오해와 악용이 생긴다며, 표시 의무가 AI 산업 발전에 장애가 되는지 확인 — 위원장은 보호와 기술 발전은 병행해야 할 사안이라고 답변.

“사람들한테 신뢰감이 높아서 그 표시를 안 하면 정말 오해가 심하게 유발될 것 같은데, 이게 악용되면 정말 심각하죠.”

표시 의무는 AI 모델 개발·이용 사업자 대상이어서 표시 안 된 부분을 잘라 쓰는 유포자는 규제 대상이 아니며, 표시 훼손·삭제를 금지하는 법안이 국회에 발의돼 있다고 설명.

'국회에서 하고 있더라'라고 지켜보지만 말고 기관이 방향을 명확히 정한 뒤 입법 협력을 구하라며, 이미 현실화되고 있는 AI 창작물의 위험에 대한 대비책을 마련하라고 지시.

독자 AI 모델을 세계화하려면 각 나라 언어로 사용할 수 있어야 한다며 다국어 준비 상황을 질문.

배경훈 부총리가 한국어·영어는 글로벌 톱 수준이 목표이고 다국어 확대 전략을 하반기에 마련하겠다고 답변. 네이버가 사우디 전용 소버린 AI를 만든 협력 사례를 소개.

티베트어 같은 소수 언어를 예로 들며 AI가 학습하는 언어 데이터의 범위와 한계, 특정 국가 언어를 추가하는 데 드는 노력이 어느 정도인지, 초기부터 해야 하는지를 집요하게 확인.

독자 모델도 학습 데이터의 70%가 영어, 20~25%가 한국어라며, 소수 언어도 데이터만 정비돼 있으면 추가 학습으로 그 언어로 지식을 표현할 수 있어 어렵지 않다고 설명.

총리가 모델 개발과 국민이 쓰는 서비스는 구분해야 하며 각국 데이터의 디지털화 수준이 관건이라고 설명. 검색엔진 해외 협업 경험을 들어 정부 간 협업으로 데이터와 모델을 함께 만들어 가는 방식을 제안.

미·중 양강에 대한 의존도가 높으면 위험도가 커지고 다른 나라들도 같은 불안감을 갖고 있다며, 수평적 AI 협력 네트워크를 위해 되는 나라부터 초기 단계에서 데이터·모델 협업 시스템을 만들 것을 지시.

“지금 초기 단계부터 가능한 협업 시스템을 좀 만들어 놓을 필요가 있지 않을까. 되는 데부터라도 그냥 해서, 나중에 수출한다고 생각하지 말고요.”

온라인 시청자 의견 — 미토스 사태로 뛰어난 AI 모델이 국가 전략 무기가 될 수 있음이 드러났다며 우리도 그런 프론티어 모델이 필요하다는 질의가 소개됨.

미토스급 프론티어 모델은 AI인들의 소원이며 대한민국도 만들 수 있다고 답변. 현재 독자 모델 기업당 B200 500~735장 지원에 그치는데 만 장 규모로 지원하면 그 수준의 성능 달성이 가능하다고 설명.

“인프라를 제대로 준비할 수 있다면, 정부에서 지원해 줄 수 있다면 대한민국도 꼭 그 정도 수준의 모델을 만들 수 있다고 생각합니다.”

계획된 GPU는 최대한 빨리 구매하라며 확보 현황을 확인 — 정부 계획 5만 장 중 3.5만 장은 확보 완료, 1.5만 장은 2028년 해남 솔라시도 센터 구축 시 도입 예정임을 확인하고, 추가 프론티어급 투자 예산을 재정당국에 촉구.

재정 담당 참석자가 프론티어 모델용 추가 예산을 준비 중이며, 미래대응기금이 신설되면 단년도 예산과 달리 큰 목표를 정해 갈 수 있다고 답변.

GPU 가격을 확인 — 최신 성능은 장당 3억~3.5억 원, 만 장이면 3.5조 원 규모라는 답에 몇 달 전 기억보다 훨씬 비싸졌다며 그만큼 성능 발전 속도가 빠르다는 설명을 들음. 수년간 투자를 안 해 '남들은 전자계산기로 일할 때 주판도 아닌 상황'이었다고 지적.

AI 전공 대학생이 고성능 유료 모델·API 비용을 학생들이 사비로 감당하고 있다며, 과거 교육용 소프트웨어 라이선스처럼 토큰 걱정 없이 연구할 수 있는 정부 지원을 요청.

대학 차원의 지원을 논의 중이며, 지금은 외산 솔루션 의존이 크지만 국산 AI 모델 서비스를 연구 현장에서 빠르게 활용할 수 있게 앞당기겠다고 답변.

AI 접근 없이는 일상이 어려운 시대인 만큼 미디어 접근권 차원에서 접근해야 한다며, 미디어 바우처·지역화폐 개념을 원용한 AI 토큰 제공 방안을 제안.

총리가 전국 대학 전면 지원 시 학교당 연간 수백억 원이 들어 감당이 어렵다며, '모두의 AI'를 연구자용으로 고도화해 갭을 채우고 긴급한 재정 소요는 교육부·재정당국과 협의할 문제라고 정리.

R&D에 35조 원을 쓰면서 연구에 필요한 지원이 부족한 것은 문제라며, 5극3특 지방 중심 성장 기조에 맞춰 지방 거점대학만큼은 AI 이용 부담을 지지 않도록 지원을 검토하라고 지시.

과기원 중심으로 논의하던 정책을 거점대학까지 넓혀 논의하겠다고 답변.