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"싸그리 정보 수집해 中 서버로"…국내 AI 권위자의 우려
중국의 인공지능(AI) 딥시크 열풍에 하정우 네이버 클라우드 AI 이노베이션 센터장이 "수집하는 정보가 매우 많다"고 경고하고 나섰다.28일 업계에 따르면 하정우 센터장은 소셜미디어를 통해 "사용 장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 깡그리 (수집한다)"라고 했다. 그는 딥시크의 프라이버시 정책 약관을 공유하며 "당연하게도 수집한 사용자 정보는 중국 내에 있는 보안 서버에 저장(된다)"이라며 "이런 것을 고려해서 사용해야겠다"고 덧붙였다.중국은 데이터 보안법, 사이버 보안법 등을 바탕으로 중국 내 정보기술(IT) 기업에 데이터 접근 권한을 요구하는 것으로 알려졌다. 이런 데이터 접근권이 어떤 방식으로 이뤄지는지는 제대로 알려지지 않았다. 이에 따라 중국 내 IT 기업·서비스로 모인 개인정보를 중국 정부가 활용한다는 우려도 꾸준히 나오고 있다.딥시크는 미국 주요 AI 기업보다 적은 비용과 성능이 떨어지는 그래픽 처리 장치(GPU)로도 유사한 성능의 거대언어모델을 개발해 관심을 끌고 있다. 송종현 기자 scream@hankyung.com
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생성형 인공지능(AI)을 활용해 만든 콘텐츠가 늘어나면서 가짜뉴스, 딥페이크 등 위험 사례도 함께 증가하는 추세다. 생성형 AI의 악용 가능성이 커지면서 이를 방지하기 위한 워터마크 기술의 중요성도 부각되고 있다.과학기술정보통신부와 한국정보통신기술협회(TTA)가 최근 발간한 ‘AI 워터마크 기술 동향 보고서’에 따르면 국내외 기업이 AI 생성물에 대한 오남용 방지를 위해 자체적으로 워터마크 기술을 도입하고 있다.국내 기업은 ‘인지 가능 워터마크’를 주로 도입하고 있고, 해외 기업은 C2PA 및 자사 알고리즘 개발을 통한 ‘인지 불가능 워터마크’ 도입을 추진 중이다.워터마크는 13세기 이탈리아에서 종이의 제조업체를 식별하기 위해 처음 사용됐다. 이후 디지털 콘텐츠로 활용 영역을 넓히고 있다. 이미지 등의 매체에 로고나 텍스트 형태 식별자를 추가하거나, 사람이 인지할 수 없는 패턴을 삽입해 콘텐츠 출처와 소유권을 확인하려는 목적이다.워터마크는 사용자 시각을 기준으로 인지 가능 워터마크와 인지 불가능 워터마크로 분류된다. 인지 가능 워터마크는 원본 이미지에 로고나 텍스트 등 표시를 추가한다. 인지 불가능 워터마크는 생성물 품질과 시청각 경험에 영향을 주지 않으면서 사람이 인지할 수 없는 방법을 사용해 원본 콘텐츠에 워터마크를 포함하는 방법을 뜻한다.인지 불가능 워터마크는 활용 방법에 따라 공간 기반, 변형 기간, 학습 기반 등으로 구분할 수 있다. 공간 기반 워터마크는 이미지, 비디오, 음원 등의 특정 값을 직접 변형해 워터마크를 삽입한다. 변환 기반 워터마크는 AI 생성물을 주파수 도메인으로 변환해 워터마크를 삽입한다. 최근 도입
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미국의 인공지능(AI) 선두 주자 오픈AI의 창업자가 세계 AI 업계를 강타한 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)를 견제하는 듯한 발언을 해 이목을 끌었다.샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 27일(현지시간) X(엑스·옛 트위터)에 딥시크의 R1 모델에 대해 "특히 제작 비용을 고려한다면 인상적"이라고 말했다.이어서 그는 "새로운 경쟁자가 나타나 아주 고무적"이라면서도 "우리가 훨씬 뛰어난 모델을 내놓을 것"이라고 적었다.일단 딥시크를 경쟁자라고 표현하기는 했지만, 올트먼 CEO가 확실하게 인정한 대목은 '가성비'뿐이다. 이런 반응은 딥시크에 대한 미국 AI 업계 일각의 의구심을 반영한 것으로 보인다.현재 AI 업계는 딥시크가 오픈AI나 앤스로픽, 구글 등의 경쟁 모델보다 훨씬 적은 비용으로 AI 모델을 개발했다는 데에는 이견이 없다.하지만 딥시크가 엔비디아의 비싼 최신 칩 'H100'을 대량으로 사용한 사실을 숨기고 있다는 주장이 제기되는 등 딥시크의 발표를 100% 믿지 못하는 분위기도 감지된다.R1의 성능이 오픈AI 모델을 능가한다는 주장에 대해서도 먼저 독립된 연구기관의 검증을 거쳐야 한다는 신중론도 존재한다.그러나 딥시크는 전날 자체 기술 보고서를 통해 문장으로 이미지를 생성하는 능력 분야에서도 자신들의 Janus 최신버전이 오픈AI의 DALL-E와 영국 스태빌리티AI의 '스테이블 디퓨전'을 제쳤다고 주장했다.지난해 말 출시된 Janus가 훈련과정과 데이터 품질 업그레이드 등을 통해 이미지의 안정성과 디테일이 크게 향상됐고, 이 같은 사실이 이미지 생성 벤치마크에서 확인됐다는 것이다.딥시크는 Janus 최신버전에 추가된 고품질 합성 이미지를 7200
