AI 시대의 경계: 기술 경쟁, 규제의 딜레마, 그리고 프라이버시의 진실
거대 IT 기업들의 인재 유치 전쟁
메타(Meta)는 최근 인공지능 분야에서 공격적인 인재 영입과 조직 개편에 나서고 있다. 자사의 신설 AI 조직인 Meta Superintelligence Labs(이하 MSL)에는 OpenAI 출신의 연구자 셩지아 자오(Shengjia Zhao)가 최고 과학 책임자로 합류했다. 자오는 ChatGPT, GPT-4, 그리고 최초의 AI 추론 모델(o1)에 핵심적으로 참여한 인물로, 최첨단 AI 개발의 중심에 있었다. 메타는 자오를 비롯해 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, 애플 등 각지에서 연구자들을 스카우트해 연구팀을 채우고 있다.
이러한 인재 영입은 단순히 개인의 역량을 가져오는 의미를 넘어, 해당 조직의 연구 방향과 기술력의 질적 도약까지 견인할 수 있다. 연구자 집단 내부에선 “스케일링 패러다임의 전환적 연구”가 혁신의 본질로 주목받고 있다. 도입되는 연구진 중 상당수는 AI 추론, 멀티모달리티 등 핵심 영역을 담당해온 인물들로, 인공지능의 본질적 한계 돌파에 촉각을 곤두세운 모습이다.
메타는 이와 병행해 기존 Fundamental AI Research(FAIR) 등 기존 연구조직과의 역할 분담을 새롭게 모색하고 있다. FAIR는 5~10년을 내다보는 장기적 연구에 집중하고, 새로 신설된 슈퍼인텔리전스 랩(MSL)은 그보다 직접적인 ‘프런티어 모델’ 개발에 역점을 둔다. 두 조직의 협력과 경계 설정이 구체화되면, 메타의 AI R&D 전략은 질적으로 더욱 분화될 것으로 보인다.
MSL의 수장으로는 Scale AI의 전 CEO인 알렉산더 왕이 선임됐는데, 연구 경험이 없는 이례적 ‘매니지먼트형 CEO’와 프런티어 연구를 주도한 자오라는, 색다른 조합이 이루어졌다. 여기에 자오의 채용이 공식화되며 연구-경영 이원구조가 한층 명확해졌다.
이 모든 움직임의 중심에는 AI ‘슈퍼컴퓨팅 인프라’에 대한 대규모 투자가 있다. 메타는 2026년까지 미국 오하이오에 1GW급 클라우드 컴퓨팅 클러스터(프로메테우스)를 가동할 계획이다. 1GW는 약 75만 가구의 전력을 공급할 수 있을 만큼 방대한 규모로, 프런티어 AI 모델 대규모 학습에도 대응 가능하다. 즉, AI 진영 간의 경쟁에서 인재와 인프라 모두를 확보하려는 전략이다.
AI 업계의 이런 움직임이 사회 전반에 갖는 의미는 분명하다. 뛰어난 인재가 모이고, 강력한 인프라가 뒷받침될 때, 한 회사가 기술 표준을 주도할 가능성이 커진다. 더불어, 앞선 AI의 상업적·사회적 적용 역시 가속화될 수밖에 없다.
자율주행 비즈니스 실험과 규제의 공백
테슬라는 미국 내 로보택시 파일럿 서비스를 텍사스 오스틴에 이어 샌프란시스코로 확장하려는 움직임을 보이고 있다. 하지만 주목할 점은 테슬라가 실제로 필요한 자율주행 서비스 운영 인허가를 갖추지 않고 실험적인 서비스를 밀어붙이고 있다는 점이다.
캘리포니아 주에서는 자율주행 차량의 테스트와 상용 운영에 대해 캘리포니아주 차량국(DMV)와 주 공공유틸리티위원회(CPUC)가 각기 관할권을 나누어 규제한다. DMV는 테스트(운전자가 있는/없는), 무인 차량 상용화까지 3단계 허가 체계를 운용한다. 테슬라는 이 중 ‘운전자가 동승한 자율주행 차량 테스트’만 허가받은 상태다. 반면 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz), 누로(Nuro)와 웨이모(Waymo) 같은 기업만이 실제로 무인 자율주행 승차 서비스를 정식 허가받았다.
여기서 흥미로운 점이 드러난다. 테슬라는 현재 상용 승차권 공유 허가(Transportation Charter Party Permit)만 보유해서, 운전자가 직접 운전하는 차량으로만 일반인 상대 서비스를 할 수 있다. 무인 자율주행 또는 운전자가 타 있지만 차량이 실제로 자율주행 중이라면, 그 자체가 규정 위반이다.
이런 상황에서 테슬라가 파일럿 서비스를 비공식적으로 확장하고 있는 행위는 규제의 공백을 노린 실험적 접근에 가깝다. 해당 차량에는 안전요원이 동승하고, 서비스 역시 ‘공식 유료 서비스’ 형태가 아니라 제한된 초대 기반 무료 테스트에 불과하다. 하지만 설령 돈을 받지 않더라도, 자율주행 모드가 실질적으로 운영된다면 주(州) 법령 위반 소지가 남는다.
다른 기업과의 차이도 확연하다. 예컨대 웨이모, 누로 등은 규정대로 단계별 인증을 거치며 서비스 확대 수순을 밟는다. 반면 테슬라는 ‘규제 이전의 혁신’이라는 선택을 내세워, 먼저 기술을 선보이고 규제가 따라오길 기대하는 ‘선 실험-후 규제’ 노선을 고수한다.
이처럼 규제기관과 혁신기업 간의 불협화음은 사회적 논쟁도 불러온다. 실험적 서비스가 실제 도로에서 운용될 때 시민 안전에 미치는 영향, 제도의 미비점을 악용한 기술 주도의 실험주의 등이 그 예시다. 한편으로는, 국가가 새로운 기술 등에 빠르게 대처하지 못하는 현실도 다시 한번 드러난다.
AI와 개인 정보: 법적 공백의 현실
인공지능의 활용이 확대되면서, 이용자와 법, 윤리의 경계도 새롭게 조명되고 있다. 최근 OpenAI의 CEO 샘 올트만은 팟캐스트를 통해 ‘AI와의 상담’이 실제로는 법적인 비밀보호가 전혀 되지 않는다는 점을 지적했다. 특히 젊은층을 중심으로, 사람들은 ChatGPT와 같은 인공지능에게 단순 정보 검색을 넘어, 감정적 고민이나 심리상담까지 털어놓는다. 이때 실제 전문 심리상담사나 의사와의 상담에는 법적으로 엄격하게 보장된 비밀유지가 적용된다.
하지만 OpenAI를 비롯한 AI 플랫폼에는 이러한 ‘법적 특권’이 존재하지 않는다. 실제로 AI 상담 기록은 정부기관의 요구나 소송 상황에서 공개될 수 있다. 실제로 뉴욕타임즈와의 소송 과정에서 법원이 OpenAI에게 전 세계 수억 명의 채팅 데이터 제공을 요구했던 사례도 있다.
여기서 이슈가 되는 것은 개인 데이터의 노출 가능성이다. 즉, ‘프라이버시 보호’의 원칙과 실제 관행에 괴리가 존재한다는 점이다. 최근 몇 해 사이, 미국에서는 기존의 사법체계가 데이터 접근권을 확대하면서, 기존에 보장되던 권리의 범위도 흔들리고 있다. 대표적으로 여성 건강과 관련해, 데이터 암호화나 저장방식 변화가 사용자 행동에 직접적 영향을 주기도 했다.
AI 플랫폼 제공업체들은 이런 문제를 인식하지만, 아직 기존 법체계에 맞춰 개인정보보호 틀을 완전히 정비하지는 못하고 있다. IT 업계는 ‘포괄적 AI 개인정보 보호법’의 필요성을 인식하면서도, 기술 변화와 현실 규제 간의 속도차를 좁히지 못하고 있다.
AI, 자율주행, 개인정보 보호: 각기 다른 ‘미래’의 실질적 질문들
지금 이 순간, 메타와 테슬라, 그리고 오픈AI를 둘러싼 주요 이슈들은 화려한 신기술 경쟁, 자극적인 혁신 담론을 넘어서서 그 이면의 실질적 질문들을 던진다.
첫째, 인공지능 리더십 경쟁은 인재와 인프라라는 기초 위에서만 진정한 도약이 가능하다는 사실을 재확인시킨다. 연구중심 조직과 사업화 조직이 분리되어 각 역할을 다할 때, AI 산업 전반도 한 단계 더 발전할 수 있다.
둘째, 자율주행차와 로보택시 실험은 ‘현실 세계의 혁신’이 항상 규제 정책과 조화를 이뤄야 함을 보여준다. 새 기술이 일상에 들어오기 위해선 법·제도가 실시간으로 뒤따라야 하지만, 현실은 늘 그만큼 따라가지 못한다.
마지막으로, AI와 대화하는 일상이 확산될수록, 개인정보와 프라이버시에 대한 법적·윤리적 기준이 한 번 더 재정의될 필요가 있다. 기술이 아무리 앞서더라도, 인간의 권리와 사회적 신뢰 기초가 뒤따라야만 한다.
독자들이 이 글에서 주목해야 할 점은, AI 기술변화의 중심에는 항상 ‘사람’과 그 ‘관계’, ‘규율’이라는 요소가 있다는 사실이다. 기술 발전을 둘러싼 사회적 합의, 현실적 대응, 그리고 제도의 진화가 앞으로도 계속해서 중요한 과제가 될 것이다.