딥시크 등장 이후 오픈소스를 바라보는 정부의 시선에 변화가 감지되고 있다. 초거대 모델 중심 경쟁의 한계가 부각되면서, 오픈소스 기반 AI 전략이 다시 정책 논의 중심으로 떠올랐다. 디지털데일리는 정부 오픈소스 정책을 둘러싼 최근 흐름과 그 의미를 살펴본다. <편집자주>

[디지털데일리 이안나기자] 딥시크 등장 이후 정부가 오픈소스 AI를 정책 전면으로 끌어올리면서 오픈소스는 더 이상 비용 절감이나 활용 장려 차원의 선택지가 아니라 국가 AI 전략을 구성하는 주요 요소로 재조명되고 있다. 이 과정에서 기존 오픈소스 소프트웨어 정책 틀로 오픈소스 AI를 설명하기 어렵다는 문제의식도 정책 현장과 산업계 전반으로 확산되는 모습이다.

학계에서는 오픈소스 AI 정책은 기존 오픈소스 정책과 출발점부터 달라야 한다는 지적이 나온다. 김두현 고려대 교수는 “기존 오픈소스 정책은 소스코드 공개와 활용을 전제로 설계돼 왔지만 오픈소스 AI는 같은 방식으로 접근하기 어렵다”며 “오픈소스 AI 정책은 기존 공개SW 정책과는 다른 관점에서 설계돼야 한다”고 말했다.

이 같은 문제의식은 오픈소스 AI가 단순히 ‘코드를 공개하느냐’의 문제로 환원되기 어렵다는 점에서 출발한다. 기존 오픈소스 소프트웨어는 소스코드와 라이선스 관리가 핵심이었다면 AI는 데이터와 모델 가중치, 학습 과정, 운영 환경, 서비스 단계까지 여러 층위가 결합된 구조를 갖는다. 어느 단계까지를 개방 대상으로 볼 것인지, 공공과 민간의 책임 경계를 어디에 둘 것인지에 따라 정책 효과와 산업 파급력은 크게 달라질 수밖에 없다.

이러한 구조적 복잡성은 최근 AI 업계에서 ‘오픈웨이트(Open-weight)’라는 용어가 등장한 배경과도 맞닿아 있다. 소스코드는 공개하지만 학습 데이터나 파이프라인은 비공개한 채 모델 가중치만 공개하는 사례가 늘면서, 이를 기존 오픈소스 정의로 볼 수 있는지를 둘러싼 논쟁이 이어지고 있다. AI 분야에서는 ‘오픈소스’라는 단일 개념만으로 기술 개방 수준과 책임 구조를 설명하기 어려워졌다는 의미다.

이 때문에 오픈소스 AI 정책은 단순히 ‘어느 부분까지 개방할 것인가’ 문제에 그치지 않고 국가가 어떤 영역까지 통제하고 책임질 것인지, 즉 소버린 AI 관점에서 개방 구조를 어떻게 설계할 것인가의 문제로 확장된다. 연구·실험 목적 활용과 상업적 서비스 적용, 국방·공공 시스템 투입은 각각 다른 기준과 책임 체계를 요구하지만, 이를 구분해 설명하는 정책 기준은 아직 충분히 정리되지 않은 상태다.

이 같은 정책 공백은 정부가 추진 중인 대형 AI 프로젝트에서도 그대로 드러난다. 정부는 민관 협력 방식으로 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발(독파모)’ 프로젝트를 추진하며 2026년 1월 1차 개발 모델을 공개할 예정이다. 이후 확보된 모델은 국방·제조·문화 등 다양한 분야 특화 서비스에 활용되고, 결과물은 오픈소스 플랫폼을 통해 공개해 국제적 검증을 받겠다는 계획이다.

다만 현장에서는 ‘오픈소스로 공개한다’는 설명만으로는 활용 전략을 세우기 어렵다는 지적이 나온다. 모델 가중치 공개 범위, 상업적 활용 가능 여부, 공공 서비스 적용 시 책임 구조에 따라 수요기관과 기업의 준비 방향은 크게 달라질 수밖에 없기 때문이다. 정부가 한국형 소버린 AI를 지향하는 만큼 개방과 통제의 경계를 사전에 명확히 제시해야 한다는 요구가 나오는 배경이다.

심호성 한국오픈소스협회 부회장은 “정부가 오픈소스 AI 생태계 활성화를 추진하더라도 이를 사용하는 수요자 입장에선 어떤 목적에 어떤 오픈소스를 활용할 수 있는지 판단할 수 있어야 한다”며 “소버린 AI 전략을 실제로 구현하려면 범정부 차원의 활용 기준과 가이드라인이 함께 제시돼야 한다”고 말했다.

이 때문에 오픈소스 AI 정책은 특정 부처나 개별 사업 차원의 접근으로는 한계가 있다는 지적도 나온다. AI 파운데이션 모델, 공공 AI 프로젝트, 산업별 특화 서비스, 공공조달 체계 등으로 활용 범위가 확장될수록 오픈소스 AI 개방 범위와 활용 조건, 책임 구조를 일관되게 설명하는 기준이 필요해지기 때문이다. 오픈소스 AI를 연구·실험 단계에 한정할 것인지 상업적 서비스와 공공 시스템까지 적용할 것인지에 따라 정책 판단은 전혀 달라질 수밖에 없다.

오픈소스 AI를 전략 자산으로 삼겠다는 정부 기조가 선언에 그치지 않기 위해서는 ‘무엇을 오픈소스로 볼 것인지’와 ‘어디까지를 공공이 책임질 것인지’를 보다 구체적으로 제시하는 정책 설계가 뒤따라야 한다는 지적이다. 기존 오프소스 정책 틀을 넘어 오픈소스 AI라는 다층적 기술을 전제로 한 새로운 정책 기준을 정립할 수 있을지가 향후 정부 AI 전략의 실질적인 시험대가 될 전망이다.

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