[앵커]
구글과 마이크로소프트에 이어 엔비디아까지 인공지능 기상 예보 모델을 공개한 가운데, 이것이 가져올 변화와 과제를 연속으로 짚어봅니다.

어제는 긍정적 측면을 살폈는데, 오늘은 반대로 들여다보겠습니다.

'공짜'로 공개된 AI 날씨 예보, 정말 비용이나 부작용은 없을까요.

김민경 기자가 보도합니다.

[기자]
겉으로 보면 '개방'.

누구나 내려받아 활용할 수 있는 AI 예보 모델이 공개되면서 연구의 문턱은 분명 낮아졌습니다.

하지만 AI 예보 모델의 내부를 들여다보면 이야기는 조금 달라집니다.

모델의 구조와 학습 방식, 이를 구동하는 계산 환경까지 특정 기업의 기술 위에 놓여 있습니다.

AI 예보 모델을 활용할수록 기술 의존 역시 깊어질 수밖에 없다는 우려가 나오는 이유입니다.

[김형준 / 카이스트 AI 미래학과장 : 일종의 AI의 주권에 대한 얘기를 하잖아요. 계속 그 플랫폼 안에 갇혀 있어야 한다는 얘기예요. 그러니까 우리가 성장할 수 있는 잠재력을 어느 부분은 계속 닫아놓고 갈 수밖에 없다는 문제는 발생하게 됩니다.]

AI 예보 연구의 기준과 방향이 자칫 특정 기업의 기술 생태계에 맞춰 굳어질 수 있는 겁니다.

국내 연구기관들 역시 해외 AI 예보 모델을 그대로 쓰기보다는 성능과 한계를 분석해 자체 기술로 발전시키는 데 초점을 맞추고 있습니다.

[윤진호 / 광주과학기술원 환경·에너지공학과 교수 : 단지 오픈 소스 모델 혹은 툴들을 가져다 쓰는 것뿐만 아니라 약점이 뭐고, 어떻게 하면 좀 더 빠르게 할 수 있고, 한반도에 최적화된 예보 모델을 만들 수 있는지 그런 것들을 연구해야 합니다.]

전문가들은 오픈소스 AI 예보 모델을 단기적인 성능 향상이나 검증 수단으로 활용하되, 핵심 역량은 국내 기술로 쌓아가야 한다고 강조합니다.

단순히 AI 예보를 가져다 쓰는 것에 그치지 않고 어디까지 참고해 무엇을 우리 기술로 남길지, 나아가 새롭게 만들어 갈 지가 앞으로의 과제입니다.

YTN 김민경입니다.

영상편집 : 최광현

YTN 김민경 (kimmink@ytn.co.kr)

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