증권가와 금융 업계에는 생성형 AI를 사용하면 기업이 거대 클라우드 업체에 의존하게 될 것이라는 우려가 널리 퍼져 있다.

유럽의 은행 경영진은 금융 서비스의 AI 통합에서 미국 거대 기술 업체에 대한 의존성이 커지는 것을 우려하고 있다. AI에는 상당한 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문에 많은 은행이 AI를 독립적으로 운영하기는 어려울 것으로 보고 있다. 이런 AI 도입 요구사항 때문에 이른바 ‘빅테크’와 ‘빅클라우드’로 무게 중심이 옮겨질 수 있다는 것이다.

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이런 우려는 최근 암스테르담에서 열린 핀테크 컨퍼런스에서도 광범위하게 논의됐다. 필자는 그 자리에 참석해 배치하는 기술에 대한 직접적인 통제권은 기업이 가지고 있으며, 빅테크가 AI에 대한 독점적인 지배력을 가지고 있지 않다는 것을 알려주고 싶었다. 필자가 할 수 있는 최선의 조언은 침착하고 객관적인 태도를 유지해 합리적인 길이 있다는 것을 인식하라는 것이다.

수많은 편집증을 야기하는 AI

2022년 말 주목할 만한 AI 챗봇이 출시되면서 특히 생성형 AI에 대한 관심이 높아졌고, 이런 기술에 대한 기대감과 가능성이 부각됐다. 그러나 이런 열기는 은행이 몇몇 지배적인 IT 업체에 지나치게 의존할 수 있다는 우려가 제기되면서 다소 누그러지고 있다. 적어도 암스테르담 컨퍼런스에 참여한 핀테크 담당자들에게는 그런 일이 벌어진 것 같다.

은행이 AI 기술에 필요한 광범위한 컴퓨팅 성능을 독자적으로 개발하는 것이 비현실적이라는 가정이다. 소수의 IT 업체에 지나치게 의존하는 것은 특히 유럽 은행에 상당한 위험을 초래할 수 있다. 또한 이들 은행은 특정 솔루션 업체에 과도하게 의존하는 것, 이른바 솔루션 업체 종속을 방지하기 위해 다른 IT 업체로 전환할 수 있는 유연성을 유지해야 한다.

그리고 이제 유럽 은행은 정부의 개입을 원한다. 영국은 마이크로소프트, 구글, IBM, 아마존 등 외부 기술 업체에 대한 금융회사의 의존도를 완화하기 위해 새로운 규제를 제안했다. 규제 당국은 특히 단일 클라우드 업체의 문제가 여러 금융 기관의 서비스를 중단시킬 수 있다는 점을 우려하고 있다. 규제안은 소수의 빅테크에 대한 집중적인 의존으로 발생할 수 있는 시스템적 위험으로부터 금융 산업을 보호하기 위한 대규모 노력의 일환이다.

유럽연합의 증권 감시 기관은 AI에 관한 첫 번째 성명에서 은행과 투자 회사가 AI 기술을 배포할 때 이사회 책임을 회피해서는 안 된다고 강조했다. 기업은 고객을 보호해야 할 법적 의무가 있으며, 이런 의무는 윤리적이고 안전한 AI 사용으로까지 확장된다. 또한 AI가 개인 투자자 보호에 상당한 영향을 미칠 수 있다고 경고하면서 금융 부문에서 AI 도입을 둘러싼 조사가 강화되고 있음을 강조했다.

두려움, 불확실성, 의구심

이런 종류의 공포 조장은 전에도 본 적이 있다. 2010년경 클라우드 컴퓨팅을 처음 도입할 때, 기업은 클라우드 컴퓨팅을 기피하는 이유로 통제권 밖의 시스템과 업체에 대한 종속성과 의존성을 꼽았다. 지금은 인터넷에서 삭제된 수많은 기사가 클라우드 때문에 재앙이 닥칠 것이라고 예측했지만 현실이 되지는 않았다.

일부 가동 중단이 발생하긴 했지만, 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 기업 내부 시스템의 안정성 지표를 훨씬 뛰어넘는 가동시간 기록을 제공한다. 심지어 지리적 이중화를 포함해 이런 시스템을 운영하기 위한 베스트 프랙티스를 설정하기도 했다. 이런 클라우드 서비스 업체가 어떤 식으로든 망해서 모든 사람이 피해를 볼 것이라는 우려는 사실에 근거하지 않은 이론일 뿐이다.

반면에 많은 기업이 SPOF(Single Point of Failure)가 있는 데이터센터를 유지 관리한다. 일부 데이터센터는 홍수, 토네이도 또는 허리케인 지역에 있으며, 화재와 같은 다른 유형의 자연재해에도 취약하다. 하지만 이런 데이터센터를 감독하는 기업 경영진은 모든 것이 통제되고 있다고 주장한다. “여러분, 여긴 볼 거 없어요.”

AI를 도입하려면 빅테크 또는 빅클라우드에 의존해야 한다는 가정은 또 어떤가? "여러분, 여긴 볼 거 없어요"라는 말은 여기도 똑같이 적용된다. AI 시스템도 지난 20년 동안 기업이 구축한 다른 클라우드 기반 시스템과 다르지 않다. AI 시스템을 실행하는 동일한 구성 요소가 다른 기업용 시스템에도 사용된다. AI가 작동하려면 클라우드나 기업 데이터센터에 GPU 클러스터가 필요하다는 생각은 정확한 현실에 근거한 것이 아니다.

은행에서 활용하는 경우를 포함해 대부분 AI 사용례는 보다 전술적이며 GPU와 같은 전용 프로세서가 필요하지 않다. 누구도 빅테크의 손아귀에서 벗어나지 못하고 있다는 가정은 주로 IT 매체와 칩 또는 서비스 형태로 GPU를 생산하고 판매하는 AI 기반 업체에 대한 과대광고에 의한 것으로 보인다.

클라우드 서비스 업체를 옹호하려는 것이 아니다. 클라우드 서비스 업체를 이용하는 데는 비용을 포함한 여러 단점이 있다. 하지만 도입 시 발생할 수 있는 위험을 올바로 이해하기 위해서는 클라우드 기술의 구조적 현실을 고려해야만 한다. 우리는 어떤 용도로는 클라우드 기술을 사용하고 어떤 용도로는 사용하지 않는다. 이는 선택 사항이며 앞으로도 계속 선택 사항이 될 것이다. 기업의 운명은 스스로 결정하는 것이다.

너무 많은 변화에 대한 우려

이 문제의 핵심은 이 분야에서 수없이 본 것, 즉 이전에 경험하지 못한 속도로 중대한 변화가 일어날 것이라는 가정이다. 1980년대 AI의 첫 등장, PC, 인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 부상, 그리고 현재 새로운 AI의 부상을 생각해 보자. 무려 25년이라는 세월이 흘렀다. 세상은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 느리게 움직인다. AI도 예외가 아니다.

앞으로 일어날 일에 대해 과대평가된 또 다른 일반적인 가정이 있다. “AI는 우리가 빅테크의 도구와 기술을 활용하게 만들거나 심지어 몇 가지 조정과 업그레이드를 넘어 인프라에 대대적인 변화를 요구할 것이다.” 필자가 보기에 은행이나 모든 유형의 비즈니스가 특정 업체에 의존하게 될 기술을 채택하도록 강제한다는 것은 말도 안 되는 발상이다. 왜 그럴까? 기업은 이미 비즈니스의 경쟁력을 높이고 수익을 개선할 수 있는 수많은 기술을 이용하고 있다.

아마도 마크 트웨인이 가장 잘 말한 것 같다. "두려움은 우리를 과거에 집중하게 만들거나 미래에 대해 걱정하게 만든다."

이제는 냉철한 눈으로 현재를 바라볼 때이다. 변화는 때때로 생각만큼 무섭지 않다. 두려움 때문에 기회로 이어지는 길을 외면하지는 말자. 남들이 다 가는 잘 닦인 길이 영광으로 이어지는 경우는 드물다.
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David Linthicum editor@itworld.co.kr
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