OSI, 오픈소스 AI 공식 정의 발표…메타 라마는 기준 미달

그동안 빅테크 기업들이 입맛대로 가져다 쓰던 '오픈소스 AI' 간판에 마침내 공식적인 제동이 걸렸습니다.

수십 년간 오픈소스 소프트웨어의 표준을 관리해 온 오픈소스 이니셔티브(OSI)는 10월 28일, '오픈소스 AI 정의(OSAID)' 1.0 버전을 정식 발표했습니다. 학계 및 산업계와 2년 가까이 논의한 끝에 마련한 기준으로, 특정 AI가 진정한 오픈소스인지 판별하는 기준점 역할을 하게 됩니다.

OSAID 기준을 충족하려면 다른 기술자가 해당 시스템을 실질적으로 재현할 수 있을 만큼의 설계 정보를 제공해야 합니다. 훈련 코드와 데이터 필터링 코드, 실행 코드 일체는 물론 모델 가중치까지 승인된 조건에 따라 완전히 공개해야 합니다.

가장 뜨거운 감자였던 훈련 데이터의 경우, 테라바이트 단위의 원본 데이터를 통째로 공개할 것까지 요구하지는 않았습니다. 대신 데이터의 출처, 가공 및 정제 방식, 획득 경로 등을 구체적으로 투명하게 밝히도록 규정했습니다. 어떠한 목적이든 허가 없이 모델을 자유롭게 수정하고 그 위에 새로운 서비스를 구축할 수 있는 권리 보장은 기본 전제입니다.

무늬만 오픈소스였던 모델들의 반발

이 엄격한 잣대를 들이대면 현재 시중에 나온 유명 '오픈' 모델 대다수는 기준 미달로 전락합니다.

대표적인 대상이 메타의 라마입니다. 메타는 월간 활성 사용자 7억 명을 초과하는 대형 플랫폼에 별도 라이선스 취득을 요구하고, 특정 용도를 제한하는 조항을 두고 있습니다. OSI의 스테파노 마풀리 상임이사는 라마가 새 정의에 부합하지 않는다고 공개적으로 못 박았습니다.

마풀리 이사에 따르면 구글과 마이크로소프트는 협의를 거쳐 완전히 개방되지 않은 모델에 오픈소스라는 명칭을 쓰지 않기로 합의했으나, 메타는 여전히 반발하고 있습니다. 메타 측은 현대 AI 모델의 복잡성을 과거의 오픈소스 잣대로 재단할 수 없으며, 안전을 위한 최소한의 가드레일이라는 입장을 고수했습니다.

오픈소스 진영 내부에서도 논란은 거셉니다. 원시 훈련 데이터를 필수 공개 조건에서 제외한 것은 거대 기업에 굴복해 진입 장벽을 지나치게 낮춘 것이라는 비판과 함께, 데이터 저작권 관계가 불투명하면 실제 기업 환경에서 마음 놓고 도입하기 어렵다는 지적이 동시에 나오고 있습니다.

왜 중요한가

우리는 OSI의 이번 발표가 강제 집행력은 없을지라도 산업 전반의 질서를 바로잡는 결정적인 분기점이 될 것으로 봅니다.

개발자와 스타트업 입장에서는 더 이상 빅테크의 '오픈워싱(위장 개방)' 마케팅에 휘둘리지 않아도 됩니다. 오픈소스라는 말만 믿고 서비스를 구축했다가 사용자 수가 늘어난 뒤 예상치 못한 라이선스 규제에 발목 잡히는 위험을 피할 수 있고, 진짜 공유 자산과 독점 유인책을 구별할 객관적 근거가 생겼습니다.

산업 측면에서는 각국 정부의 규제 입법에 결정적인 가이드라인을 제공합니다. 유럽연합의 AI 법안처럼 오픈소스 기술에 규제 예외나 혜택을 주려는 움직임이 활발한 상황에서, OSAID가 표준으로 자리 잡으면 데이터를 숨긴 채 규제 혜택만 누리려던 기업들의 편법이 차단됩니다.

훈련 데이터 원본 공개를 강제하지 않은 것은 저작권 소송이 빗발치는 현실을 고려한 타협책으로 보입니다. 비록 완벽무결한 기준은 아닐지라도, 거대 플랫폼이 자의적으로 용어를 오염시키는 것을 막고 공통의 게임 규칙을 세웠다는 점에서 매우 영리하고 불가피했던 진전이라고 판단합니다.