# AI에도 ‘280마력 자율규제’는 필요한가? 고성능 AI를 “만들 수 있다면 공개한다”는 이유로 충분한가에 대해, 자동차 역사를 통해 고찰해 본다.

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> 작성일: 2026-09-30T14:09:17.298Z

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1980년대 후반, 일본에서는 자동차 제조사들의 “마력 경쟁”이 치열해지고 있었습니다. 더 빠르게. 더 강하게. 더 고성능으로. 그런 가운데, 일본의 승용차에는 오랫동안 “최고 출력 280마력”이라는 자율 규제가 존재했습니다. 1989년경부터 시작되어 2004년에 폐지되었습니다. 당시에는 교통사고가 사회 문제로 대두되고 있었으며, 성능 경쟁을 억제한다는 생각이 배경에 있었습니다. 2004년 일본자동차공업회가 자율 규제를 폐지할 때에는 안전 기술이 진보한 것에 더해, 최고 출력과 사고의 인과관계가 확인되지 않았다는 점 등이 이유로 설명되었습니다. 그리고 2026년. 우리는 지금, 자동차와는 비교할 수 없는 속도로 성능을 높이고 있는 기술을 손에 쥐고 있습니다. AI입니다. 그래서 이런 의문이 떠오릅니다. 고성능 AI도 사회가 감당할 준비가 갖춰질 때까지 공개를 조금 억제한다는 생각이 있어도 되지 않을까? 이는 “AI를 멈춰야 한다”는 이야기가 아닙니다. 오히려 성능 경쟁과 안전성을 어떻게 양립할지를 생각하는 이야기입니다. 자동차의 “280마력 자율 규제”란 무엇이었나 일본에서는 1989년경부터 국내용 승용차에 대해 제조사가 최고 출력을 280마력 정도로 억제하는 자율 규제가 이어졌습니다. 페어레이디 Z. 스카이라인 GT-R. 수프라. NSX. RX-7. 랜서 에볼루션. 임프레자 WRX. 1990년대를 대표하는 고성능차의 다수가 카탈로그상으로는 280마력으로 나란히 서 있었습니다. 포인트는 법률로 기술 개발 자체를 금지한 것이 아니었다는 점입니다. 제조사에는 엔진 기술을 연구할 자유가 있다. 해외 시장도 있다. 그러나 국내 시장에서는 일단 “여기까지”로 한다. 어떤 의미에서는 기술 개발과 사회 구현의 속도를 나누었던 것으로도 볼 수 있습니다. AI로 바꾸면 어떻게 될까 현재의 AI 경쟁도 비슷합니다. 모델이 더 현명해진다. 더 오래 자율적으로 작업한다. 프로그램을 쓴다. 웹을 조작한다. 기업 시스템에 접속한다. 연구를 수행한다. 사이버 보안 분야의 능력도 높아진다. 성능 향상 자체에는 큰 사회적 가치가 있습니다. 한편으로 성능이 높아질수록 오용되었을 때의 영향도 커질 가능성이 있습니다. 실제로 OpenAI의 Preparedness Framework에서는 고도화된 능력에 대해 위험 평가를 실시하고, “High”에 도달한 시스템에서는 중대한 위해를 충분히 억제하는 안전책을 도입한 뒤에 전개한다는 방침을 제시하고 있습니다. “Critical”에서는 개발 단계부터 추가 안전책이 필요합니다. Anthropic도 Responsible Scaling Policy에서 모델 능력이 일정한 임계값을 넘은 경우에 더 강한 보안과 전개 시의 보호책을 요구하고 있습니다. 즉, “성능이 오르면 그대로 무조건 공개한다”는 식은 이미 아닙니다. 2026년에는 “Critical”의 AI까지 등장했다 이 논의가 공상이 아니게 된 이유가 있습니다. OpenAI는 2026년 9월, GPT-6 Astra에 대해 Preparedness Framework상에서 처음으로 사이버 보안 능력이 Critical 수준에 도달했다고 공표했습니다. 적절한 도구와 접근 권한이 있으면, 알려지지 않은 취약점의 발견이나 다수의 고도로 보호된 시스템에 대한 공격 수법의 구축을 인간이 하나하나 지시하지 않아도 수행할 수 있는 능력이 있다고 평가했습니다. 그 때문에 개발·공개에 있어 종래보다 강한 보호책을 도입하고 있습니다. 즉, 우리는 이미 “AI의 능력이 너무 높을 경우 어떻게 공개할 것인가”를 진지하게 생각해야 하는 단계에 들어섰습니다. 만약 AI판 “280마력 규제”를 생각한다면 다만 AI에서 중요한 것은 단순한 성능 상한이 아니라고 생각합니다. 예를 들어 “IQ가 ○○ 이상은 금지”, “벤치마크 ○점 이상은 금지”로는 현실적이지 않습니다. AI는 능력이 다면적이기 때문입니다. 문장 능력. 프로그래밍. 화학·생물. 사이버. 자율 행동. 도구 조작. 설득 능력. 각각 위험이 다릅니다. 그래서 자동차의 “280마력”에 가까운 생각을 AI에 적용한다면, 능력 자체를 멈추기보다 공개 방법을 단계화하는 편이 현실적입니다. ① 연구는 계속한다. 그러나 바로 모두에게 공개하지 않는다 예를 들어 매우 강력한 모델이 완성되었다고 가정합니다. 바로 전 세계에 공개하는 것이 아니라, 먼저 사내 평가. 외부 전문가 평가. 한정 사용자. 연구 기관. 기업 사용자. 일반 공개. 와 같은 단계를 밟는다. 즉, 개발 속도와 공개 속도를 나눈다. 이는 기술을 멈추는 것과는 다릅니다. ② “모델 자체”와 “서비스 이용”을 나눈다 여기도 중요합니다. AI의 공개에는 크게 모델을 다운로드 가능하게 하는 방법과, API나 서비스 경유로 이용하게 하는 방법이 있습니다. API라면 이용 목적을 확인한다. 위험한 조작을 막는다. 대량 이용을 감시한다. 권한을 제한한다. 이상 시에 정지한다. 와 같은 관리가 비교적 쉽다. 즉, 같은 고성능 AI라도 건네는 방식에 따라 위험은 달라집니다. ③ AI의 “마력”뿐만 아니라 “접근 권한”도 본다 자동차라면 500마력이라도 주차장에 멈춰 있으면 위험은 작다. AI도 마찬가지입니다. 고성능 AI라도 문장만 생성하는 것인지. 웹에 접근할 수 있는지. 회사 서버에 접속할 수 있는지. 코드를 실행할 수 있는지. 돈을 보낼 수 있는지. 외부 서비스를 조작할 수 있는지에 따라 영향은 전혀 다릅니다. Anthropic도 AI 에이전트의 능력이 높아짐에 따라 “실패했을 경우의 영향 범위”를 어떻게 한정할지가 중요해진다고 설명하고 있습니다. 그래서 장래에는 AI의 성능 × 부여하는 권한으로 위험을 봐야 합니다. 이렇게 들으면 “고성능 AI는 공개하지 않는 편이 좋다”고 생각할지도 모른다 그러나 그렇게 단순하지도 않습니다. 자율 규제에는 부작용이 있습니다. 문제 ① 해외 기업만 앞서 나갈 가능성 일본 기업만 “위험하니 공개하지 않겠다”고 하는 동안 미국. 중국. 유럽. 중동. 등의 기업이 먼저 전개하면 산업 경쟁력을 잃을 가능성이 있습니다. AI는 연구 개발. 의료. 제조업. 금융. 교육. 방위. 사이버 보안. 등 국가 경쟁력 그 자체와 연결되기 시작하고 있습니다. 안전을 지나치게 중시하여 기술 기반을 잃을 위험도 있습니다. 문제 ② 일부 기업만 강력한 AI를 갖게 된다 또 하나 있습니다. “위험하니 일반 공개하지 않는다”가 되면, 강력한 AI를 가질 수 있는 것은 거대 테크 기업. 정부. 일부 연구 기관. 뿐이 될 가능성이 있습니다. 그러면 안전성은 높아져도 기술이 일부에 집중된다는 또 다른 문제가 생깁니다. AI를 누가 갖는가. 누가 평가하는가. 누가 “안전”이라고 정하는가. 여기도 중요합니다. 문제 ③ “280마력”과 달리 AI는 복제할 수 있다 자동차와의 최대 차이입니다. 차를 100만 대 만들려면 공장. 철. 반도체. 물류. 판매점. 이 필요합니다. AI 모델은 일단 데이터화되면 복제 비용이 극히 낮다. 일단 고성능 모델이 유출되면 전 세계로 복제될 가능성이 있습니다. 그래서 AI에서는 “판매를 자율 규제하면 끝”이 아닙니다. 모델 자체를 지키는 사이버 보안까지 필요합니다. Anthropic도 고성능 AI 모델의 도난·변조 방지를 중점적인 안전 과제 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 자동차 역사에서 배울 수 있는 가장 중요한 것 저는 280마력 자율 규제의 역사에서 흥미로운 것은 영원히 280마력으로 멈추지 않았다는 점이라고 생각합니다. 2004년 자공회는 자율 규제를 종료했습니다. 안전 기술이 진보하고, 최고 출력과 사고의 명확한 인과관계도 확인되지 않았다는 점 등이 배경이었습니다. 그 후 300마력. 400마력. 500마력. 600마력. 인 차도 보통으로 판매되고 있습니다. 그러나 동시에 ABS. 에어백. 충돌 안전 차체. 횡미끄럼 방지 장치. 자동 브레이크. 운전 지원. 등도 크게 진화했습니다. 즉, 성능만 해금한 것이 아니라 안전 기술도 진보했다. 여기는 AI에도 통합니다. AI에서도 필요한 것은 “영구 규제”보다 “안전 기술이 따라잡을 때까지 기다린다”는 생각인지도 모른다 예를 들어 매우 강력한 사이버 능력을 가진 AI가 완성되었다. 그러나 본인 확인. 접근 제어. 이상 탐지. 감시. AI 자체의 행동 제어. 모델 도난 대책. 이 충분하지 않다. 그렇다면 안전 장치가 완성될 때까지 공개 범위를 한정한다. 안전성이 개선되면 단계적으로 이용 범위를 넓힌다. 이런 생각이라면 AI 개발 자체를 멈추지 않고 사회 구현의 속도를 조정할 수 있습니다. “AI의 280마력”에는 무엇이 필요한가 만약 제도나 업계의 자율 규칙을 생각한다면, 저는 적어도 다음 5점이 중요하다고 생각합니다. ① 능력 평가 어떤 위험 능력을 가지고 있는가. ② 제3자 평가 개발 기업만으로 안전성을 판단하지 않는다. ③ 단계적 공개 연구→한정 이용→일반 공개. ④ 권한 제어 고성능이라도 가능한 조작을 제한한다. ⑤ 정기적인 재검토 안전 기술이 진보하면 제한도 재검토한다. 중요한 것은 “한 번 규제하면 영원히 규제한다”가 아닙니다. “고성능=위험”도 아니다 여기도 잊어서는 안 됩니다. 500마력 차가 반드시 사고를 일으키는 것은 아닙니다. 고성능 AI도 능력이 높다고 반드시 위험한 것은 아닙니다. 오히려 고성능 AI는 질병 발견. 신약 개발. 신소재. 에너지 절약. 사이버 방어. 재해 예측. 등에서 큰 가치를 낳을 가능성이 있습니다. 그래서 논의해야 할 것은 고성능 AI를 만드는가, 만들지 않는가가 아닙니다. 고성능 AI를 어떤 안전 장치와 함께 사회에 내놓는가. 입니다. 자동차와 AI를 비교하면 1989년경의 자동차 성능 경쟁↓사회적인 안전에 대한 우려↓280마력 자율 규제↓안전 기술의 진보↓2004년에 폐지 이를 AI로 바꾸면, 2020년대의 AI 급속한 성능 경쟁↓사이버·생물·자율 행동 등의 리

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다음View에서는 AI, 기업, 경제, 사회 제도에 대해 단순히 ‘찬성인지 반대인지’뿐만 아니라 과거의 사례와 숫자로부터 생각해볼 수 있는 자료들을 정리합니다. 이러한 ‘과거의 산업 역사에서 AI 시대를 생각한다’ 시리즈를 읽고 싶어하시는 분들은 팔로우 및 저장해 주시면 감사하겠습니다. ※본 기사는 특정 AI 규제·정책을 지지하거나 반대하는 목적이 아니며, 기술의 안전한 사회 구현에 대해 고민하는 학습 및 조사용입니다. #AI #생성AI #자동차 #기술 #AI안전성 #사이버보안 #혁신 #사회문제 #미래예측

**출처:** [note 원문](https://note.com/nextview_stock/n/nda2c74f07a5a)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 1청크*

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