# 정보 유출을 넘어선 AI 시대의 리스크와 AI 주권이라는 관점

> https://bookfactory.kr/board/ai-tech/23553
> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-24T03:32:55.213Z

---

최근 기업에 대한 사이버 공격 및 정보 유출 관련 뉴스를 자주 접하게 되었습니다.

AIによって、私たちの仕事や生活は急速に便利になっている。一方で、攻撃する側もAIを使うようになり、これまで以上に高度なサイバー攻撃が可能になっている。

그 사이 안노 타카히로 씨의 대담 영상을 보며 'AI 주권'이라는 개념이 궁금해졌다.

누가 AI 를 관리할 것이며 누가 사용할 수 있는가.

초반에는 국가 기술 정책의 이야기처럼 보이지만, 더 깊이 생각해보면 우리의 일상과 업무, 나아가 우리가 창출한 가치를 지키는 것과도 밀접하게 연결되어 있다는 느낌을 받았습니다.

> 
> 
> PIVOT｜안노 타카히로 출연, AI 주권 관련 대담 AI 시대의 정보 유출 위험, 프랑스의 AI 주권, 국가 안보 등 주제에 대한 대담.
> 

## 어느 날, 당연하게 사용하고 있는 것이 쓸모없어질 위험은 항상 존재합니다.

우리의 직업과 생활은 다양한 디지털 외부 서비스에 의해 뒷받침되고 있습니다.

Gmail 과 Google 드라이브로 정보를 관리하고, 클라우드 환경에서 업무를 수행하며, Codex 나 Claude code 를 활용하여 작업 효율성을 높입니다.

이런 것들이 갑자기 쓸 수 없게 되면 어떻게 될까.

실제로 2025 년에 아스쿠르가 랜섬웨어 공격을 당해 법인용 온라인 쇼핑몰인 아스쿠르와 개인용 온라인 쇼핑몰인 로하코 등의 서비스가 중단되었습니다.

동년 9 월에도 아사히 그룹이 사이버 공격을 당해 주문 및 출하 업무 등이 정지되었으며, 피해 규모를 최소화하기 위해 네트워크 차단 및 데이터 센터 격리가 시행되었습니다.

이러한 뉴스를 보면 사이버 공격은 단순히 기업의 정보가 유출되는 문제만이 아닙니다.

피해를 입은 기업은 복구와 재발 방지를 위해 상당한 시간과 인적·기술적 자원을 투입해야 합니다.

그 기간 동안 평소 해당 서비스를 이용하던 우리들도 배송 지연, 주문 불가, 업무 정지 등 다양한 영향을 받습니다.

그런 공격을 받은 기업이 정보나 시스템에 의존하는 기업이라면…? 한 기업의 시스템이 공격당하면 그 시스템에 의존하는 수많은 사람과 기업의 활동까지 마비될 수 있습니다.

AI 의 세계에서는 또 다른 문제도 발생하고 있습니다.

2026 년 4 월, Anthropic 은 고도의 사이버 보안 능력을 갖춘 'Claude Mythos Preview'를 발표했으며, 지금까지 발견되지 않았던 소프트웨어 취약점을 찾아내는 등 뛰어난 능력을 입증했습니다.

다만, 그 능력은 악용될 위험이 크므로 초기에는 Project Glasswing 에 참여할 수 있는 기업 및 조직에 한정하여 사용되었습니다.

안전성을 고려한 제공 방식이지만, 여기에서 주목해야 할 점은 아무리 성능이 뛰어난 AI 가 존재하더라도 그 누구에게 사용할 수 있는지는 제공자의 판단에 따라 좌우된다는 점입니다.

서비스를 이용할 수 있어도, 그 서비스를 우리 스스로의 의지로 계속 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

## 프랑스가 생각하는 'AI 주권'이라는 안보

안노 씨가 프랑스를 방문했을 때의 이 문제에 대한 이야기가 흥미로웠습니다.

미국이나 중국처럼 막대한 투자를 통해 세계 최첨단 AI 를 개발하기 어려운 국가들은 AI 와 어떻게 대면해야 할까요.

일본과 유사한 입장에 있는 프랑스에서는 'AI 주권 (AI Sovereignty)'이라는 개념이 강조되고 있다는 것입니다.

AI 주권은 단순히 국산 AI 를 개발하는 것만을 의미하지 않습니다.

AI 를 움직이게 하기 위한 환경, 데이터, 모델, 인재를 우리 스스로 어느 정도까지 관리하고 통제할 수 있는지에 대한 관점입니다.

영상에서는 AI 주권을 네 가지 층위로 나누어 설명했습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792637688-1sexgk6nJaz37IDXuGbw4Vdh.png?width=1200)

프랑스 정부는 자체 관리 가능한 클라우드 인프라 위에서 딥시크 등 오픈웨이트 모델을 실행하고 있다는 것입니다.

오픈웨이트 모델은 AI 의 동작을 결정하는 데이터 (학습된 가중치) 가 공개되어 있어, 개발자가 제공하는 서비스에 의존하지 않고 자체 서버 등에서 실행할 수 있는 AI 모델을 말합니다. 즉, 해외 기업의 AI 서비스에 매번 접속하지 않아도 스스로 AI 를 관리하고 운영할 수 있다는 특징을 가집니다.

### 자신이 관리할 수 있는 AI 를 능숙하게 활용하는 것보다 가장 지혜로운 AI 를 사용하는 것을 더 중요하게 생각합니다.

흥미로운 점은 프랑스 정부가 반드시 최첨단 성능을 추구하는 것은 아니라는 점이다.

이것은 기술 개발 경쟁이라기보다는 국가의 자율성을 확보하기 위한 선택이라고 생각합니다.

그리고 이러한 자율성은 사이버 보안과도 밀접하게 연관되어 있습니다.

사이버 공격 능력이 향상되면 방어 측도 고도화된 AI 를 활용하는 능력을 갖추어야 합니다.

안노 역시 대화에서 다음과 같이 말했습니다.

> 
> 
> 공격하는 측이 사용하는 AI 를 자신들이 방어 측에서 사용해야만 거의 동등하게 싸울 수 있다.
> 

즉, AI 는 생산성을 높이는 도구이면서 동시에 사회와 기업의 정보 및 기술을 보호하는 중요한 자원이 되고 있습니다.

그렇다고 해서 모든 AI 를 국산화한다고 해서 해결되는 것은 아니다.

해외에서 개발된 인공지능이라도 우리 관리 하에서 운영하며, 안전성을 검증한 후 활용할 수 있습니다.

중요한 것은 기술이 어디서 나왔는지에 비하여, 필요한 인공지능을 필요한 순간에 우리 스스로 판단하여 활용할 수 있는 환경과 능력을 갖추는 것이라고 생각합니다.

정부의 기밀 정보와 공공 서비스, 주요 인프라, 그리고 사이버 보안.

이러한 분야가 AI 를 전제로 작동하게 되면, AI 접근을 외부 판단에 위임하는 행위 자체가 국가 안보 리스크가 될 수 있습니다.

### AI 주권과 식량 자급은 구조적으로 동일한 문제를 안고 있지 않은가

이 이야기를 들으며 가장 강하게 느낀 점은 식량 자급률 문제와의 공통점이었다는 점입니다.

일본은 식량의 대부분을 수입에 의존하고 있습니다.

또한 국내에서 생산되는 농산물도 그 생산을 뒷받침하는 비료 원료나 가축 사료 등 해외 의존도가 높은 자원을 포함하고 있습니다.

농림수산성도 비료와 사료 수입 의존도가 국제 정세나 가격 변동으로 인한 리스크로 이어질 수 있다는 점을 지적하고 있습니다.

이는 AI 에게도 마찬가지일 수 있지 않을까요.

예를 들어, 일본 국내 기업이 AI 를 활용한 서비스를 개발했다고 가정해 봅시다.

서비스를 제공하는 것은 일본 기업이며, 이용자는 일본에 거주합니다.

하지만 그 뒤에서 작동하는 AI 모델이나 계산 자원을 해외 기업에 의존한다면, 근본적인 부분은 외부에 맡기는 꼴이 됩니다.

농업으로 비유하자면, 국내에는 밭과 농가도 있지만 비료나 사료가 없으면 생산을 지속할 수 없는 상태에 가깝습니다.

글로벌화가 진행됨에 따라 각국은 자국의 강점을 살려 생산하고, 전 세계적으로 저렴하고 고품질의 자원을 조달할 수 있게 되었습니다.

그것 자체가 큰 장점이라고 생각합니다.

하지만 그 효율성을 추구하는 과정에서 통제할 수 없는 요소들이 늘어나고 있다.

과거 식량과 에너지로 논의되어 온 문제들이 AI 라는 새로운 자원에서도 나타나는 것 같습니다.

## 정보 도난을 넘어 AI 가 변화시키는 '기술을 빼앗는 비용'

그리고 이번에는 또 다른 궁금증이 있습니다.

그것은 AI 의 진화로 인해 사이버 공격이나 정보 유출이 지닌 의미 자체가 변하기 시작했다는 점입니다.

정보 유출이라는 말은 개인 정보를 떠올리게 하지만, 기업이 보유한 정보의 가치는 그 이상입니다.

독특한 소프트웨어, 제조 기술, 연구 개발 중인 설계 데이터, 아직 시장에 출시되지 않은 제품이나 서비스의 기획 등, 오랜 시간과 비용이 소요되어 축적된 지식과 기술을 보유하고 있습니다.

과거에도 이러한 정보가 유출될 위험은 있었으나, 그 내용을 파악하고 기술을 복제하려면 고도의 전문 지식과 시간이 필요했습니다.

그러나 AI 의 진화로 인해 역엔지니어링 (Reverse Engineering / RE) 이라는 기술 분석의 진입 장벽이 크게 낮아지기 시작했습니다.

리버스 엔지니어링은 완성된 소프트웨어나 제품을 분석하여 내부 구조를 파악하는 기술입니다. 과거부터 존재해 왔던 기술이지만, AI 를 통해 분석 작업의 일부가 효율화되도록 되었습니다.

실제로 지금까지 제가 수행해 온 디자인과 마케팅 업무 중에서도 이 작업이 창의적 제작 방식, 활용 방법, 그 질, 나아가 저작권에 대한 관점을 근본적으로 변화시켰습니다.

물론, AI 는 모든 정보를 해석하고 원래 기술을 완전히 복원할 수는 없습니다.

그럼에도 불구하고 전문가들이 오랜 시간 투자해 온 작업 중 일부가 단시간에 가능해짐은 큰 의미를 가집니다.

### AI 는 정보 도난뿐만 아니라, 도난당된 정보를 이해하고 이를 통해 가치를 추출하기 위해 악용될 수 있습니다.

예를 들어, 기업이 개발 중인 프로그램이나 설계 정보를 불법적으로 유출당했을 때 AI 를 통해 분석 비용이 감소하면 해당 기술이 더 짧은 기간 내에 모방되어 다른 제품 개발에 활용될 가능성이 있습니다.

이것은 단순한 정보 유출을 넘어, 기업이 오랜 기간 축적해 온 경쟁력을 상실할 위험을 내포하고 있습니다.

또한, 시간과 비용이 많이 들어 개발된 기술이 쉽게 모방될 경우 새로운 기술에 투자할 의욕에도 영향을 미칠 수 있지 않을까요.

## 우리가 만들어낸 가치를 우리 스스로 지키는 것이 가능한가

AI 는 업무 편의를 위한 도구로서 급속히 확산되고 있지만, 그 편리함의 이면에는 우리가 사용하는 기술의 대부분이 누군가에 의해 관리되고 있다는 사실이 있습니다.

AI 의 능력이 높아질수록 이를 통해 창출할 수 있는 가치와 타인의 정보나 기술을 분석하는 능력도 커집니다.

식료품이나 에너지와 마찬가지로 AI 또한 사회를 지탱하는 중요한 자원이 될 것이라고 생각합니다.

그런 순간에 중요한 것은 고도의 기술을 얼마나 활용할 수 있는지에 그치지 않는다는 점입니다.

그 기술을 우리 스스로의 의지로 계속 사용할 수 있는가.

그리고 우리가 시간과 노력을 기울여 만들어낸 지식과 기술이 지켜질 수 있을까.

글로벌화로 얻은 편리함과 효율성과, 스스로 통제하고 싶은 자율성.

이 두 가지를 어떻게 실현해 나갈 것인가.

AI 주권이라는 국가의 이야기를 들었어야 했는데, 생각해보니 우리 각자의 업무와 삶과 밀접하게 연결되어 있음을 깨닫게 됩니다.

결국에는 사회가 오랫동안 해오던 식량과 에너지 자급이라는 문제로 돌아오게 된다.

무엇을 외부에 맡기고, 무엇을 우리 손에 남길 것인가.

AI 가 당연해진 사회가 되어가는 지금, 다시 한번 생각해 볼 필요가 있는 질문일지도 모릅니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/satomi_sby/n/n707ebbc80602)

*번역: Qwen 3.5(.48) 초벌 + 교정 53청크*

[원문 보기](https://note.com/satomi_sby/n/n707ebbc80602) | 출처: note.com