AI 기술의 발전과 함께 개인정보 보호에 대한 우려가 커지고 있습니다. 최근 중국의 AI 기업 딥시크(Deepseek)가 개발한 AI 모델이 논란의 중심에 서게 되었습니다. 이 글에서는 딥시크를 둘러싼 논란에 대해 알아보겠습니다.
딥시크의 개인정보 수집 논란
딥시크는 AI 모델 학습을 위해 광범위한 개인정보를 수집하고 있어 큰 논란을 일으키고 있습니다.
2025년 2월 9일, 딥시크가 공개한 개인정보 보호정책에 따르면, 이 회사는 사용자의 기본적인 신상정보뿐만 아니라 인터넷 IP 주소, 고유 장치 식별자, 심지어 키 입력 패턴까지 수집한다고 밝혔습니다.
이는 단순히 서비스 이용을 위한 정보 수집을 넘어서는 것으로 보입니다. 특히 우려스러운 점은 이렇게 수집된 정보가 실시간으로 중국에 위치한 딥시크의 서버로 전송된다는 것입니다.
더욱이 딥시크는 광고주와 협력사들로부터 외부 웹사이트, 앱, 앱 마켓에서의 사용자 활동 정보도 공유받는다고 합니다.
이는 사용자의 온라인 활동 전반에 걸친 광범위한 데이터 수집을 의미하며, 개인정보 보호의 관점에서 심각한 우려를 낳고 있습니다.
정부 기관과 기업의 대응
이러한 개인정보 수집 논란으로 인해 각국 정부 기관과 기업들은 딥시크 사용을 차단하는 조치를 취하고 있습니다. 이는 국가 안보와 기업의 기밀 정보 보호를 위한 선제적 대응으로 볼 수 있습니다.
정부 기관들은 특히 민감한 정보가 외국 서버로 유출될 가능성을 우려하고 있습니다. 기업들 역시 자사의 기밀 정보와 고객 데이터 보호를 위해 딥시크 사용을 제한하고 있습니다.
이러한 조치는 AI 기술의 발전과 개인정보 보호 사이의 균형을 찾으려는 노력으로 볼 수 있으며, 앞으로 AI 기술 도입에 있어 개인정보 보호가 더욱 중요한 고려사항이 될 것임을 시사합니다.
개인 PC 설치: 대안으로 부상
흥미롭게도 딥시크의 AI 모델이 오픈소스로 제공된다는 점을 활용해, 개인이나 중소기업을 중심으로 이를 개인 PC에 직접 설치해 사용하는 방식이 대안으로 떠오르고 있습니다.
이 방식은 딥시크의 강력한 AI 기능을 활용하면서도 개인정보 유출 우려를 최소화할 수 있는 방법입니다.
개인 PC에 설치하여 사용하면, 데이터가 외부 서버로 전송되지 않기 때문에 개인정보 보호 측면에서 훨씬 안전합니다. 이 방식은 인터넷 연결 없이도 AI 모델을 활용할 수 있어 보안이 중요한 환경에서 유용할 수 있습니다.
다만, 이 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도의 기술적 지식과 충분한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 점을 고려해야 합니다.
딥시크의 기술적 특징과 의의
논란에도 불구하고, 딥시크의 기술적 성과는 주목할 만합니다. 딥시크는 ‘R1’ 모델을 통해 기존 대형 언어 모델들과 견줄 만한 성능을 보여주면서도 상대적으로 저렴한 비용으로 개발에 성공했습니다.
특히 딥시크가 도입한 ‘강화 학습 자동화’ 방식은 AI 모델 훈련의 새로운 지평을 열었다고 평가받고 있습니다.
이 방식은 인간의 피드백을 최소화하면서도 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있어, AI 개발 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
딥시크가 개발한 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 알고리즘은 추가적인 예측 모델 없이도 효율적인 훈련을 가능케 하여 AI 모델의 추론 능력을 크게 향상시켰습니다.
이러한 기술적 혁신은 AI 기술의 민주화를 앞당길 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 더 적은 비용으로 고성능 AI 모델을 개발할 수 있게 되면, 대기업뿐만 아니라 중소기업이나 연구기관들도 AI 기술을 더욱 쉽게 활용할 수 있게 될 것입니다.
마무리
딥시크를 둘러싼 논란은 AI 기술의 발전과 개인정보 보호 사이의 균형을 어떻게 맞출 것인가에 대한 중요한 질문을 제기합니다.
AI 기술의 혁신적 발전은 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들 수 있지만, 동시에 개인의 프라이버시를 위협할 수 있는 양면성을 가지고 있습니다.
앞으로 AI 기술을 개발하고 도입하는 과정에서 개인정보 보호에 대한 고려는 더욱 중요해질 것입니다.
