색스·앤트로픽, 오픈웨이트 AI 규제 충돌

데이비드 색스(David Sacks) 백악관 대통령 과학기술자문위원회(PCAST) 공동의장과 앤트로픽(Anthropic)이 미국 오픈웨이트 AI 규제 방향을 두고 충돌했다. 논쟁은 중국 오픈웨이트 모델의 성능 향상과 맞물리며 미국 AI 정책의 경쟁력·안전성 논쟁으로 번졌다.

백악관은 3월 25일 PCAST를 색스와 마이클 크라치오스(Michael Kratsios)가 공동 의장으로 이끈다고 밝혔다. 색스는 중국 오픈웨이트 모델 키미 K3(Kimi K3)를 둘러싼 논쟁에서 미국 규제가 사전 승인 장벽으로 흐르면 대형 폐쇄형 AI 기업에 유리해질 수 있다고 주장했다.

오픈웨이트 모델은 핵심 가중치를 공개해 개발자와 기업이 내려받아 실행하거나 수정할 수 있는 AI 모델을 말한다. 반대로 폐쇄형 모델은 오픈AI(OpenAI), 구글(Google), 앤트로픽처럼 특정 기업이 접근 권한과 사용 조건을 통제하는 방식이다.

액시오스(Axios)는 색스가 중국 오픈웨이트 모델 부상을 근거로 미국이 AI 경쟁에서 뒤처질 수 있다고 우려했다고 전했다. 같은 보도에서 비판론자들은 안전 규칙이 스타트업과 오픈소스 개발자에게 높은 비용을 지우고, 이미 법무·보안·정책 대응 조직을 갖춘 대형 AI 기업을 더 유리하게 만들 수 있다고 봤다.

다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽 CEO는 7월 27일 공식 글에서 “앤트로픽은 오픈웨이트 모델 금지를 주장한 적이 없다”고 말했다. 그는 위험한 능력이 없는 오픈웨이트 모델은 기업과 개발자, 연구자에게 가치를 주는 공공재라고 설명했다.

아모데이는 다만 충분히 강력한 모델은 오픈형이든 폐쇄형이든 출시 전 사이버·생물학·정렬 위험에 대한 의무 안전 테스트를 받아야 한다고 밝혔다. 앤트로픽의 공식 입장은 오픈웨이트 모델 자체를 금지하자는 쪽이 아니라, 위험을 측정 가능한 기준으로 관리해야 한다는 주장에 가깝다.

양측의 차이는 규제 필요성 자체보다 규제가 어디를 겨냥해야 하는지에 있다. 색스 쪽은 허가제에 가까운 사전 장벽이 오픈웨이트 생태계를 위축시킬 수 있다고 본다. 앤트로픽은 고성능 모델의 위험은 공개 여부와 별개로 점검해야 한다는 입장이다.

본지는 앞서 색스와 아모데이가 프런티어 AI 규제 범위를 두고 충돌했다고 보도했다. 당시 쟁점도 안전 규제가 필요한 최소 장치인지, 대형 AI 기업에 유리한 허가제인지에 맞춰져 있었다.

업계 반응도 갈렸다. 로이터(Reuters)는 엔비디아($NVDA), 마이크로소프트($MSFT), 메타(Meta), IBM 등이 공개 서한에서 오픈소스 AI 모델에 대한 성급한 제한을 피해야 한다고 밝혔다고 보도했다. 이들은 기술 탈취 우려를 포괄적 제한보다 표적화된 법적·상업적 틀로 다뤄야 한다고 주장했다.

앤트로픽은 이 공개 서한에 참여하지 않았다. 오픈웨이트 진영은 경쟁과 접근성, 안보를 앞세우고 있고, 앤트로픽은 같은 기간 안전 테스트와 제한적 통제를 강조했다.

중국 모델의 성능 향상은 논쟁의 정치적 성격을 키웠다. 로이터는 문샷AI(Moonshot AI)의 키미 K3가 2.8조 파라미터 규모의 오픈웨이트 모델이라고 보도했다. 중국 오픈모델이 미국 폐쇄형 모델과의 성능 격차를 좁히고 있다는 인식이 미국 내 규제 논쟁을 자극한 셈이다.

오픈웨이트 모델 경쟁은 중국 AI 기업들의 대형 모델 공개 흐름과도 이어진다. 중국 AI 생태계가 오픈웨이트 중심으로 확장될수록 미국 내 규제 강화는 경쟁력 저하 논리와 안전성 강화 논리가 맞서는 사안이 된다.

트럼프 행정부는 오픈웨이트 모델을 자발적 안전 테스트 대상에 넣지 않겠다는 입장을 AI 기업들에 전달했다. 로이터는 백악관이 메타, 앤트로픽, 구글, 엔비디아, 오픈AI 관계자들과 비공개 테스트 규칙을 논의했다고 전했다.

이번 사안에서 확인된 것은 색스의 비판, 앤트로픽의 반박, 그리고 오픈웨이트 모델을 둘러싼 업계 분열이다. 앤트로픽이 실제로 규제 포획을 실행했다는 사실은 확인되지 않았다.

미국 AI 규제가 오픈웨이트 모델과 폐쇄형 모델에 어떤 기준을 적용할지는 추가 정책 문서와 공개 절차에서 정리될 사안이다. 현재 논쟁의 핵심은 한 기업의 찬반이 아니라 고성능 AI 모델을 어떤 위험 기준으로 감독할지에 놓여 있다.