최근 ‘Chat GPT’를 필두로 다양한 생성형 AI 모델이 출시되면서 AI는 사회 전반의 일상적 기술로 자리잡고 있다. 이 같은 AI 혁신에서 빼놓을 수 없는 것은 바로 ‘대규모언어모델(Large Language Model, LLM)’의 발전이다. 대규모 텍스트 데이터 학습을 기반으로 생성형 AI를 구현하는 가장 핵심적인 AI 모델이기 때문에 LLM 주도권을 둘러싼 미중 경쟁 역시 본격화되고 있다. 미국의 국가 차원의 LLM 인프라 확충, AI 표준화 및 규범 주도권 확보 노력에 맞서 중국은 자체 LLM AI 역량 내재화 및 GPU 수급제약에 대응한 최적화 노력에 집중하고 있으며 딥시크 모델로 상징되는 고효율ㆍ오픈소스 AI를 통해 글로벌 사우스 시장을 공략하고 있다. 미중 간 LLM AI 우위를 둘러싼 경쟁은 차단‧통제를 넘어 이제 가치의 영역으로 확장되고 있으며 진영별 연계 질서를 형성하는 중이다. 한국은 글로벌 LLM AI 중간선도국으로서의 위치를 진단하고 현실적 자원 여건을 고려한 다면적 선택지를 탐색해야 한다. 저비용 고효율 LLM AI의 기회와 위협에 대한 객관적인 검증과 안전한 활용 방안 마련이 필요하다. 특히, 미중과 같은 독자적 LLM 운영체계 확보에는 현실적 어려움이 있으므로 산업 특화 모델 및 연계 AI 분야에서의 경쟁력을 활용할 필요가 있다. 또한, LLM AI 규범 수립을 위한 능동적인 기술외교를 전개해야 한다. 국제 규범 논의에 대한 선도적 역할 공간 탐색, 기술혁신적 모델과 보편적 가치를 접목한 한국형 AI 기술ㆍ규범 외교를 보다 정교하게 추진해나가야 할 것이다.
(출처: 국가안보전략연구원)
(출처: 국가안보전략연구원)
목차
표제지 1
목차 2
국문초록 3
Ⅰ. 문제 제기 4
Ⅱ. LLM 기반 AI 시대의 부상과 리스크 6
1. LLM 기반 생성형 AI의 부상 6
2. LLM 기반 생성형 AI의 한계점 및 부작용 7
Ⅲ. 미중 LLM AI 경쟁의 주요 양상과 안보적 함의 9
1. 미국의 LLM AI 패권 전략 9
2. 중국의 LLM AI 굴기 전략 10
3. 미중 LLM AI 우위를 둘러싼 차단ㆍ통제와 가치 경쟁 12
Ⅳ. 미중 LLM AI 경쟁시대의 한국의 대응 방안 15
1. LLM AI 중간 선도국으로서의 다면적 선택지 모색 15
2. 고효율 LLM AI의 기회와 위협 인식 및 균형적 접근 16
3. LLM AI 규범 수립을 위한 능동적 기술외교 전략 18
참고문헌 19
Abstract 20
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인공지능 LLM 시대의 미중 경쟁과 한국의 대응 방안
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