생성형 AI, 기술 넘어 적용과 보안에 주목: 국내 AI 전략 및 LLM 위협 분석

핵심 트렌드

생성형 AI의 기술적 진보를 넘어 실제 산업 현장에서의 적용, 통제, 그리고 보안 위협에 대한 현실적인 논의가 중요해지고 있습니다. 특히 한국 시장의 특수성을 고려한 '한국형 AI' 구축과 LLM의 취약점을 파고드는 공격에 대한 대비가 시급한 과제로 떠올랐습니다.

주요 변화 및 영향

• 적용 중심의 AI 논의: 모델 성능 자체보다 실제 환경에서의 활용, 조직 및 제도 설계, 실패 사례 공유의 중요성이 강조되었습니다.
• '한국형 AI'의 필요성: 국내 산업 환경, 정서, 규제에 최적화된 AI 구축 및 생태계 설계가 국가 경쟁력 확보의 핵심으로 부상했습니다.
• KT의 통합 AI 인프라 전략: 모델, 에이전트, 스튜디오, 보안·컴플라이언스를 통합하는 'K-인텔리전스' 추진 및 에이전트 수요 증가에 대한 대응 전략이 제시되었습니다.
• 데이터 주권 및 클라우드 전환의 중요성: 외산 AI의 규제 환경 취약성을 지적하며, IDC 인프라 기반의 클라우드 보안 체계와 온프레미스 환경의 AI 확산 병목 현상이 지적되었습니다.
• LLM 보안 위협 현실화: 프롬프트 인젝션, 시스템 프롬프트 추출, 자동화된 젤브레이크 시도 등 AI 대상 공격이 구체화되고 있으며, '신뢰 유도형' 공격에 대한 경계가 필요합니다.
• 지속적인 보안 역량 강화: 모델 및 정책 변화에 따른 방어 체계 무력화를 방지하기 위해 '지속적인 레드팀 운영'과 같은 능동적인 보안 관리가 요구됩니다.
• 문화적 기반 확보 노력: 서울대, 한국학중앙연구원 등과의 협력을 통해 문사철 기반 지식 체계를 AI 학습 데이터에 반영하려는 시도가 있습니다.
• 국내 AI 모델 성능: KT의 '믿:음 2.0'과 같이 국내 최상위 성능을 기록하며 RAG형 기능 통합을 제공하는 모델의 중요성이 부각되었습니다.

트렌드 임팩트

본 포럼은 생성형 AI가 단순히 기술 개발 단계를 넘어 실질적인 비즈니스 가치 창출과 안정적인 운영을 위한 전략적 접근이 필요함을 시사합니다. 특히 한국 기업들은 자체적인 AI 역량 강화와 함께 국내 환경에 최적화된 솔루션, 그리고 강력한 보안 체계를 구축해야 하는 과제를 안고 있습니다.

업계 반응 및 전망

AI 모델의 발전 속도만큼이나 실제 적용 사례와 이를 뒷받침하는 조직 및 제도의 중요성이 업계 전반에서 공감대를 형성하고 있습니다. 또한, AI 기술 자체의 발전과 더불어 이를 악용한 보안 위협이 고도화됨에 따라 보안 역량 확보가 기업의 핵심 경쟁력으로 자리매김할 것으로 전망됩니다.