딥시크 AI 제미나이 학습 의혹, 베끼기 논란 진실 분석

Last Updated on 2025-06-08 by AEIAI.NET

AI 학습 데이터 ‘베끼기’ 논란: 딥시크 모델 제미나이 학습 의혹의 진실은?

인공지능 모델 개발 경쟁이 갈수록 치열해지면서, 이제는 단순히 ‘성능’을 넘어 AI가 무엇을, 어떻게 배웠는지 ‘학습 방식’에 대한 논쟁이 뜨거워지고 있습니다. 최근 급부상하며 특히 수학 및 코딩 능력에서 두각을 나타낸 딥시크(DeepSeek)의 최신 추론 모델 ‘R1-0528’을 둘러싸고 구글의 ‘제미나이(Gemini)’ 모델 데이터를 활용해 훈련했다는 의혹이 제기되면서 AI 업계에 상당한 파문이 일었습니다. 이는 단순히 누가 더 뛰어난 AI를 만드느냐는 기술 경쟁을 넘어, AI 학습 데이터의 출처와 윤리성 문제, 그리고 지식재산권 침해 가능성까지 아우르는 복잡한 논란으로 번지고 있습니다. 과연 딥시크 모델은 정말 경쟁사의 핵심 데이터를 무단으로 사용했을까요? 이 의혹의 배경, 기술적 쟁점, 그리고 AI 신뢰성 위기에 맞선 주요 기업들의 대응 전략까지 깊이 파헤쳐 보겠습니다.

딥시크 R1-0528에서 감지된 ‘제미나이 DNA’의 흔적들

딥시크 R1-0528 모델에 대한 의구심은 사용자들이 감지한 미묘하면서도 특징적인 ‘모델의 성향’에서 비롯되었습니다. 멜버른에 기반을 둔 개발자 샘 페이크(Sam Fake)는 자신의 소셜 미디어(X, 트위터)를 통해 딥시크 모델이 구글 제미나이 2.5프로와 “놀랍도록 흡사한 문장 구성 방식과 단어 선택 경향”을 보인다고 주장하며, 실제 두 모델의 출력 결과 비교 사례를 제시했습니다. 마치 같은 학교에서 오랜 시간 공부한 학생들이 비슷한 말투나 문제 풀이 방식을 공유하듯, 두 모델이 특정 질문에 접근하고 답변을 구성하는 패턴에서 뚜렷한 공통점이 관찰되었다는 것입니다.

이러한 관찰은 AI 자유 표현 평가 도구인 ‘스피치맵(SpeechMap)’을 개발한 익명의 개발자로부터도 지지를 받았습니다. 그는 딥시크 모델의 ‘사고 과정’이 마치 제미나이의 추론 과정을 복제한 듯한 인상을 준다고 언급하며 의혹에 무게를 더했습니다. 최종 답변뿐만 아니라, 문제 해결을 위해 거치는 중간 단계나 논리적 흐름까지 유사하다는 지적은 단순 우연으로 보기 어렵다는 분석에 힘을 실었습니다.

더욱이, 딥시크가 경쟁사 AI 모델 데이터를 활용했다는 의혹은 이번이 처음이 아니기에 더욱 심각하게 받아들여집니다. 작년 12월에는 딥시크의 이전 모델인 ‘딥시크-V3’가 사용자 질문에 “저는 챗GPT입니다”라고 답하는 사례가 보고되면서 오픈AI의 채팅 로그를 학습 데이터로 사용한 것 아니냐는 논란이 일었습니다. 이러한 반복되는 ‘데자뷔’ 현상은 딥시크의 학습 데이터 출처와 과정에 대한 근본적인 의문을 증폭시키고 있습니다. 사용자들이 직접 모델의 출력 결과를 분석하고 커뮤니티에서 공유하는 이러한 ‘집단 지성’적 관찰은 AI 모델의 숨겨진 특징을 밝혀내는 중요한 경험적 증거가 될 수 있습니다.

‘증류(Distillation)’와 ‘AI 슬롭(AI Slop)’: 의혹의 기술적 배경

이번 딥시크 논란의 중심에는 두 가지 기술적 개념이 있습니다. 하나는 ‘증류(Distillation)’ 기법이고, 다른 하나는 ‘AI 슬롭(AI slop)’ 현상입니다. 이 두 개념은 딥시크 모델의 제미나이 유사성이 ‘의도된 복제’인지, 아니면 ‘피할 수 없는 환경적 결과’인지의 중요한 기술적 근거를 제공합니다.

‘증류’는 뛰어난 성능의 대규모 AI 모델(교사 모델)이 생성한 양질의 출력 데이터를 사용하여 상대적으로 작은 규모의 모델(학생 모델)을 효율적으로 훈련시키는 기술입니다. 이론적으로는 유용하지만, 만약 경쟁사의 유료 API나 서비스에서 나온 결과물을 대량으로 수집하여 무단으로 자사 모델 학습에 사용한다면 이는 명백한 윤리적 문제를 넘어 저작권 침해 및 불공정 경쟁에 해당하는 법적 문제까지 야기할 수 있습니다. 실제로 오픈AI는 자사 모델의 출력물을 활용하여 경쟁 모델을 개발하는 ‘증류’ 행위를 약관으로 엄격히 금지하고 있으며, 올해 초 딥시크가 이러한 증류 기법을 사용한 정황을 내부적으로 포착했다고 밝히기도 했습니다.

여기에 블룸버그 통신의 보도가 불을 지폈습니다. 블룸버그는 오픈AI의 주요 투자사인 마이크로소프트(MS)가 2024년 말 오픈AI 개발자 계정 몇 곳에서 대량의 데이터가 유출된 것을 탐지했으며, 이 계정들이 딥시크와 연관되어 있다는 정황을 포착했다고 보도했습니다. 이는 딥시크 측이 경쟁사 모델의 데이터를 조직적으로 확보하려 시도했을 가능성을 시사하는 강력한 간접 증거로 해석될 수 있습니다.

반면, ‘AI 슬롭’ 현상은 논란의 또 다른 면모를 보여줍니다. ‘AI 슬롭’이란 AI가 생성한 콘텐츠가 인터넷 공간에 무분별하게 퍼지면서, AI 모델 훈련에 사용되는 방대한 웹 데이터가 오염되는 현상을 일컫습니다. 마치 깨끗한 식수를 얻기 위해 빗물을 모았는데, 이미 대기 중에 오염 물질이 가득해 순수한 물을 얻기 어려운 상황과 유사합니다. 콘텐츠 농장들이 클릭 유도를 위해 AI로 글을 대량 생산하고, 레딧(Reddit)이나 X(트위터) 같은 주요 온라인 플랫폼에서도 AI 생성 콘텐츠의 비중이 급증하면서, 학습 데이터에서 AI가 만든 결과물을 완벽하게 걸러내는 것이 기술적으로 점점 더 어려워지고 있습니다.

이로 인해 딥시크 모델이 설령 의도적인 데이터 추출 시도를 하지 않았더라도, 인터넷에 넘쳐나는 구글 제미나이나 오픈AI 챗GPT가 생성한 콘텐츠를 우발적으로 대량 학습했을 가능성 또한 배제할 수 없습니다. AI2 연구원 네이선 램버트(Nathan Lambert)와 같은 전문가들은 강력한 GPU 자원은 부족하지만 자금이 풍부한 일부 기업들이 최고 성능 모델의 API 호출을 통해 대규모 합성 데이터(Synthetic Data)를 만들어 학습에 활용할 가능성을 꾸준히 제기해 왔습니다.

결론적으로, 딥시크 모델에서 발견된 제미나이 유사성이 의도적인 데이터 추출과 ‘증류’ 시도 때문인지, 아니면 통제하기 어려운 ‘AI 슬롭’ 현상으로 인한 우발적 학습의 결과인지, 혹은 이 두 요소가 복합적으로 작용한 것인지는 아직 명확히 단정하기 어렵습니다. 그러나 이 논란은 AI 모델 개발 과정에서의 데이터 투명성과 윤리적 기준 마련이 얼마나 시급한 과제인지를 여실히 보여주고 있습니다. 다음은 이 논란을 이해하는 데 중요한 ‘의도적 활용’과 ‘우발적 학습’의 특징을 비교한 표입니다.

신뢰성 시험대 위에 선 AI: 빅테크 기업들의 ‘보안 장벽’ 구축

이번 딥시크 사례처럼 학습 데이터의 출처나 모델 개발 방식에 대한 의혹은 AI 기술 자체의 신뢰성에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. AI 사용자는 모델이 어떤 데이터를 기반으로 학습되었는지 투명하게 알기 어렵기 때문에, 만약 편향되거나 저작권 문제가 있는 데이터를 사용했다는 의혹이 제기된다면 해당 모델의 출력 결과를 그대로 신뢰하기 어려워집니다. 이는 AI 기술의 광범위한 확산을 저해하는 근본적인 장애물이 될 수 있습니다.

이러한 위협에 대응하기 위해 주요 AI 기업들은 자사 모델과 학습 데이터의 무결성을 지키고, 경쟁사의 무단 활용 시도를 차단하기 위한 보안 조치를 적극적으로 강화하고 있습니다.

오픈AI는 2024년 4월부터 자사의 고급 모델 API에 접근하려는 사용자에게 지원 대상 국가에서 발급한 정부 발행 신분증을 통한 인증 절차를 필수로 요구하기 시작했습니다. 특히 중국은 이 지원 대상 국가에서 제외되었습니다. 이는 특정 국가나 조직이 대규모로 API를 사용하여 모델의 반응을 스크래핑하거나 ‘증류’ 목적의 데이터를 추출하는 행위를 기술적, 정책적으로 원천 차단하려는 강력한 시도로 해석됩니다.

구글과 앤트로픽(Anthropic)과 같은 다른 선도 기업들 역시 유사한 움직임을 보이고 있습니다. 이들 기업은 자사 개발자 플랫폼에서 AI 모델이 답변을 도출하는 상세한 ‘사고 과정(Thought Process)’ 정보를 요약하거나 부분적으로만 공개하고 있습니다. 이는 경쟁사가 API 호출 결과만을 보고 모델의 내부 작동 방식이나 추론 로직을 역설계하여 자사 모델 학습에 악용하는 것을 어렵게 만들기 위함입니다. 이는 마치 요리 레시피의 최종 결과물(음식)만 제공하고, 어떤 재료를 어떤 순서와 비율로 사용했는지 상세한 과정(레시피)은 공개하지 않는 것과 유사합니다. 이러한 조치들은 AI 모델 자체가 지닌 ‘정보’와 ‘노하우’를 보호하기 위한 기업들의 필사적인 노력을 보여줍니다.

이러한 보안 강화 움직임은 AI 개발 생태계 전반, 특히 정보 공유와 협력이 중요한 오픈 소스 진영에도 영향을 미칠 수 있습니다. 오픈 소스 드론 소프트웨어인 아두파일럿(ArduPilot)이 본래 취미 및 연구 목적으로 개발되었음에도 불구하고, 우크라이나-러시아 전쟁에서 공격용 드론에 사용된 사례(404 Media 보도)처럼, 기술의 ‘개방성’은 혁신을 가속하는 동력이 되지만 동시에 윤리적 오용이나 악용의 위험을 내포합니다. 딥시크 논란은 AI 모델 개발에서도 이러한 ‘이중성’이 존재함을 보여주며, 기술 접근성의 확대와 핵심 정보 보호 사이에서 적절한 균형점을 찾는 것이 얼마나 어려운 과제인지를 다시 한번 상기시킵니다.

AI 블랙박스를 넘어: 사용자의 현명한 대응과 미래 전망

딥시크 AI 모델의 제미나이 데이터 학습 의혹은 단순히 기업 간의 기술적, 법적 분쟁을 넘어 AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향과 AI 사용자의 역할에 대한 중요한 질문으로 이어집니다. 웹에 넘쳐나는 ‘AI 슬롭’은 결국 미래 AI 모델들이 학습할 ‘먹이’가 되어 결과적으로 AI의 품질과 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다. 이미 비즈니스 인사이더, 블룸버그, G/O 미디어 등 여러 언론사가 AI로 기사를 생성하는 실험 과정에서 오류를 경험하고 비판받았던 사례들(AI타임스 보도)은 이러한 우려가 단순한 가설이 아닌 현실적인 문제임을 시사합니다. AI가 제공하는 정보에 대해 사용자가 비판적인 시각을 유지하고, 그 한계를 명확히 인지하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.

또한, 이러한 논란은 AI 기술의 신뢰성을 객관적으로 평가하고 검증하는 노력의 필요성을 부각합니다. 국내 기업 무하유의 AI 면접 서비스 ‘몬스터’가 과학기술정보통신부와 TTA로부터 국내 1호 ‘AI 신뢰성 인증’을 획득한 사례(AI타임스 보도)처럼, 제3자 기관의 객관적인 검증을 통해 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 것은 해당 서비스를 도입하려는 기업이나 이를 이용하는 사용자에게 중요한 판단 기준이 될 수 있습니다. AI 모델 내부의 ‘블랙박스’ 특성상 완벽한 투명성을 기대하기 어려운 상황에서, 이러한 외부 인증 제도는 최소한의 안전 장치이자 신뢰 구축의 노력이 될 수 있습니다.

궁극적으로 이번 딥시크 논란은 AI 개발 과정의 ‘투명성 부족’ 문제를 다시 한번 수면 위로 끌어올렸습니다. 모델이 어떤 데이터를 어떤 방식으로 학습했는지 개발사조차 완벽하게 공개하기 어려운 현실 속에서, 학습 데이터의 출처와 윤리성 문제는 앞으로도 AI 산업의 중요한 쟁점이 될 것입니다. 기술 발전의 속도에 발맞춰 데이터 거버넌스에 대한 명확한 합의, 윤리적 가이드라인의 지속적인 업데이트, 그리고 AI 사용자들의 미디어 리터러시(비판적 정보 수용 능력) 함양 노력이 함께 병행되어야만 AI가 진정한 사회적 신뢰를 얻고 건강하게 발전해 나갈 수 있을 것입니다.

AI ‘베끼기’ 논란, 사용자가 꼭 알아야 할 것들

딥시크 AI 모델의 제미나이 데이터 학습 의혹은 AI 개발 경쟁의 치열한 이면에 숨겨진 데이터 확보 및 활용의 복잡하고 윤리적인 문제를 적나라하게 보여주었습니다. 경쟁사 모델의 지식을 ‘증류’하는 기술의 오용 가능성부터, 인터넷상의 ‘AI 슬롭’이라는 통제하기 어려운 환경적 요인까지, 기술과 윤리가 복합적으로 얽힌 이 논란은 AI 기술의 미래 신뢰성에 대한 근본적인 물음을 던지고 있습니다. 주요 AI 기업들이 데이터 보호를 위한 보안 조치를 강화하고는 있지만, 근본적인 문제 해결을 위해서는 학습 데이터 출처의 투명성 확보와 AI 개발 및 활용 전반에 걸친 윤리적 기준 마련, 그리고 최종 사용자의 비판적 사고 능력 함양이 필수적입니다. 이번 논란이 AI 개발 생태계 전체에 책임감 있는 데이터 활용과 기술 윤리에 대한 경각심을 일깨우는 중요한 계기가 되기를 기대해 봅니다. 이 사안은 AI 산업의 성숙도를 가늠하는 중요한 시금석이 될 것이므로, 관련 기업들의 공식 발표나 전문가 분석을 지속적으로 주시하며 변화를 추적하는 것이 현명한 자세입니다.