AI, 특히 딥러닝 모델은 내부 구조가 너무 복잡해서 특정 결정을 내린 이유를 명확하게 설명하기 어려워요.
이게 바로 '블랙박스' 문제예요.

예를 들어볼게요.
어떤 은행의 대출 심사 AI가 A씨에게는 대출을 승인하고 B씨에게는 거절했다고 해요.
그런데 왜 그런 결정을 내렸는지 개발자도 정확히 설명하지 못하는 거죠.

문제는 이런 불투명성이 심각한 위험을 초래할 수 있다는 거예요.
인종이나 성별 같은 민감한 요소에 대한 알고리즘 편향이 숨어있어도 우리가 알 수 없거든요.
특히 의료 진단이나 자율주행처럼 사람의 생명과 직결된 영역에서는 더욱 위험해요.
AI가 오작동했을 때 누구에게 법적 책임을 물어야 하는지도 모호하고요.

그래서 규제 찬성론자들은 AI의 투명성을 법으로 의무화해야 한다고 주장해요.
반면 혁신을 중시하는 측에서는 이런 규제가 기술 발전을 크게 저해할 거라고 반대하고 있어요.
이 둘 사이의 균형점을 찾는 게 현재 글로벌 AI 산업의 가장 큰 과제가 되었어요.

(Source : Youtube)

Geoffrey Hinton(제프리 힌턴, 딥러닝의 아버지로 불리는 AI 선구자) 교수의 입장 변화는 정말 극적이에요.

2018년만 해도 그는 AI에 설명 가능성을 요구하면 '완전한 재앙이 닥칠 것'이라고 강하게 주장했어요.
당시 그의 논리는 명확했어요.
최첨단 AI 모델은 본질적으로 너무 복잡해서 100% 설명 가능성을 확보하는 건 기술적으로 불가능하다는 거였죠.

그런데 2023년 Google을 퇴사한 뒤, 그는 완전히 다른 이야기를 하기 시작했어요.
'AI의 발전 속도가 너무 빨라서 위험하다. 화학무기금지협약과 같은 국제적 조치가 필요하다'고 말이죠.
입장이 180도 달라진 거예요.

이런 변화의 배경에는 AI 기술이 상상을 초월할 정도로 빠르게 발전하면서 예상치 못한 위험이 드러나기 시작했다는 점이 있어요.
특히 대형 언어 모델들이 인간의 통제를 벗어날 수 있다는 우려가 커지면서, 기술 개발 속도만큼이나 안전장치 마련이 시급하다는 인식이 확산됐어요.
힌턴 교수는 더 이상 혁신 속도만을 우선할 수 없다고 판단한 거죠.

실리콘밸리의 AI 스타트업 CEO들은 정반대 입장이에요.

특히 캘리포니아 주의 AI 안전 법안 SB 53(Safe and Secure Innovation for Frontier Artificial Intelligence Models Act, AI 모델의 위험 평가 및 투명성 보고 의무화 법안) 같은 규제에 강하게 반발하고 있어요.
이들의 주장은 이래요.
주 차원의 과도한 투명성 보고 의무는 AI 스타트업의 혁신을 저해하고, 소규모 기업에게 감당하기 어려운 부담을 안긴다는 거예요.

스타트업들이 특히 우려하는 건 규제 기준의 모호함이에요.
'대형 기업에 초점을 맞춘다'고 하지만, 막상 법이 통과되면 결국 모든 AI 기업이 복잡한 규제를 준수해야 하거든요.
예를 들어 직원 10명짜리 스타트업도 대기업과 같은 수준의 투명성 보고서를 제출해야 한다면, 개발에 쏟아야 할 시간과 자원을 규제 대응에 써야 하는 거죠.

더 근본적인 우려는 글로벌 경쟁력이에요.
중국이나 다른 나라들은 AI 개발에 박차를 가하는데, 미국만 과도한 규제로 발목이 잡힌다면 기술 패권 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 거예요.
성능과 안전성, 두 마리 토끼를 다 잡기가 현실적으로 어렵다는 게 이들의 입장이에요.(이런 이율 배반적인 상황이 이해는 됩니다만…)

(Source : Google)

규제 논란이 커질수록 오히려 기회를 맞이하는 스타트업들이 있어요.
바로 설명 가능한 AI 기술, 즉 XAI(eXplainable Artificial Intelligence / 인공지능 모델이 왜 특정한 결정을 내렷는지 인간이 이해하고 신뢰할 수 있도록 그 작동 과정과 결과를 설명해 주는 기술 및 방법론) 솔루션을 제공하는 기업들이에요.

이들은 기업이 규제를 준수하면서도 AI의 성능을 유지할 수 있도록 돕는 역할을 하고 있어요.
대표적인 예가 TruEra(트루에라, AI 모델 감사 및 디버깅 전문 스타트업)예요.
이 회사는 복잡한 딥러닝 모델의 내부 작동 방식을 시각화하고, 어떤 입력 데이터가 최종 결과에 가장 큰 영향을 미쳤는지 인과 관계를 분석하는 플랫폼을 제공해요.
금융이나 보험처럼 규제가 엄격한 산업의 기업들이 주요 고객이에요.
단순히 결과만 보여주는 게 아니라, 개발자가 직접 편향성을 수정하고 디버깅할 수 있는 도구를 제공한다는 게 차별점이에요.

또 다른 주목할 만한 기업은 Fiddler AI(피들러 AI, 비전문가를 위한 AI 설명 플랫폼 제공 스타트업)예요.
이 회사의 독특한 점은 AI의 복잡한 판단 근거를 일반 사용자나 규제 당국도 이해할 수 있도록 자연어 기반의 쉬운 보고서로 자동 변환해준다는 거예요.
이커머스나 마케팅 기업처럼 고객 대면 서비스에 AI를 사용하는 곳들이 주요 고객이에요.
기술 전문 지식이 없는 경영진이나 최종 소비자에게도 AI 결정을 투명하게 설명함으로써 신뢰도를 높이는 데 중점을 두고 있어요.

유럽과 미국의 규제 접근 방식은 극명하게 다른 양상을 보이고 있어요.

EU(유럽연합)는 'AI법(AI Act)'을 통해 AI를 위험도에 따라 분류하고 있어요.
고위험 AI에는 투명성 및 인간 감시 의무를 강제하는 방향으로 법제화를 진행 중이에요.
이미 구체적인 프레임워크가 만들어지고 있어서, 기업들은 이에 맞춰 준비해야 하는 상황이에요.

(Source : Gemini 생성)

반면 미국은 연방 차원의 통일된 규제가 없어요.

대신 캘리포니아 같은 주요 주들이 각자의 법안을 통과시키려 하고 있어요.
이게 스타트업들에게는 가장 큰 불확실성 요인이에요.
주마다 다른 규제를 준수해야 한다면, 50개 주에서 사업하려는 스타트업은 50개의 다른 규제 체계를 감당해야 하는 거니까요.

중요한 건 이 규제 흐름이 되돌릴 수 없는 대세라는 점이에요.
EU의 선례를 보면서 다른 국가들도 유사한 방향으로 움직이고 있어요.
규제가 현실이 될 거라는 전제하에 전략을 짜야 하는 시점이 온 거죠.

투자자 입장에서는 XAI 기술을 제공하는 스타트업들이 새로운 투자 기회로 떠오르고 있어요.

규제가 강화될수록 기업들의 컴플라이언스 수요가 폭발적으로 증가할 테니까요.
TruEra나 Fiddler AI 같은 기업들은 단순히 기술을 파는 게 아니라 '신뢰'를 판매하는 거예요.
AI를 사용하는 모든 기업이 잠재 고객이 될 수 있다는 점에서 시장 규모도 엄청나게 클 거예요.

(Source : Gemini 생성)

스타트업들은 투트랙 전략을 취해야 해요.

첫째, 경쟁 우위를 위한 AI 성능 고도화는 계속 추진해야 해요.
그게 스타트업의 핵심 경쟁력이니까요.

둘째, 하지만 동시에 초기 단계부터 편향성 감사와 투명성 보고서 작성 시스템을 개발 파이프라인에 내재화해야 해요.

예를 들어볼게요.
제품 개발 초기부터 모델의 의사결정 과정을 추적하고 기록하는 시스템을 구축하는 거예요.
나중에 규제가 시행됐을 때 급하게 대응하려면 비용과 시간이 몇 배로 들어요.
처음부터 투명성을 고려한 아키텍처로 설계하면, 규제 대응이 경쟁력이 되는 거죠.

결국 규제를 피할 수 없다면, 그걸 오히려 차별화 포인트로 만드는 게 현명한 전략이에요.
'우리는 이미 투명성을 확보했습니다'라고 말할 수 있는 스타트업이 B2B 시장에서 훨씬 유리한 위치를 차지하게 될 거예요.

오늘 배우게 된 점을 아래와 같이 정리해 볼께요.

• AI 블랙박스 문제는 단순한 기술적 이슈가 아님
  AI의 불투명성은 윤리적, 법적, 사회적 차원의 복합적인 문제예요. 특히 의료나 금융처럼 고위험 영역에서는 알고리즘 편향이 숨어있을 경우 심각한 피해가 발생할 수 있어요. 이는 기술 발전뿐 아니라 사회 전체의 신뢰 문제와 직결되어 있어요. 따라서 스타트업들은 기술 개발과 동시에 윤리적 책임도 함께 고려해야 해요.

• 규제와 혁신의 균형이 새로운 경쟁력이 됨
  힌턴 교수의 입장 변화가 보여주듯, AI 산업의 성숙과 함께 규제는 피할 수 없는 현실이 되고 있어요. 규제를 단순히 장애물로만 보는 게 아니라, 이를 먼저 준수하는 것이 차별화 포인트가 될 수 있어요. 초기부터 투명성을 내재화한 스타트업이 장기적으로 더 큰 시장 기회를 잡을 수 있어요.

• XAI 시장이 차세대 투자 기회로 부상함
  규제가 강화될수록 XAI 솔루션 수요는 폭발적으로 증가할 거예요. TruEra와 Fiddler AI 같은 기업들은 단순히 기술이 아니라 신뢰를 판매하는 비즈니스 모델을 구축했어요. AI를 사용하는 모든 기업이 잠재 고객이 될 수 있다는 점에서, VC들은 이 분야의 성장 잠재력을 주목해야 해요.

• 투트랙 전략이 생존의 핵심임
  스타트업은 성능 혁신과 컴플라이언스 내재화를 동시에 추진해야 해요. 나중에 규제에 대응하려면 비용이 몇 배로 드니까요. 개발 초기부터 편향성 감사와 투명성 보고 시스템을 파이프라인에 포함시키는 게 현명한 전략이에요. 이는 단순한 비용이 아니라 미래의 경쟁력을 확보하는 투자예요.