딥시크 등장과 개인정보 논란의 이중성

[국내 AI vs. 해외 AI, 그리고 사용자 이중성에 대한 고찰]

최근 한 온라인 커뮤니티에서 딥시크(DeepSeek)라는 AI 프로그램의 프라이버시 정책과 관련된 글이 큰 화제를 모았습니다. 한 이용자는 딥시크가 사용자 정보를 광범위하게 수집하여 중국 서버에 저장한다고 주장하며 우려를 표했습니다. 이에 대해 다른 사람들은 “그러면서도 알리익스프레스(중국 서비스)는 잘 쓰지 않느냐?”라는 반론을 제기해, 이중적 태도가 아니냐는 논쟁이 불거졌습니다.

이 과정에서 사람들이 지적한 핵심은, 중국산이든 미국산이든, 사실상 많은 플랫폼 기업과 AI 서비스가 유사한 수준의 사용자 정보를 수집한다는 점이었습니다. 예컨대 “네이버나 카카오도 회원가입부터 실명·생년월일·휴대폰번호 등을 모으고, 쿠키나 IP, 기기정보 등을 자유롭게 활용하지 않느냐”라는 의견이 제기되었습니다. 하지만 일부 이용자들은 “중국 기업은 왠지 더 의심스럽다”는 막연한 불안감을 내비치며, 국내 혹은 서구권 기업에 대해서는 좀 더 관대하게 보는 ‘자가당착’을 드러냈습니다.

특히 “네이버 역시 딥러닝·생성형 AI 기술을 오랫동안 연구하고 있으나, 현실적으로는 챗GPT나 딥시크 같은 대형 모델을 제대로 만들 역량이 부족하다”는 지적도 나왔습니다. 이른바 “하이퍼클로바” 등 자체 모델이 존재하지만, 이미 미국·중국의 대형 기업들이 훨씬 앞선 상황이어서, 네이버 역시 해외 GPU나 핵심 연구 인프라에 크게 의존하고 있다는 것이죠.

1) 국내 AI 기술력 vs. 해외 의존 현상

이 논쟁 속에서 눈여겨볼 부분은, 국내 AI 업계가 전반적으로 미·중 기술에 의존한다는 현실입니다. AI 모델을 개발하려면 방대한 양의 데이터, 고사양 GPU, 초거대 파라미터를 다룰 수 있는 연구 인력 등이 필요한데, 대부분의 국내 기업들은 자체적으로 그 모든 요소를 마련하기 어렵습니다.
• GPU·반도체 의존: 미국 엔비디아 GPU, 대만 TSMC 공정 등에 절대적으로 의존하고 있습니다.
• 데이터 규모 부족: 중국(14억)이나 미국과 달리, 한국(5천만)은 사용자 풀이 작아서 대규모 학습 데이터 확보가 어렵습니다.
• 기업 자본력 한계: 오픈AI나 구글, 중국의 BAT(바이두·알리바바·텐센트)처럼 수조원씩 투자할 수 있는 국내 기업은 거의 없습니다.

결국 국내 기업들은 단독으로 챗GPT나 딥시크 같은 거대 모델을 만들기 어려우며, 이는 네이버·카카오도 마찬가지입니다. 실제로 네이버가 AI 랩을 운영하고 있음에도, “현재 기술 수준이나 투자 규모로 볼 때, 진정한 초거대 모델을 개발하기에는 역부족”이라는 평가가 적지 않습니다.

2) ‘자가당착’ 논란의 배경

딥시크 이슈가 불거지자, 댓글 중 일부는 “중국이라서 더 무섭고, 딥시크는 이용자 정보를 털어간다”고 강하게 비판했습니다. 그러나 정작 그 이용자들이 알리익스프레스로 해외직구를 즐기거나, 미국산 챗GPT에는 별 의심 없이 가입하는 모습을 보이면서, 이중 잣대가 부각되었습니다.

이러한 자가당착은 다음 요인 때문에 발생합니다.
1. 중국에 대한 막연한 불신: 정치·사회 체제 차이로 인해, “중국 = 검열·감시”라는 인식이 강합니다.
2. 기술적 불투명성: AI 시스템 내부가 어떻게 동작하고, 어느 범위까지 정보를 활용하는지 일반인은 이해하기 어렵습니다.
3. 국내 기업도 비슷한 문제: 네이버·카카오가 수집하는 정보 역시 광범위하지만, 사람들은 편의성 때문에 쉽게 간과합니다.

결국 “중국산이니까 위험하다”는 명분을 앞세우면서도, 실제로는 스스로 원치 않게 개인정보를 여기저기 제공하는 사례가 많다는 것이죠.

3) 향후 전망: 국내 AI의 한계와 신뢰 문제
• 국내 AI 기업 전략
• 국내 업체들은 앞으로도 외국산 GPU와 클라우드 서비스에 의존할 가능성이 큽니다.
• 초거대 언어모델(LLM) 분야에서 규모의 경제를 구현하기 어렵다면, 의료·바이오 AI 등 **특정 분야(니치 시장)**에 집중해 경쟁력을 높이는 방식이 유력해 보입니다.
• 네이버·카카오 등 대형 플랫폼
• 자체 연구 역량을 강화하고 있지만, 미국·중국의 초거대 모델에 비해 데이터·인프라·인재 풀이 부족합니다.
• 네이버가 만들고 있는 “하이퍼클로바” 등 모델도, 결국 해외 반도체 제조·연구 자원에 의존하면서 성장을 도모해야 하는 상황입니다.
• 이 때문에 “실질적으로 국내 대기업조차 진정한 초거대 AI 모델을 만드는 역량이 없다”는 비판이 제기됩니다.
• 사용자·정책 측면
• 이용자 입장에서는, 해외·국내 플랫폼을 막론하고 자신이 제공하는 데이터 범위를 더 꼼꼼히 확인할 필요가 있습니다.
• 정책적으로는 “AI 개인정보 보호” 가이드라인을 더욱 구체화하고, 각 서비스가 어떤 정보를 어떤 방식으로 활용하는지 투명하게 공개하도록 하는 것이 중요합니다.

맺음말

딥시크 사례는, “중국산이라 더 찜찜하다”는 선입견과, 정작 알리나 미국산 서비스는 덜 의심하는 사람들의 이중성을 드러냈습니다. 그러나 그 이면에는 국내 AI 산업의 취약성과, 결과적으로 해외 기술 의존이 심화되는 구조적 문제가 자리하고 있습니다.

네이버 같은 기업이 AI 연구를 지속하고 있으나, 엄청난 규모의 투자와 데이터가 뒷받침되는 미국·중국에 비해 뒤처지고 있으며, 실제로 완전한 ‘챗GPT급’ 모델을 만들기에는 역량이 부족하다는 지적이 적지 않습니다.

결국 “중국이든 미국이든, 개인 정보를 대규모로 수집하는 플랫폼들은 비슷한 위험요소를 안고 있다”는 인식이 확산되는 가운데, 국내 기업과 이용자들이 투명성·책임성을 어떻게 강화하느냐가 미래 AI 산업의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.