유럽은 생성형 AI 개발에 있어서 기술 경쟁력보다는 윤리성과 신뢰성, 투명성에 방점을 두는 독특한 접근법을 고수하고 있습니다. 유럽연합(EU) 차원의 정책부터 개별 국가의 연구기관까지, 생성형 AI를 인간 중심적으로 설계하고 규제하려는 다양한 시도가 이어지고 있습니다. 이 글에서는 유럽의 생성 AI 접근법을 윤리 기준, 데이터셋 확보 전략, 기술 개발 방향이라는 세 가지 축으로 나누어 살펴보며, 국내외 개발자들에게 인사이트를 제공합니다.
윤리 중심 접근과 AI 법제화
유럽은 생성형 AI를 포함한 모든 인공지능 기술에 대해 ‘윤리 중심의 설계(Ethics by Design)’ 원칙을 철저히 적용하고 있습니다. 이는 AI가 사회 전반에 미치는 영향력과 위험성을 인식하고, 이를 최소화하려는 강한 의지에서 출발합니다. 대표적인 사례로는 2021년 유럽연합 집행위원회가 발표한 「AI 규제법안(AI Act)」이 있습니다. 이 법안은 세계 최초의 AI 종합 규제 법률로, 인공지능 시스템을 위험도에 따라 분류하고, 각 등급에 맞는 규제 조치를 취하도록 명시하고 있습니다. 생성형 AI 모델은 ‘고위험군’에 포함될 가능성이 높으며, 투명성, 설명가능성, 데이터의 공정성, 편향 제거 등 까다로운 기준을 만족해야 합니다. 또한 유럽의 주요 연구기관과 대학에서는 ‘AI 윤리위원회’를 의무적으로 운영하여, AI 모델의 설계 및 배포 전 윤리적 검토 절차를 거치도록 하고 있습니다. 이는 미국이나 한국과 비교해보았을 때 매우 선제적이고 체계적인 접근입니다. 유럽의 기업들도 AI 윤리를 브랜드 가치와 연결하는 방향으로 나아가고 있습니다. 예컨대 독일의 Bosch, 스웨덴의 Ericsson은 AI 개발 초기 단계부터 윤리 가이드라인을 설정하고, ESG(환경·사회·지배구조) 경영과 연결시키고 있습니다. 이처럼 유럽은 기술의 혁신보다 신뢰받는 기술을 만드는 데 더 큰 가치를 둡니다.
데이터셋의 투명성과 공공 데이터 강화
생성형 AI 성능의 기반이 되는 데이터셋에 대해서도 유럽은 매우 엄격한 기준과 전략을 적용합니다. 특히 GDPR(General Data Protection Regulation)로 대표되는 개인정보보호법이 AI 학습 데이터의 수집과 처리에 큰 영향을 미칩니다. GDPR은 개인의 데이터 주권을 보호하고, 데이터 수집 시 명확한 동의를 요구하며, 사용 목적에 대한 설명과 삭제 권한을 보장합니다. 이러한 제약은 AI 모델 학습에 필요한 대규모 자연어 데이터 확보에 어려움을 주지만, 동시에 투명하고 책임 있는 데이터 사용 문화를 조성하고 있습니다. 이에 따라 유럽은 공공 데이터셋 구축에 집중하고 있습니다. 예를 들어, EU는 ‘Language Data Space’를 통해 각국 언어의 공공 텍스트 자료를 모아 AI 학습용으로 가공하고 있으며, 독일의 Open GPT-X 프로젝트는 유럽 언어권에 특화된 공개 코퍼스를 구축하고 있습니다. 또한 Common Voice(Mozilla), Pile-EU 등 다국어 음성 및 텍스트 데이터셋도 활발히 공유되고 있습니다. 유럽 데이터셋의 가장 큰 특징은 설명 가능성과 문서화 수준이 높다는 점입니다. 데이터가 어떤 방식으로 수집되었고, 어떤 전처리 과정을 거쳤는지, 편향 요소는 없는지 등이 상세하게 기록되어 있어, 연구자들이 안심하고 사용할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.
기술 경쟁력보다 ‘책임 있는 AI’에 집중
기술 개발 측면에서 유럽은 미국이나 중국에 비해 상대적으로 보수적인 행보를 보이고 있습니다. 초거대 언어모델(LLM)의 크기나 추론 능력보다는, 모델이 사회적으로 어떤 영향을 미치는지, 공정하고 책임 있게 작동하는지를 더 중요하게 여깁니다. 이러한 배경에는 유럽의 강력한 시민사회 전통과 철학적 기반이 있습니다. 프랑스, 독일, 네덜란드 등의 국가는 기술이 인간을 대체하거나 통제하는 방향으로 흐르는 것을 경계하며, 인간 중심의 ‘보조 기술’로서 AI의 가치를 재조명하고 있습니다. 기술적으로는 Open GPT-X, BLOOM, Aleph Alpha 등이 대표적인 유럽 생성형 AI 프로젝트입니다. BLOOM은 2022년 Hugging Face와 다수의 유럽 연구기관이 공동 개발한 멀티링구얼 오픈소스 LLM으로, 영어 외에도 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어 등 다국어 지원에 초점을 맞추고 있습니다. BLOOM의 가장 큰 특징은 개발 과정의 ‘완전 공개’입니다. 데이터셋 출처, 훈련 코드, 하이퍼파라미터, 성능 평가 지표까지 모두 투명하게 공유되며, AI 민주화를 실천하고 있습니다. 또한 유럽은 지속가능성을 고려한 모델 훈련 방식에 주목하고 있습니다. 환경 영향을 최소화하기 위해, 전력 소모가 적은 학습 알고리즘과 탄소 배출량 추적 시스템을 연구하며, AI와 환경이 공존할 수 있는 기술 패러다임을 지향합니다.
유럽은 생성형 AI에 대해 신뢰, 윤리, 책임이라는 가치를 중심에 둔 독자적인 생태계를 형성하고 있습니다. 데이터의 투명성, 기술의 설명 가능성, 법적 규제의 정교함은 유럽형 AI의 차별화된 경쟁력입니다. 혁신 속도보다 지속 가능성과 공공성을 중시하는 유럽의 접근법은, 향후 글로벌 AI 거버넌스 논의에서 중요한 기준이 될 것입니다. 지금 유럽의 AI 전략을 참고하여, 우리도 기술과 윤리가 조화를 이루는 개발을 모색해보세요.