오픈소스 AI란 무엇인가 — OSI의 새 정의와 라마 논쟁
OSI가 새 오픈소스 AI 정의를 냈다. 훈련 데이터까지 공개하라는 이 기준에 메타의 라마는 미달이고, 메타는 단일 정의가 어렵다고 맞선다.
오픈소스 이니셔티브(OSI)가 새로운 ‘오픈소스 AI’ 정의를 발표했다. 이 정의는 기존 오픈소스 개념을 넘어 AI 시스템의 투명성과 재현성을 요구한다. AI 가 진짜 오픈소스로 인정받으려면 훈련 데이터뿐 아니라 코드와 모델의 세부 설정, 가중치까지 공개돼야 한다.
기준을 새로 그으면 그 선 바깥에 놓이는 것이 생긴다. 이번 정의를 둘러싼 논쟁은 그 선을 어디에 그을 것인가를 두고 벌어지고 있다.
OSI 기준에 미달한 라마
메타의 라마 모델은 오픈소스로 알려져 있다. 하지만 훈련 데이터를 공개하지 않고, 사용자 7억 명 이상이면 상업적 사용에 제한이 걸린다. 이런 제약 때문에 OSI 기준에는 맞지 않는다.
메타는 OSI 와 협력할 의지는 밝히면서도, 단일한 오픈소스 AI 정의는 어렵다 고 주장했다. 오늘날 AI 모델의 복잡성이 기존 오픈소스 정의와 맞지 않는다는 입장이다.
정의를 세우려는 쪽 — 오픈워싱을 막는다
OSI 가 이 정의로 막으려는 것은 오픈워싱(Open Washing)이다. 독립 연구원 사이먼 윌리슨은 일부 기업이 오픈소스로 포장만 하고 실제로는 투명하지 않은 경우를 견제하는 데 이 정의가 도움이 될 것이라고 밝혔다.
OSI 의 스테파노 마풀리 디렉터는 더 세게 말했다. 메타가 1990년대 마이크로소프트와 비슷한 논리로 오픈소스를 거부하고 있다는 지적이다. AI 모델의 높은 비용과 복잡성을 이유로 기술을 닫아 두려는 패턴이며, 이것이 가치 있는 IP 를 보호하는 수단이 되고 있다는 것이다.
훈련 데이터를 열지 않는 이유
메타는 훈련 데이터를 공개하지 않는 이유로 안전을 든다. 하지만 법적 책임 회피와 경쟁 우위 보호도 주요 원인으로 해석된다. 훈련 데이터에 저작권 침해 가능성이 있다면, 공개하지 않는 쪽이 소송 위험을 줄인다.
기준은 하나로 모일까
리눅스 재단도 자체 오픈소스 AI 정의를 준비 중이다. 전통적 오픈소스 가치와 AI 의 투명성 사이에서 기준을 어떻게 잡을지에 대한 논의가 활발해지고 있다.
OSI 의 새 정의는 투명성을 강화하는 방향이지만, 메타 같은 대형 기술 기업이 이를 따를지는 불확실하다. AI 산업이 투명성 강화로 갈지, 각 기업의 이해관계에 따라 ’오픈’의 의미가 갈라질지 지켜볼 일이다. 이번 발표는 AI 오픈소스의 기준을 다시 세우려는 움직임의 시작이다.