넘버스
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질문에 답하고, 글을 다듬으며, 제안을 생성하고, 보고서를 작성하는 챗GPT는 마치 만능 도구처럼 보인다. 실제로 개발자는 이 도구를 사용해 코드를 작성하거나 개선하고 있으며, 몇몇 기업(예: 마이크로소프트)은 이 머신러닝을 기존 제품, 웹 브라우저, 애플리케이션에 통합하고 있다.
좋은 일이다. 하지만 기업 사용자는 유로폴(Europol)이나 영국 정보기관(NCSC) 등의 경고를 무시하지 말아야 하며, 기밀정보를 입력하기 전에 ‘작은 글씨’를 잘 살펴야 한다(챗GPT 사용 안내에서는 ‘민감한 내용은 입력하지 말라’라고 고지하고 있다). 일단 입력된 데이터는 해당 데이터를 공유한 주체가 아니라, 오픈AI가 제어한다. 일반 사용자에게는 기본적인 개인정보보호 문제일 수 있지만, 기밀정보를 다루는 기업에게는 챗GPT 사용이 중대한 위험을 수반할 수 있다는 의미다.
이 소프트웨어가 등장한 이래로 이런 경고는 계속 있었지만, LLM에 우호적인 과대광고에 가려져 잘 들리지 않았다. 그리고 이런 경고를 입증하듯 삼성전자 반도체 부문에서 챗GPT 사용이 허가된 지 불과 20일 만에 엔지니어들이 챗GPT를 활용하다가 3건의 정보 유출 사고가 발생했다.
보도에 따르면 엔지니어들은 챗GPT를 사용해 매우 간단한 작업을 했다. 다음과 같다.
• 소스코드 오류 확인
• 불량 설비 파악에 사용되는 코드 최적화
• 녹취 전사본을 기반으로 한 회의록 작성
문제는 챗GPT 사용으로 삼성의 민감한 기업 정보가 사실상 제3자에게 넘겨져 회사의 통제를 벗어났다는 점이다. 유출 사고를 확인한 삼성은 챗GPT 사용으로 기밀 정보가 불특정 다수에게 노출될 수 있다며 주의를 당부했다.
아울러 삼성은 챗GPT 기밀 유출을 막을 보호 조치를 마련하고 있다. “보호 조치가 효과적이지 않다면 사내망에서는 챗GPT 접속이 차단될 수 있다”라고 덧붙였다. 아울러 삼성은 챗GPT 기밀 유출을 원천적으로 막기 위해 자체 AI 서비스 개발도 검토 중이다.
삼성의 이번 정보 유출 사고는 기업 리더가 회사 정보를 이런 식으로 공유해서는 안 된다는 점을 명확하게 보여주는 사례다.
애플식 생성형 AI 접근법
물론 예외가 있긴 하다. 한때 시리는 품질 개선이라는 명목하에 사용자의 대화 녹음 데이터를 서드파티 업체와 공유해 논란이 됐었다. 하지만 애플의 접근법은 ‘실행하는 데 데이터가 거의 필요하지 않은’ 지능형 솔루션을 만드는 것이다. 애플과 해당 시스템이 사용자 정보에 기밀, 비공개, 보안을 유지한다는 주장이다.생성형 AI 그리고 앞으로 등장할 모든 형태의 검색에 적용돼야 하는 주장임에 틀림없다. 애플에는 챗GPT에 상응하는 기술이 없는 것으로 보이지만, 해당 기술을 기기 상에서 구현할 수 있는 몇 가지 구성 요소는 갖추고 있다. 예를 들면 애플의 뉴럴 엔진(Neural Engine)은 적어도 어느 정도 동등한 연산으로 기기에서 LLM 모델을 실행할 수 있는 성능을 갖춘 것으로 보인다. 그렇게 하면 훨씬 더 안전한 도구를 제공할 수 있다.
아직 쿠퍼티노에 자체적으로 설계한 생성형 AI가 준비돼 있진 않지만, 챗GPT 모델의 위험성이 알려지기 시작하면서 비공개적이고 안전한 액세스 수요는 더 확대될 수밖에 없을 터다. 기업은 기밀성을 유지하면서도 생산성과 효율성을 높이길 원한다. 따라서 이런 도구의 미래는 클라우드에서 기기로 솔루션을 가져오는 데 초점을 맞추리라 예상된다. 이것이 바로 마이크로소프트가 애저 및 기타 제품 내에서 오픈AI 도구를 통합하고자 하는 이유인 것 같다.
그때까지 LLM 사용자는 NCSC의 조언을 따르고, 쿼리에 민감한 정보를 넣지 않도록 해야 한다. 또한 “공개될 경우 문제를 일으킬 수 있는” 쿼리를 LLM에 입력하지 않아야 한다. 아울러 모든 보안 사슬의 취약점은 사람이라는 점을 감안해, 기업은 침해를 대비한 조치 계획을 수립해야 할 것이다.
editor@itworld.co.kr
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Surfshark
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