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블로그 | 생성형 AI가 클라우드 운영을 망치는 4가지 이유

David Linthicum | InfoWorld 2023.04.10
생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 방식으로, 다양한 산업을 바꿀 가능성을 가진 새로운 기술 시대를 선언했다. 하지만 장기적으로 이런 생성형 AI 시스템 운영을 담당하게 될 클라우드옵스 실무자 사이에서 우려의 목소리가 나오기 시작했다.
 
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핵심은 생성형 AI의 많은 장점에도 불구하고, 클라우드 컴퓨팅 운영에 차질을 가져올 가능성이 있다는 것이다. 아직은 '가정'에 불과하지만, 머지않아 현실이 될 수 있다. 따라서 지금 이시점에서 생성형 AI라는 새로운 기술에 흠뻑 빠지기 전에 이런 우려를 살펴보는 것이 도움이 될 것이다. 최소한 이런 우려가 실제 문제를 일으키기 전에 대비하는 의미도 있다.
 

보안 위험

생성형 AI는 가짜 데이터를 만들 수 있고, 이것이 클라우드 컴퓨팅 시스템을 위험에 빠뜨릴 수 있다. 즉, 이 가짜 데이터로 시스템을 공격하거나 시스템의 작동 방식에 영향을 줄 수 있다. 예를 들면 생성형 AI는 보안 시스템을 우회할 수 있는 가짜 계정도 만들 수 있고 이를 통해 민감한 데이터 접근할 가능성이 있다. 이는 보안의 허점을 만들고 데이터 유출 같은 다른 보안 위험으로 이어질 수 있다. 

모든 강력한 툴은 좋은 목적으로 쓸 때 유용하지만, 부정적인 측면에서도 마찬가지다. 그리고 생성형 AI 역시 예외가 아니다. 필자는 생성형 AI에 의한 데이터 유출 사고가 머지 않아 발생할 것으로 우려한다.

물론 새롭고 더 비싼 AI 기반 클라우드 보안 툴이 이런 위협에 대응할 것이다. 그러나 그 작동 방식을 보면 여전히 우려스러운 것이 사실이다. 즉, 생성형 AI의 진가를 체감할수록 외부 데이터 소스를 사용하려는 유혹에 빠지기 쉽다. 더 큰 문제는 그 이후다. 생성형 AI를 기업 내부적으로 사용해 큰 실익이 없다는 것을 깨달은 기업조차도 지능형 AI 기반 공격으로부터 기업 인프라를 보호하기 위해 기존 보안 시스템에 추가로 투자를 해야만 한다.
 

과도한 리소스 사용

생성형 AI 알고리즘은 막대한 리소스를 사용하고 이는 클라우드 컴퓨팅 자원의 과도한 사용으로 이어질 수 있다. 실제로 이미 많은 실무자가 시스템 속도 저하, 시스템 안정성 저하, 비용 증가, 탄소 발생 증가 등의 문제를 겪었다. 생성형 AI 알고리즘을 클라우드 컴퓨팅 환경에 맞춰 최적화하지 못하면, 시스템 전체에 상당한 부담을 안겨줄 것이다. 이는 결과적으로 모두 클라우드옵스 실무자가 해결해야 할 실질적인 문제가 된다.
 

기존 시스템과의 호환성 결여

생성형 AI 알고리즘은 기존 클라우드 컴퓨팅 시스템과 호환되지 않을 가능성이 있고 이는 잠재적으로 통합 문제로 이어진다. 결국 생성형 AI 도입을 지연시키고 시스템 성능과 효율성의 문제로 나타날 수 있다. 실제로 필자는 이 부분을 크게 우려한다. 생성형 AI 시스템을 인터클라우드, 인트라클라우드 시스템과 통합해야 하는 실무자 사이에서 공론화되지는 않았지만, 머지 않아 가장 골치 앞은 운영 문제로 부상할 가능성이 있다. 기본적으로 통합 문제는 매우 까다롭기 때문이다.
 

예상하지 못한 행동

생성형 AI 알고리즘은 예상치 못했던 모습을 보일 수 있고 이는 결국 일정 범주를 벗어나는 결과로 이어질 수 있다. 시스템 에러, 성능의 하락 등 지금은 구체적으로 떠올릴 수 없는 다른 장애로 나타날 것이다. 물론 앞으로 생성형 AI 시스템을 운영하며 경험이 쌓이면 예상 외의 결과는 줄어들 것이다. 그러나 이런 학습과 경험을 확보하는 과정은 결코 순탄하지 않을 것이다. 실제로 필자는 이미 생성형 AI가 예상치 못한 작업을 통해 클라우드 시스템 장애를 일으킨 사례를 알고 있다. 더 우려스러운 것은 이것이 예상치 못한 클라우드 청구서로 이어질 수 있다는 점이다.

이제 생성형 AI는 기업 영역에서 멈출 수 없는 추진력을 가진 기술이 됐다. 클라우드 컴퓨팅을 통해 더 쉽게 사용할 수 있는 기술이 됐고, 이런 쉬운 접근성 덕분에 모든 영역으로 확산하고 있다. 앞으로 생성형 AI는 기업이 경쟁사를 압도하는 혁신을 이뤄내는 기술이 될 것이다.

그러나 생성형 AI가 많은 장점을 가졌다고 해도 클라우드옵스 팀과 자동화 시스템에 많은 문제를 일으킬 가능성이 있다는 사실도 잊어서는 안된다. 생성형 AI가 더 발전하고 더 많은 기업 환경에 확산할수록 이런 위험을 미리 고려하고 그 피해를 줄이는 조처를 해야 한다. 안타깝게도 아직은 이를 체감하는 실무자가 많지 않은 것 같다. 하지만 곧 이 기술의 영향에 대해 좋은 쪽은 물론 나쁜 쪽으로도 체감하게 될 것이다.
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