구글 ‘제미나이에 10만 회 이상 프롬프트 공격…복제 시도’

구글이 자사 AI 챗봇 제미나이(Gemini)가 10만 회 이상의 프롬프트를 통한 대규모 복제 공격을 받았다고 밝혔다. ‘증류(distillation)’ 기법을 활용해 제미나이의 추론 로직을 탈취하려는 시도로, 구글은 이를 “지적재산 절도”로 규정했다. 업계 전반에 AI 모델 보안의 새로운 위협이 대두되고 있다.

구글, 제미나이 대상 대규모 ‘증류 공격’ 공개

구글이 목요일 발표한 보고서에서 자사 AI 챗봇 제미나이가 ‘상업적 동기’를 가진 행위자들로부터 반복적인 복제 시도 공격을 받고 있다고 밝혔다. NBC 뉴스에 따르면(링크), 한 캠페인에서는 제미나이에 10만 회 이상의 프롬프트가 전송됐다.

구글은 이를 ‘증류 공격(distillation attacks)’이라고 설명했다. 증류란 챗봇의 내부 작동 방식을 파악하기 위해 반복적으로 질문을 던지는 기법으로, ‘모델 추출(model extraction)’이라고도 불린다. 잠재적 복제자들이 시스템의 패턴과 로직을 파악하기 위해 시스템을 탐색하는 것이다.

데이터코노미(Dataconomy)에 따르면, 한 캠페인은 특히 제미나이의 추론 능력을 표적으로 삼았다. 제미나이는 일반적으로 전체 내부 ‘사고 과정(chain of thought CoT
Chain-of-Thought(생각의 사슬, CoT) 프롬프트는 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 질문에 답할 때 인간처럼 단계별 reasoning(추론) 과정을 생성하도록 유도하는 프롬프트 디자인 기법입니다. 일반적인 단답형 응답 대신, 문제 해결의 중간 추론 단계를 명시적으로 나타내도록 하는 것이 핵심입니다. 1. CoT 프롬프트의 핵심 개념 1-1. 정의 CoT 프롬프트는 모델에게 응답을 바로 생성하라는 대신, 먼저 논리적 사고나 중간 단계를 생성하도록 요청합니다. 이 방식은 모델이 보다 체계적이고 정확한 답을 낼 수 있게 돕습니다. 1-2. 왜 필요한가? 복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 상식 추론과 같은 다단계 reasoning이 필요한 작업에서 단답형 응답만 요구하면 모델 성능이 떨어질 수 있습니다. CoT는 이런 문제를 단계적으로 풀도록 유도해 성능과 해석 가능성을 높입니다. 2. 생각의 사슬 프롬프트는 어떻게 작동하나요? CoT는 일반적인 프롬프트와 다르게 문제를 중간 단계로 분해해 모델이 스스로 논리적으로 생각을 이어가도록 구성합니다. 2-1. 예: 다항식 문제에 적용한 CoT 예를 들어 “\(x^2+3x–4=0\)” 같은 다항식 문제에서, CoT 프롬프트는 모델에게 먼저 전개·인수분해 등의 추론을 단계별로 생성하게 하고, 마지막에 해를 출력하도록 안내합니다. 이 과정은 답의 정확성을 높이고 과정 전체를 투명하게 보여줍니다. 3. 생각의 사슬 변형 CoT에는 응답 생성 방식 및 예시 제공 방식에 따라 다양한 변형이 존재합니다. 3-1. 제로샷 생각의 연결고리 Zero-Shot CoT는 사전 예시 없이 단순히 “단계별로 생각해라”와 같은 지시만 넣어도 모델이 reasoning path를 생성하도록 유도합니다. 3-2. 자동 생각의 연결고리 (Auto-CoT) Auto-CoT는 중간 reasoning 예시를 자동으로 생성해 프롬프트에 포함함으로써 수작업으로 예시를 만들 필요를 줄입니다. 3-3. 기타 변형 Few-Shot CoT: 예시를 몇 개 포함해 모델이 패턴을 배울 수 있도록 함 Instance Adaptive / Self-Consistency 등의 개선된 CoT 기술 4. 장점 및 제한 사항 4-1. 장점 복잡한 reasoning 문제 해결 성능 향상 답변의 논리 과정이 분명해져 해석 가능성 증가 수학, 논리, 추론형 질문 수행 능력 개선 4-2. 한계 추론 과정 생성이 모델 연산량을 증가시킬 수 있음 작은 모델에서는 오답 생성 확률이 높을 수 있음 5. 실사용 사례 CoT 프롬프트는 AI 어시스턴트, 교육용 챗봇, 고객 응대 자동화, 연구 요약 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히 복잡한 논리적 추론이 요구되는 질문에 대해 더 나은 정확성과 설명력을 제공합니다. 참고문헌 및 출처 IBM – 생각의 사슬(CoT) 프롬프트란 무엇인가요? PromptingGuide – Chain-of-Thought Prompting GeeksforGeeks – What is Chain of Thought Prompting? Vellum – Zero-Shot & Auto-CoT  
)’을 노출하지 않지만, 공격자들은 더 상세한 추론 능력을 드러내도록 강제하려 했다. 10만 건 이상의 프롬프트 규모는 다양한 작업에 걸친 제미나이의 추론 능력을 복제하려는 시도였음을 시사한다. 테크브리플리(TechBriefly)는 이를 “제미나이의 AI 로직을 복제하기 위한 대규모 증류 공격”으로 표현했다.

공격의 배후에 대해 구글은 대부분 경쟁 우위를 얻으려는 민간 기업이나 연구자들로 추정하고 있다. NBC 뉴스에 따르면, 구글 구글
목차 구글(Google) 개요 1. 개념 정의 1.1. 기업 정체성 및 사명 1.2. '구글'이라는 이름의 유래 2. 역사 및 발전 과정 2.1. 창립 및 초기 성장 2.2. 주요 서비스 확장 및 기업공개(IPO) 2.3. 알파벳(Alphabet Inc.) 설립 3. 핵심 기술 및 원리 3.1. 검색 엔진 알고리즘 (PageRank) 3.2. 광고 플랫폼 기술 3.3. 클라우드 인프라 및 데이터 처리 3.4. 인공지능(AI) 및 머신러닝 4. 주요 사업 분야 및 서비스 4.1. 검색 및 광고 4.2. 모바일 플랫폼 및 하드웨어 4.3. 클라우드 컴퓨팅 (Google Cloud Platform) 4.4. 콘텐츠 및 생산성 도구 5. 현재 동향 5.1. 생성형 AI 기술 경쟁 심화 5.2. 클라우드 시장 성장 및 AI 인프라 투자 확대 5.3. 글로벌 시장 전략 및 현지화 노력 6. 비판 및 논란 6.1. 반독점 및 시장 지배력 남용 6.2. 개인 정보 보호 문제 6.3. 기업 문화 및 윤리적 문제 7. 미래 전망 7.1. AI 중심의 혁신 가속화 7.2. 새로운 성장 동력 발굴 7.3. 규제 환경 변화 및 사회적 책임   구글(Google) 개요 구글은 전 세계 정보의 접근성을 높이고 유용하게 활용할 수 있도록 돕는 것을 사명으로 하는 미국의 다국적 기술 기업이다. 검색 엔진을 시작으로 모바일 운영체제, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 다양한 분야로 사업 영역을 확장하며 글로벌 IT 산업을 선도하고 있다. 구글은 디지털 시대의 정보 접근 방식을 혁신하고, 일상생활과 비즈니스 환경에 지대한 영향을 미치며 현대 사회의 필수적인 인프라로 자리매김했다. 1. 개념 정의 구글은 검색 엔진을 기반으로 광고, 클라우드, 모바일 운영체제 등 광범위한 서비스를 제공하는 글로벌 기술 기업이다. "전 세계의 모든 정보를 체계화하여 모든 사용자가 유익하게 사용할 수 있도록 한다"는 사명을 가지고 있다. 이러한 사명은 구글이 단순한 검색 서비스를 넘어 정보의 조직화와 접근성 향상에 얼마나 집중하는지를 보여준다. 1.1. 기업 정체성 및 사명 구글은 인터넷을 통해 정보를 공유하는 산업에서 가장 큰 기업 중 하나로, 전 세계 검색 시장의 90% 이상을 점유하고 있다. 이는 구글이 정보 탐색의 표준으로 인식되고 있음을 의미한다. 구글의 사명인 "전 세계의 정보를 조직화하여 보편적으로 접근 가능하고 유용하게 만드는 것(to organize the world's information and make it universally accessible and useful)"은 구글의 모든 제품과 서비스 개발의 근간이 된다. 이 사명은 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어, 사용자가 필요로 하는 정보를 효과적으로 찾아 활용할 수 있도록 돕는다는 철학을 담고 있다. 1.2. '구글'이라는 이름의 유래 '구글'이라는 이름은 10의 100제곱을 의미하는 수학 용어 '구골(Googol)'에서 유래했다. 이는 창업자들이 방대한 웹 정보를 체계화하고 무한한 정보의 바다를 탐색하려는 목표를 반영한다. 이 이름은 당시 인터넷에 폭발적으로 증가하던 정보를 효율적으로 정리하겠다는 그들의 야심 찬 비전을 상징적으로 보여준다. 2. 역사 및 발전 과정 구글은 스탠퍼드 대학교의 연구 프로젝트에서 시작하여 현재의 글로벌 기술 기업으로 성장했다. 그 과정에서 혁신적인 기술 개발과 과감한 사업 확장을 통해 디지털 시대를 이끄는 핵심 주체로 부상했다. 2.1. 창립 및 초기 성장 1996년 래리 페이지(Larry Page)와 세르게이 브린(Sergey Brin)은 스탠퍼드 대학교에서 '백럽(BackRub)'이라는 검색 엔진 프로젝트를 시작했다. 이 프로젝트는 기존 검색 엔진들이 키워드 일치에만 의존하던 것과 달리, 웹페이지 간의 링크 구조를 분석하여 페이지의 중요도를 평가하는 'PageRank' 알고리즘을 개발했다. 1998년 9월 4일, 이들은 'Google Inc.'를 공식 창립했으며, PageRank를 기반으로 검색 정확도를 획기적으로 향상시켜 빠르게 사용자들의 신뢰를 얻었다. 초기에는 실리콘밸리의 한 차고에서 시작된 작은 스타트업이었으나, 그들의 혁신적인 접근 방식은 곧 인터넷 검색 시장의 판도를 바꾸기 시작했다. 2.2. 주요 서비스 확장 및 기업공개(IPO) 구글은 검색 엔진의 성공에 안주하지 않고 다양한 서비스로 사업 영역을 확장했다. 2000년에는 구글 애드워즈(Google AdWords, 현 Google Ads)를 출시하며 검색 기반의 타겟 광고 사업을 시작했고, 이는 구글의 주요 수익원이 되었다. 이후 2004년 Gmail을 선보여 이메일 서비스 시장에 혁신을 가져왔으며, 2005년에는 Google Maps를 출시하여 지리 정보 서비스의 새로운 기준을 제시했다. 2006년에는 세계 최대 동영상 플랫폼인 YouTube를 인수하여 콘텐츠 시장에서의 영향력을 확대했다. 2008년에는 모바일 운영체제 안드로이드(Android)를 도입하여 스마트폰 시장의 지배적인 플랫폼으로 성장시켰다. 이러한 서비스 확장은 2004년 8월 19일 나스닥(NASDAQ)에 상장된 구글의 기업 가치를 더욱 높이는 계기가 되었다. 2.3. 알파벳(Alphabet Inc.) 설립 2015년 8월, 구글은 지주회사인 알파벳(Alphabet Inc.)을 설립하며 기업 구조를 대대적으로 재편했다. 이는 구글의 핵심 인터넷 사업(검색, 광고, YouTube, Android 등)을 'Google'이라는 자회사로 유지하고, 자율주행차(Waymo), 생명과학(Verily, Calico), 인공지능 연구(DeepMind) 등 미래 성장 동력이 될 다양한 신사업을 독립적인 자회사로 분리 운영하기 위함이었다. 이러한 구조 개편은 각 사업 부문의 독립성과 투명성을 높이고, 혁신적인 프로젝트에 대한 투자를 가속화하기 위한 전략적 결정이었다. 래리 페이지와 세르게이 브린은 알파벳의 최고 경영진으로 이동하며 전체 그룹의 비전과 전략을 총괄하게 되었다. 3. 핵심 기술 및 원리 구글의 성공은 단순히 많은 서비스를 제공하는 것을 넘어, 그 기반에 깔린 혁신적인 기술 스택과 독자적인 알고리즘에 있다. 이들은 정보의 조직화, 효율적인 광고 시스템, 대규모 데이터 처리, 그리고 최첨단 인공지능 기술을 통해 구글의 경쟁 우위를 확립했다. 3.1. 검색 엔진 알고리즘 (PageRank) 구글 검색 엔진의 핵심은 'PageRank' 알고리즘이다. 이 알고리즘은 웹페이지의 중요도를 해당 페이지로 연결되는 백링크(다른 웹사이트로부터의 링크)의 수와 질을 분석하여 결정한다. 마치 학술 논문에서 인용이 많이 될수록 중요한 논문으로 평가받는 것과 유사하다. PageRank는 단순히 키워드 일치도를 넘어, 웹페이지의 권위와 신뢰도를 측정함으로써 사용자에게 더 관련성 높고 정확한 검색 결과를 제공하는 데 기여했다. 이는 초기 인터넷 검색의 질을 한 단계 끌어올린 혁신적인 기술로 평가받는다. 3.2. 광고 플랫폼 기술 구글 애드워즈(Google Ads)와 애드센스(AdSense)는 구글의 주요 수익원이며, 정교한 타겟 맞춤형 광고를 제공하는 기술이다. Google Ads는 광고주가 특정 검색어, 사용자 인구 통계, 관심사 등에 맞춰 광고를 노출할 수 있도록 돕는다. 반면 AdSense는 웹사이트 운영자가 자신의 페이지에 구글 광고를 게재하고 수익을 얻을 수 있도록 하는 플랫폼이다. 이 시스템은 사용자 데이터를 분석하고 검색어의 맥락을 이해하여 가장 관련성 높은 광고를 노출함으로써, 광고 효율성을 극대화하고 사용자 경험을 저해하지 않으면서도 높은 수익을 창출하는 비즈니스 모델을 구축했다. 3.3. 클라우드 인프라 및 데이터 처리 Google Cloud Platform(GCP)은 구글의 대규모 데이터 처리 및 저장 노하우를 기업 고객에게 제공하는 서비스이다. GCP는 전 세계에 분산된 데이터센터와 네트워크 인프라를 기반으로 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 머신러닝 등 다양한 클라우드 서비스를 제공한다. 특히, '빅쿼리(BigQuery)'와 같은 데이터 웨어하우스는 페타바이트(petabyte) 규모의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있도록 지원하며, 기업들이 방대한 데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있게 돕는다. 이러한 클라우드 인프라는 구글 자체 서비스의 운영뿐만 아니라, 전 세계 기업들의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 동력으로 작용하고 있다. 3.4. 인공지능(AI) 및 머신러닝 구글은 검색 결과의 개선, 추천 시스템, 자율주행, 음성 인식 등 다양한 서비스에 AI와 머신러닝 기술을 광범위하게 적용하고 있다. 특히, 딥러닝(Deep Learning) 기술을 활용하여 이미지 인식, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 세계적인 수준의 기술력을 보유하고 있다. 최근에는 생성형 AI 모델인 '제미나이(Gemini)'를 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 이해하고 생성하는 멀티모달(multimodal) AI 기술 혁신을 가속화하고 있다. 이러한 AI 기술은 구글 서비스의 개인화와 지능화를 담당하며 사용자 경험을 지속적으로 향상시키고 있다. 4. 주요 사업 분야 및 서비스 구글은 검색 엔진이라는 출발점을 넘어, 현재는 전 세계인의 일상과 비즈니스에 깊숙이 관여하는 광범위한 제품과 서비스를 제공하는 기술 대기업으로 성장했다. 4.1. 검색 및 광고 구글 검색은 전 세계에서 가장 많이 사용되는 검색 엔진으로, 2024년 10월 기준으로 전 세계 검색 시장의 약 91%를 점유하고 있다. 이는 구글이 정보 탐색의 사실상 표준임을 의미한다. 검색 광고(Google Ads)와 유튜브 광고 등 광고 플랫폼은 구글 매출의 대부분을 차지하는 핵심 사업이다. 2023년 알파벳의 총 매출 약 3,056억 달러 중 광고 매출이 약 2,378억 달러로, 전체 매출의 77% 이상을 차지했다. 이러한 광고 수익은 구글이 다양한 무료 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다. 4.2. 모바일 플랫폼 및 하드웨어 안드로이드(Android) 운영체제는 전 세계 스마트폰 시장을 지배하며, 2023년 기준 글로벌 모바일 운영체제 시장의 70% 이상을 차지한다. 안드로이드는 다양한 제조사에서 채택되어 전 세계 수십억 명의 사용자에게 구글 서비스를 제공하는 통로 역할을 한다. 또한, 구글은 자체 하드웨어 제품군도 확장하고 있다. 픽셀(Pixel) 스마트폰은 구글의 AI 기술과 안드로이드 운영체제를 최적화하여 보여주는 플래그십 기기이며, 네스트(Nest) 기기(스마트 스피커, 스마트 온도 조절기 등)는 스마트 홈 생태계를 구축하고 있다. 이 외에도 크롬캐스트(Chromecast), 핏빗(Fitbit) 등 다양한 기기를 통해 사용자 경험을 확장하고 있다. 4.3. 클라우드 컴퓨팅 (Google Cloud Platform) Google Cloud Platform(GCP)은 기업 고객에게 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터 분석, AI/머신러닝 등 광범위한 클라우드 서비스를 제공한다. 아마존 웹 서비스(AWS)와 마이크로소프트 애저(Azure)에 이어 글로벌 클라우드 시장에서 세 번째로 큰 점유율을 가지고 있으며, 2023년 4분기 기준 약 11%의 시장 점유율을 기록했다. GCP는 높은 성장률을 보이며 알파벳의 주요 성장 동력이 되고 있으며, 특히 AI 서비스 확산과 맞물려 데이터센터 증설 및 AI 인프라 확충에 대규모 투자를 진행하고 있다. 4.4. 콘텐츠 및 생산성 도구 유튜브(YouTube)는 세계 최대의 동영상 플랫폼으로, 매월 20억 명 이상의 활성 사용자가 방문하며 수십억 시간의 동영상을 시청한다. 유튜브는 엔터테인먼트를 넘어 교육, 뉴스, 커뮤니티 등 다양한 역할을 수행하며 디지털 콘텐츠 소비의 중심이 되었다. 또한, Gmail, Google Docs, Google Drive, Google Calendar 등으로 구성된 Google Workspace는 개인 및 기업의 생산성을 지원하는 주요 서비스이다. 이들은 클라우드 기반으로 언제 어디서든 문서 작성, 협업, 파일 저장 및 공유를 가능하게 하여 업무 효율성을 크게 향상시켰다. 5. 현재 동향 구글은 급변하는 기술 환경 속에서 특히 인공지능 기술의 발전을 중심으로 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 이는 구글의 미래 성장 동력을 확보하고 시장 리더십을 유지하기 위한 핵심 전략이다. 5.1. 생성형 AI 기술 경쟁 심화 구글은 챗GPT(ChatGPT)의 등장 이후 생성형 AI 기술 개발에 전사적인 역량을 집중하고 있다. 특히, 멀티모달 기능을 갖춘 '제미나이(Gemini)' 모델을 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 이해하고 생성하는 능력을 선보였다. 구글은 제미나이를 검색, 클라우드, 안드로이드 등 모든 핵심 서비스에 통합하며 사용자 경험을 혁신하고 있다. 예를 들어, 구글 검색에 AI 오버뷰(AI Overviews) 기능을 도입하여 복잡한 질문에 대한 요약 정보를 제공하고, AI 모드를 통해 보다 대화형 검색 경험을 제공하는 등 AI 업계의 판도를 변화시키는 주요 동향을 이끌고 있다. 5.2. 클라우드 시장 성장 및 AI 인프라 투자 확대 Google Cloud는 높은 성장률을 보이며 알파벳의 주요 성장 동력이 되고 있다. 2023년 3분기에는 처음으로 분기 영업이익을 기록하며 수익성을 입증했다. AI 서비스 확산과 맞물려, 구글은 데이터센터 증설 및 AI 인프라 확충에 대규모 투자를 진행하고 있다. 이는 기업 고객들에게 고성능 AI 모델 학습 및 배포를 위한 강력한 컴퓨팅 자원을 제공하고, 자체 AI 서비스의 안정적인 운영을 보장하기 위함이다. 이러한 투자는 클라우드 시장에서의 경쟁력을 강화하고 미래 AI 시대의 핵심 인프라 제공자로서의 입지를 굳히는 전략이다. 5.3. 글로벌 시장 전략 및 현지화 노력 구글은 전 세계 각국 시장에서의 영향력을 확대하기 위해 현지화된 서비스를 제공하고 있으며, 특히 AI 기반 멀티모달 검색 기능 강화 등 사용자 경험 혁신에 주력하고 있다. 예를 들어, 특정 지역의 문화와 언어적 특성을 반영한 검색 결과를 제공하거나, 현지 콘텐츠 크리에이터를 지원하여 유튜브 생태계를 확장하는 식이다. 또한, 개발도상국 시장에서는 저렴한 스마트폰에서도 구글 서비스를 원활하게 이용할 수 있도록 경량화된 앱을 제공하는 등 다양한 현지화 전략을 펼치고 있다. 이는 글로벌 사용자 기반을 더욱 공고히 하고, 새로운 시장에서의 성장을 모색하기 위한 노력이다. 6. 비판 및 논란 구글은 혁신적인 기술과 서비스로 전 세계에 지대한 영향을 미치고 있지만, 그 막대한 시장 지배력과 데이터 활용 방식 등으로 인해 반독점, 개인 정보 보호, 기업 윤리 등 다양한 측면에서 비판과 논란에 직면해 있다. 6.1. 반독점 및 시장 지배력 남용 구글은 검색 및 온라인 광고 시장에서의 독점적 지위 남용 혐의로 전 세계 여러 국가에서 규제 당국의 조사를 받고 소송 및 과징금 부과를 경험했다. 2023년 9월, 미국 법무부(DOJ)는 구글이 검색 시장에서 불법적인 독점 행위를 했다며 반독점 소송을 제기했으며, 이는 20년 만에 미국 정부가 제기한 가장 큰 규모의 반독점 소송 중 하나이다. 유럽연합(EU) 역시 구글이 안드로이드 운영체제를 이용해 검색 시장 경쟁을 제한하고, 광고 기술 시장에서 독점적 지위를 남용했다며 수십억 유로의 과징금을 부과한 바 있다. 이러한 사례들은 구글의 시장 지배력이 혁신을 저해하고 공정한 경쟁을 방해할 수 있다는 우려를 반영한다. 6.2. 개인 정보 보호 문제 구글은 이용자 동의 없는 행태 정보 수집, 추적 기능 해제 후에도 데이터 수집 등 개인 정보 보호 위반으로 여러 차례 과징금 부과 및 배상 평결을 받았다. 2023년 12월, 프랑스 데이터 보호 기관(CNIL)은 구글이 사용자 동의 없이 광고 목적으로 개인 데이터를 수집했다며 1억 5천만 유로의 과징금을 부과했다. 또한, 구글은 공개적으로 사용 가능한 웹 데이터를 AI 모델 학습에 활용하겠다는 정책을 변경하며 개인 정보 보호 및 저작권 침해 가능성에 대한 논란을 야기했다. 이러한 논란은 구글이 방대한 사용자 데이터를 어떻게 수집하고 활용하는지에 대한 투명성과 윤리적 기준에 대한 사회적 요구가 커지고 있음을 보여준다. 6.3. 기업 문화 및 윤리적 문제 구글은 군사용 AI 기술 개발 참여(프로젝트 메이븐), 중국 정부 검열 협조(프로젝트 드래곤플라이), AI 기술 편향성 지적 직원에 대한 부당 해고 논란 등 기업 윤리 및 내부 소통 문제로 비판을 받았다. 특히, AI 윤리 연구원들의 해고는 구글의 AI 개발 방향과 윤리적 가치에 대한 심각한 의문을 제기했다. 이러한 사건들은 구글과 같은 거대 기술 기업이 기술 개발의 윤리적 책임과 사회적 영향력을 어떻게 관리해야 하는지에 대한 중요한 질문을 던진다. 7. 미래 전망 구글은 인공지능 기술을 중심으로 지속적인 혁신과 새로운 성장 동력 발굴을 통해 미래를 준비하고 있다. 급변하는 기술 환경과 사회적 요구 속에서 구글의 미래 전략은 AI 기술의 발전 방향과 밀접하게 연관되어 있다. 7.1. AI 중심의 혁신 가속화 AI는 구글의 모든 서비스에 통합되며, 검색 기능의 진화(AI Overviews, AI 모드), 새로운 AI 기반 서비스 개발 등 AI 중심의 혁신이 가속화될 것으로 전망된다. 구글은 검색 엔진을 단순한 정보 나열을 넘어, 사용자의 복잡한 질문에 대한 심층적인 답변과 개인화된 경험을 제공하는 'AI 비서' 형태로 발전시키려 하고 있다. 또한, 양자 컴퓨팅, 헬스케어(Verily, Calico), 로보틱스 등 신기술 분야에도 적극적으로 투자하며 장기적인 성장 동력을 확보하려 노력하고 있다. 이러한 AI 중심의 접근은 구글이 미래 기술 패러다임을 선도하려는 의지를 보여준다. 7.2. 새로운 성장 동력 발굴 클라우드 컴퓨팅과 AI 기술을 기반으로 기업용 솔루션 시장에서의 입지를 강화하고 있다. Google Cloud는 AI 기반 솔루션을 기업에 제공하며 엔터프라이즈 시장에서의 점유율을 확대하고 있으며, 이는 구글의 새로운 주요 수익원으로 자리매김하고 있다. 또한, 자율주행 기술 자회사인 웨이모(Waymo)는 미국 일부 도시에서 로보택시 서비스를 상용화하며 미래 모빌리티 시장에서의 잠재력을 보여주고 있다. 이러한 신사업들은 구글이 검색 및 광고 의존도를 줄이고 다각화된 수익 구조를 구축하는 데 기여할 것이다. 7.3. 규제 환경 변화 및 사회적 책임 각국 정부의 반독점 및 개인 정보 보호 규제 강화에 대응하고, AI의 윤리적 사용과 지속 가능한 기술 발전에 대한 사회적 책임을 다하는 것이 구글의 중요한 과제가 될 것이다. 구글은 규제 당국과의 협력을 통해 투명성을 높이고, AI 윤리 원칙을 수립하여 기술 개발 과정에 반영하는 노력을 지속해야 할 것이다. 또한, 디지털 격차 해소, 환경 보호 등 사회적 가치 실현에도 기여함으로써 기업 시민으로서의 역할을 다하는 것이 미래 구글의 지속 가능한 성장에 필수적인 요소로 작용할 것이다.   참고 문헌 StatCounter. (2024). Search Engine Market Share Worldwide. Available at: https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share Alphabet Inc. (2024). Q4 2023 Earnings Release. Available at: https://abc.xyz/investor/earnings/ Statista. (2023). Mobile operating systems' market share worldwide from January 2012 to July 2023. Available at: https://www.statista.com/statistics/266136/global-market-share-held-by-mobile-operating-systems/ Synergy Research Group. (2024). Cloud Market Share Q4 2023. Available at: https://www.srgresearch.com/articles/microsoft-and-google-gain-market-share-in-q4-cloud-market-growth-slows-to-19-for-full-year-2023 YouTube. (2023). YouTube for Press - Statistics. Available at: https://www.youtube.com/about/press/data/ Google. (2023). Introducing Gemini: Our largest and most capable AI model. Available at: https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/ Google. (2024). What to know about AI Overviews and new AI experiences in Search. Available at: https://blog.google/products/search/ai-overviews-google-search-generative-ai/ Alphabet Inc. (2023). Q3 2023 Earnings Release. Available at: https://abc.xyz/investor/earnings/ U.S. Department of Justice. (2023). Justice Department Files Antitrust Lawsuit Against Google for Monopolizing Digital Advertising Technologies. Available at: https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-files-antitrust-lawsuit-against-google-monopolizing-digital-advertising European Commission. (2018). Antitrust: Commission fines Google €4.34 billion for illegal practices regarding Android mobile devices. Available at: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_18_4581 European Commission. (2021). Antitrust: Commission fines Google €2.42 billion for abusing dominance as search engine. Available at: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_17_1784 CNIL. (2023). Cookies: the CNIL fines GOOGLE LLC and GOOGLE IRELAND LIMITED 150 million euros. Available at: https://www.cnil.fr/en/cookies-cnil-fines-google-llc-and-google-ireland-limited-150-million-euros The Verge. (2021). Google fired another AI ethics researcher. Available at: https://www.theverge.com/2021/2/19/22292323/google-fired-another-ai-ethics-researcher-margaret-mitchell Waymo. (2024). Where Waymo is available. Available at: https://waymo.com/where-we-are/ ```
대변인은 공격이 전 세계에서 왔다고 밝혔으나 용의자에 대한 추가 정보 공개는 거부했다. 구글은 증류를 “지적재산 절도”로 간주한다고 명확히 했다.

구글 위협 인텔리전스 그룹의 수석 분석가 존 헐트퀴스트(John Hultquist)는 “제미나이에 대한 공격 규모는 이러한 공격이 곧 더 작은 기업들의 맞춤형 AI 도구에도 일반화될 것임을 나타낸다”며 “우리는 훨씬 더 많은 사건의 탄광 속 카나리아가 될 것”이라고 경고했다.

이번 사건은 AI 업계의 모델 보안 문제를 다시 조명한다. 어택오브더팬보이(Attack of the Fanboy)에 따르면, 챗GPT를 개발한 오픈AI는 지난해 중국 경쟁사 딥시크 딥시크
목차 딥시크(DeepSeek)란 무엇인가? 딥시크의 정의 및 설립 배경 딥시크의 역사와 발전 과정 설립 및 초기 발전 (2023년) 주요 모델 출시 및 시장 영향 (2024년~현재) 딥시크의 핵심 기술 및 원리 효율적인 모델 아키텍처 지식 증류(Knowledge Distillation) 및 강화 학습 딥시크의 주요 활용 사례 및 영향 산업별 응용 사례 오픈소스 생태계 기여 및 가격 경쟁력 현재 동향 및 주요 이슈 최신 모델 및 시장 반응 개인정보 및 보안 논란 오픈소스 정의에 대한 논란 딥시크의 미래 전망 AI 기술 발전 가속화 및 비용 구조 변화 글로벌 AI 경쟁 구도 재편 윤리적, 법적 고려사항의 중요성 증대 참고 문헌 딥시크(DeepSeek)란 무엇인가? 딥시크는 2023년 설립된 중국의 인공지능(AI) 스타트업으로, 대규모 언어 모델(LLM) 개발 분야에서 혁신적인 행보를 보이며 글로벌 AI 시장의 주목을 받고 있다. 특히 제한된 자원과 낮은 비용으로도 고성능 AI 모델을 구현해내며 'AI의 스푸트니크 모멘트'를 촉발했다는 평가를 받는다. 이는 구소련이 1957년 인류 최초의 인공위성 스푸트니크를 발사하여 미국과의 우주 경쟁을 촉발했던 것처럼, 딥시크가 AI 기술의 접근성을 획기적으로 낮춰 전 세계적인 AI 개발 경쟁을 가속화할 것이라는 의미를 담고 있다. 딥시크의 정의 및 설립 배경 딥시크는 2023년 7월, 중국의 유명 헤지펀드인 하이플라이어(High-Flyer)의 공동 창립자 량원펑(Liang Wenfeng)에 의해 설립되었다. 량원펑은 금융 데이터 분석 및 알고리즘 최적화 분야에서 쌓은 깊이 있는 경험을 바탕으로 AI 연구에 뛰어들었으며, 이는 AI가 인류 지식의 경계를 확장해야 한다는 비전에서 비롯되었다. 딥시크는 초기부터 상업적 응용보다는 기초 기술 개발과 오픈소스 전략을 지향하며, AI 기술의 민주화를 목표로 삼고 있다. 량원펑은 AI 기술이 소수 기업의 전유물이 되어서는 안 되며, 전 세계 개발자들이 자유롭게 접근하고 활용할 수 있도록 해야 한다고 강조해왔다. 이러한 철학은 딥시크가 고성능 모델을 저렴한 비용으로 제공하고 오픈소스로 공개하는 전략의 근간이 된다. 딥시크의 역사와 발전 과정 딥시크는 2023년 설립 이후 짧은 기간 동안 여러 혁신적인 AI 모델을 출시하며 빠르게 성장했으며, 이는 AI 산업 내에서 그들의 영향력을 빠르게 확대하는 계기가 되었다. 설립 및 초기 발전 (2023년) 딥시크의 설립자 량원펑은 이미 2015년 하이플라이어를 공동 설립하며 금융 분야에서 성공을 거두었다. 그는 AI 기술의 잠재력을 일찍이 인지하고 2021년 대규모 GPU 클러스터를 구축하는 등 AI 연구를 위한 기반을 마련했다. 이러한 준비 과정을 거쳐 2023년 5월, 딥시크 연구실을 하이플라이어로부터 독립 법인으로 분사시켰다. 그리고 같은 해 7월, 딥시크를 공식 설립하며 본격적인 AI 모델 개발에 착수했다. 설립 직후인 2023년 11월, 딥시크는 코딩 특화 대규모 언어 모델인 'DeepSeek Coder'와 범용 대규모 언어 모델 'DeepSeek-LLM' 시리즈를 공개하며 AI 커뮤니티에 첫선을 보였다. DeepSeek Coder는 코딩 작업의 효율성을 높이는 데 특화된 성능을 보여주었으며, DeepSeek-LLM은 다양한 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 발휘하여 딥시크의 기술력을 입증했다. 주요 모델 출시 및 시장 영향 (2024년~현재) 2024년은 딥시크가 글로벌 AI 시장에서 존재감을 확고히 한 해였다. 딥시크는 2024년 2월, 수학 문제 해결에 특화된 'DeepSeek Math'를 출시하여 복잡한 수학적 추론 능력을 선보였다. 이어 2024년 5월에는 성능 향상과 비용 절감에 중점을 둔 차세대 범용 대규모 언어 모델인 'DeepSeek-V2'를 공개했다. DeepSeek-V2는 특히 효율적인 아키텍처를 통해 이전 모델 대비 뛰어난 성능과 경제성을 동시에 달성하며 주목받았다. 딥시크의 가장 큰 전환점은 2025년 1월에 출시된 추론 모델 'DeepSeek-R1'이었다. DeepSeek-R1은 OpenAI의 GPT-4o 및 o1과 비교할 만한 고성능을 훨씬 낮은 비용으로 달성하며 글로벌 AI 시장에 큰 충격을 주었다. DeepSeek-R1의 추론 능력은 복잡한 문제 해결, 논리적 사고, 창의적 글쓰기 등 다양한 분야에서 최고 수준의 모델들과 어깨를 나란히 했다. 특히, OpenAI의 모델 대비 최대 1/30 수준의 저렴한 비용으로 서비스될 수 있다는 점은 AI 기술의 접근성을 획기적으로 높이는 계기가 되었다. 이러한 가격 경쟁력과 성능은 'AI의 스푸트니크 모멘트'라는 평가를 더욱 공고히 했으며, 기존 AI 시장의 판도를 뒤흔들 것이라는 전망을 낳았다. 일부 분석가들은 딥시크의 등장이 엔비디아와 같은 AI 반도체 기업의 주가에도 영향을 미칠 수 있다고 언급하며, AI 인프라 비용에 대한 재평가를 촉발하기도 했다. 딥시크의 핵심 기술 및 원리 딥시크는 효율성과 개방성을 바탕으로 고성능 AI 모델을 개발하며 AI 대중화에 기여하고 있다. 이들의 기술적 접근 방식은 기존의 대규모 모델 개발 방식과는 차별화된 지점을 갖는다. 효율적인 모델 아키텍처 딥시크는 '전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)' 아키텍처를 적극적으로 활용하여 연산 효율성을 극대화한다. MoE는 하나의 거대한 모델 대신 여러 개의 작은 '전문가' 모델들을 병렬로 배치하고, 입력 데이터의 특성에 따라 가장 적합한 전문가 모델만 활성화하여 연산을 수행하는 방식이다. 이는 마치 특정 분야의 문제가 발생했을 때 모든 전문가가 동시에 나서기보다는 해당 분야의 전문가 한두 명만 문제를 해결하는 것과 유사하다. 이 방식은 전체 모델을 활성화할 때보다 훨씬 적은 계산 자원을 사용하면서도 고정밀 예측을 가능하게 하여, 계산 비용을 획기적으로 억제한다. 예를 들어, DeepSeek-V2는 2360억 개의 매개변수를 가지고 있지만, MoE 아키텍처 덕분에 실제 활성화되는 매개변수는 210억 개에 불과하여 GPT-4o보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 사용한다. 또한, 딥시크는 FP8(8비트 부동소수점) 저정밀도 연산의 전략적 활용과 최적화된 GPU 클러스터 설계를 통해 하드웨어 제약을 극복하고 비용 효율적인 모델 훈련을 실현했다. FP8 연산은 데이터 처리 시 필요한 메모리와 계산량을 줄여주어, 대규모 모델을 훈련하는 데 드는 막대한 비용과 시간을 절감하는 데 기여한다. 이러한 기술적 최적화는 딥시크가 제한된 자원으로도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있었던 핵심 동력이다. 지식 증류(Knowledge Distillation) 및 강화 학습 딥시크는 대규모 모델이 학습한 방대한 지식을 소형 모델로 압축하는 '지식 증류(Knowledge Distillation)' 기술을 활용하여 모델의 경량화 및 고속화를 달성한다. 지식 증류는 '교사(Teacher) 모델'이라 불리는 크고 복잡한 고성능 모델이 학습한 결과를 '학생(Student) 모델'이라 불리는 작고 효율적인 모델에게 가르치는 과정이다. 이를 통해 학생 모델은 교사 모델의 성능에 근접하면서도 훨씬 적은 컴퓨팅 자원으로 구동될 수 있어, 다양한 환경에서 효율적으로 배포될 수 있다. 또한, 딥시크는 인간의 평가 없이 AI 스스로 보상 시스템을 구축하고 학습하는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 방식을 채택하여 모델의 추론 능력을 강화하고 인간의 편향을 최소화한다. 특히, 인간 피드백 기반 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)을 넘어, AI 자체의 피드백을 활용하는 강화 학습(Reinforcement Learning from AI Feedback, RLAIF) 기술을 적극적으로 도입하여 모델이 더욱 객관적이고 일관된 방식으로 학습할 수 있도록 한다. 이는 모델이 복잡한 문제에 대해 더 깊이 있는 추론을 수행하고, 인간의 주관적인 판단이 개입될 수 있는 부분을 줄여 모델의 견고성을 높이는 데 기여한다. 딥시크의 주요 활용 사례 및 영향 딥시크의 모델은 다양한 산업 분야에서 활용되며 AI 기술의 민주화에 기여하고 있다. 그들의 오픈소스 전략과 가격 경쟁력은 AI 기술의 확산에 중요한 역할을 한다. 산업별 응용 사례 딥시크 모델은 텍스트 생성, 데이터 분석, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 태스크에 활용될 수 있다. 이러한 기능은 여러 산업 분야에서 효율성을 높이는 데 기여한다. 예를 들어, 챗봇 및 고객 지원 자동화 시스템에 딥시크 모델을 적용하여 고객 응대 효율을 높이고, 금융 사기 탐지 시스템에 활용하여 이상 거래를 신속하게 감지할 수 있다. 또한, 학생들의 학습 수준에 맞춰 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 교육 시스템이나, 복잡한 법률 문서를 분석하고 요약하는 법률 서비스에도 응용될 수 있다. 특히, 딥시크의 모델은 실제 산업 현장에서의 적용 사례를 통해 그 가치를 입증하고 있다. 닛산의 중국 합작사인 둥펑 닛산(Dongfeng Nissan)은 딥시크 R1 모델을 자사의 차량에 적용하여 지능형 기능을 강화했다. 이는 차량 내 음성 비서, 내비게이션, 인포테인먼트 시스템 등에서 더욱 자연스럽고 정확한 상호작용을 가능하게 하여 운전자 경험을 향상시키는 데 기여한다. 이러한 사례는 딥시크 모델이 단순한 연구 단계를 넘어 실제 제품과 서비스에 통합되어 가치를 창출하고 있음을 보여준다. 오픈소스 생태계 기여 및 가격 경쟁력 딥시크는 고성능 모델을 오픈소스로 공개하여 전 세계 개발자들이 자유롭게 모델을 수정하고 개선하며 새로운 응용 프로그램을 개발할 수 있도록 함으로써 AI 기술 생태계 확장에 크게 기여하고 있다. 이는 AI 기술이 특정 기업의 독점적인 자산이 되는 것을 방지하고, 전 세계적인 AI 혁신을 촉진하는 중요한 요소로 작용한다. 개발자들은 딥시크의 오픈소스 모델을 기반으로 자신들의 아이디어를 구현하고, 이를 다시 커뮤니티와 공유함으로써 기술 발전에 선순환을 만들어낸다. 또한, 딥시크는 OpenAI와 같은 선도 기업 대비 1/30 수준의 저렴한 가격 경쟁력을 내세워 AI 서비스 비용 장벽을 낮추고 AI 대중화를 이끌고 있다. 이러한 파격적인 가격 정책은 중소기업이나 스타트업, 개인 개발자들도 고성능 AI 모델에 접근하고 활용할 수 있도록 하여 AI 기술 도입의 문턱을 크게 낮추었다. 이는 AI 기술이 소수의 대기업에 국한되지 않고, 더 넓은 범위의 사용자들에게 확산될 수 있는 기반을 마련하며 'AI의 민주화'를 실현하는 데 중요한 역할을 한다. 현재 동향 및 주요 이슈 딥시크는 혁신적인 기술력으로 주목받는 동시에 여러 논란에 직면해 있으며, 이는 AI 산업 전반에 걸쳐 중요한 시사점을 던지고 있다. 최신 모델 및 시장 반응 2025년 1월 출시된 'DeepSeek-R1'은 저비용 고성능이라는 파격적인 특징으로 인해 엔비디아 주가 하락을 유발할 수 있다는 분석이 나오는 등 시장에 큰 파장을 일으켰다. 이는 AI 모델 훈련 및 추론에 필요한 하드웨어 비용에 대한 패러다임 전환을 시사하며, AI 인프라 시장에도 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다. 이후에도 딥시크는 'DeepSeek-OCR'과 같은 멀티모달 AI 기술을 공개하며 발전을 이어가고 있다. DeepSeek-OCR은 이미지 내 텍스트 인식 및 이해에 특화된 모델로, 문서 자동화, 데이터 추출 등 다양한 분야에서 활용될 잠재력을 가지고 있다. 그러나 일부 전문가들은 딥시크의 훈련 비용 공개에 대한 의혹을 제기하며, 그들의 주장하는 비용 효율성에 대한 추가적인 검증이 필요하다고 지적한다. 또한, 후속 모델들에 대한 시장의 반응은 DeepSeek-R1만큼 뜨겁지 않다는 분석도 존재하며, 딥시크가 지속적으로 혁신적인 모델을 선보이며 시장의 기대를 충족시킬 수 있을지에 대한 관심이 모이고 있다. 개인정보 및 보안 논란 딥시크는 중국 기업이라는 특성상 개인정보 보호 및 국가 안보 문제로 인해 여러 국가에서 사용 금지 조치를 받거나 사용에 대한 우려가 제기되고 있다. 특히, 사용자 정보가 중국 국영 통신사 및 바이트댄스(ByteDance)와 같은 중국 기업으로 전송될 수 있다는 의혹이 제기되어, 민감한 데이터를 다루는 기업이나 기관에서는 딥시크 모델 사용에 신중을 기하고 있다. 이러한 우려는 중국 정부의 데이터 통제 정책과 관련하여 발생하며, 해외 사용자들 사이에서 데이터 주권 및 개인정보 보호에 대한 불신을 야기한다. 또한, 딥시크 모델의 안전 필터를 우회하여 유해 콘텐츠(예: 혐오 발언, 허위 정보, 불법적인 내용)를 생성할 수 있다는 보안 취약점도 제기되었다. 이는 AI 모델의 책임 있는 개발 및 배포에 대한 중요한 과제를 제기하며, 딥시크를 포함한 모든 AI 개발사들이 해결해야 할 문제로 부상하고 있다. 오픈소스 정의에 대한 논란 딥시크는 모델의 가중치(weights)와 아키텍처(architecture)를 공개했지만, 모델 학습에 사용된 코드와 데이터셋은 비공개로 유지하고 있다. 이러한 방식은 '오픈소스'의 정의에 대한 논란인 '오픈워싱(Openwashing)'을 촉발하기도 했다. 오픈워싱은 기업이 실제로는 오픈소스 원칙을 완전히 따르지 않으면서도 마케팅 목적으로 '오픈소스'라는 용어를 사용하는 행위를 비판하는 용어이다. 진정한 오픈소스는 코드뿐만 아니라 데이터셋, 훈련 과정 등 모델 개발의 모든 요소가 투명하게 공개되어야 한다는 주장이 많다. 딥시크의 경우, 핵심적인 학습 데이터와 코드가 비공개로 유지됨으로써, 개발자들이 모델의 작동 방식과 잠재적 편향을 완전히 이해하고 검증하기 어렵다는 비판이 제기된다. 이러한 논란은 AI 시대에 '오픈소스'의 의미와 범위에 대한 재정의가 필요함을 시사하며, AI 기술의 투명성과 책임성에 대한 사회적 논의를 촉진하고 있다. 딥시크의 미래 전망 딥시크는 AI 산업의 판도를 변화시키며 미래 AI 기술 발전에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 그들의 혁신적인 접근 방식은 AI 기술의 발전 방향과 글로벌 경쟁 구도, 그리고 윤리적 고려사항에 깊은 영향을 미칠 것이다. AI 기술 발전 가속화 및 비용 구조 변화 딥시크의 혁신적인 저비용 고효율 모델 개발은 AI 기술 발전을 가속화하고 AI 산업의 비용 구조에 큰 변화를 가져올 것이다. 기존에는 고성능 AI 모델 개발 및 활용에 막대한 자본과 컴퓨팅 자원이 필요했지만, 딥시크의 MoE 아키텍처, FP8 연산, 지식 증류 등의 기술은 이러한 장벽을 크게 낮추었다. 이는 더 많은 기업과 개발자가 AI 기술에 접근하고 활용할 수 있도록 하여 AI 대중화를 촉진할 것으로 기대된다. 결과적으로, AI 기술은 소수의 빅테크 기업을 넘어 다양한 규모의 조직과 개인에게 확산될 것이며, 이는 새로운 AI 기반 서비스와 제품의 등장을 가속화할 것이다. AI 기술의 '스푸트니크 모멘트'는 이제 막 시작된 것으로 볼 수 있다. 글로벌 AI 경쟁 구도 재편 딥시크의 등장은 AI 패권 경쟁이 다극화되고 있음을 시사하며, 기존 빅테크 기업들의 AI 전략 변화를 유도하고 있다. 미국 중심의 AI 시장에 중국발 혁신 기업이 강력한 도전자로 등장함으로써, AI 기술 개발 경쟁은 더욱 치열해질 전망이다. 특히, 딥시크와 같은 효율적인 AI 모델 개발 방식은 미국의 반도체 수출 규제 속에서도 중국 AI 기업의 경쟁력을 높이는 요인이 될 수 있다. 제한된 고성능 반도체 자원 속에서도 소프트웨어 및 아키텍처 최적화를 통해 성능을 극대화하는 딥시크의 전략은 중국 AI 산업의 생존 및 발전에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이는 또한 다른 국가들에게도 AI 기술 개발에 있어 효율성과 자율성을 추구하는 방향으로의 전환을 촉구할 수 있다. 윤리적, 법적 고려사항의 중요성 증대 딥시크를 둘러싼 개인정보 보호, 데이터 보안, 검열, 그리고 오픈소스 정의에 대한 논란은 AI 기술 개발 및 활용에 있어 윤리적, 법적 고려사항의 중요성을 더욱 부각시킬 것이다. AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향이 커질수록, 기술 개발의 투명성, 데이터의 책임 있는 사용, 그리고 잠재적 위험에 대한 안전 장치 마련이 필수적이다. 딥시크 사례는 AI 기술의 발전과 함께 사회적 책임 및 규제 프레임워크 마련의 필요성을 강조하며, 국제적인 협력을 통해 AI 윤리 기준을 정립하고 법적 제도를 구축하는 것이 시급함을 보여준다. 이는 AI 기술이 인류에게 긍정적인 영향을 미치면서도 잠재적인 부작용을 최소화하기 위한 지속적인 노력이 필요함을 의미한다. 참고 문헌 DeepSeek-LLM: A Strong, Open-Source, and Efficient MoE Language Model. arXiv preprint arXiv:2311.03429. (2023). DeepSeek Coder: An Open-Source Coding LLM. DeepSeek AI. (2023). DeepSeek-V2: A Strong, Open-Source, and Efficient MoE Language Model. DeepSeek AI. (2024). Chinese AI startup DeepSeek challenges OpenAI with low-cost, high-performance models. South China Morning Post. (2025). DeepSeek-R1's low cost could impact Nvidia, say analysts. TechCrunch. (2025). DeepSeek-V2 Technical Report. DeepSeek AI. (2024). Dongfeng Nissan integrates DeepSeek-R1 into vehicles for enhanced intelligent features. Xinhua News Agency. (2025). Concerns raised over DeepSeek's data privacy practices and links to Chinese state-owned entities. Reuters. (2024).
(DeepSeek)가 자사 모델 개선을 위해 증류 공격을 수행했다고 비난한 바 있다. 제미나이에 대한 공격 외에도 보고서는 구글 API를 사용해 온디맨드 코드를 생성하는 AI 기반 피싱 및 악성코드 실험 등 제미나이의 다른 오용 사례도 설명하고 있다.