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2026년 11월 2일 월요일

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SK텔레콤, AI 안전 검증 밖으로…나라별 중복 시험 줄이자 제안

SK텔레콤이 AI 거버넌스 리포트를 내고, 기업과 대학이 함께 위험을 점검하는 체계를 추진한다. 나라마다 되풀이되는 안전성 시험이 기업의 해외 진출과 이용자의 선택을 가로막는다는 문제의식이다.

국제 AI 안전성 공동검증 회의실에서 가상의 50대 여성 통신사 담당자, 30대 남성 대학 연구자, 40대 여성 보안기업 실무자가 여러 나라의 시험 기록이 꽂힌 서류철과 점검표를 펼쳐 놓고 같은 AI 서비스의 중복 시험 항목을 함께 대조한다.
AI 생성 이미지

SK텔레콤이 AI의 안전성과 책임을 관리하는 원칙과 운영 방식, 성과를 담은 ‘AI 거버넌스 리포트’를 발행했다고 밝혔다. 회사 안에서 하던 위험 점검에 더해 외부 기업과 대학이 함께 참여하는 공동 검증도 추진한다. 나라마다 다른 AI 규칙 때문에 생기는 부담을 줄이려면 서로의 시험 방법과 결과를 이해하고 비교할 수 있어야 한다는 것이 회사가 뉴스룸에서 내놓은 제안이다.

나라마다 다른 AI 규칙, 왜 문제인가

SK텔레콤은 각국이 AI 기술을 확보하는 과정에서 규제의 차이와 중복이 커지고 있다고 짚었다. 같은 AI 상담 서비스라도 시장마다 요구하는 시험이나 보고서 형식이 다르면, 기업은 비슷한 작업을 되풀이해야 한다. 안전성을 입증하는 데 드는 비용이 해외 진출의 부담이 된다는 설명이다.

이 부담은 이용자의 선택에도 영향을 준다고 회사는 주장했다. 인력과 자금이 넉넉한 대기업은 반복 시험을 감당할 수 있지만, 신생 기업과 중견 기업에는 진입 장벽이 되기 때문이다. 새 사업자가 시장에 들어오기 어려워지면 이용자가 고를 수 있는 서비스도 줄어든다. AI 주권을 지키려는 규칙이 오히려 특정 체계에 기대는 정도를 높일 수 있다는 지적이다.

다른 나라 시험 결과, 그대로 쓸 수 있나

회사가 제안한 출발점은 시험 기록을 서로 비교할 수 있게 만드는 일이다. 어떤 AI 모델을 대상으로 어떤 위험을 시험했는지, 사용한 도구와 조건은 무엇인지, 결과에 어떤 한계가 있는지를 함께 적어 두는 방식이다. 각국이 자체 판단 기준은 그대로 두면서도 다른 기관의 검증 내용을 이해하게 하자는 취지다.

국제적인 공동 시험 사례도 소개했다. SK텔레콤은 2024년 출범한 국제 AI 안전연구소 네트워크가 2025년 민감정보 유출, 사기, 사이버보안 위험을 함께 시험하며 평가 방법을 비교했다고 설명했다. 다만 결과를 비교하는 단계에서 실제 중복 시험을 줄이는 단계로 넘어가려면, 다른 나라의 결과를 어디까지 인정할지 국가 간 합의가 필요하다고 강조했다.

국내 서비스는 어떻게 점검하나

SK텔레콤은 사업팀의 자가 진단과 전문 조직의 검토를 합쳐 위험을 점검한다고 밝혔다. 서비스 기획부터 운영까지 단계마다 관리하고, AI가 다른 AI의 답변을 채점하는 품질평가 플랫폼 ‘스펙트라(SPeCTRA)’로 안전성과 정확성을 살핀다. 리포트에는 이런 관리 원칙과 책임 체계, 실행 방안을 담았다.

외부 검증은 10월 출범한 ‘독자 AI 사이버보안 협의체’가 한 축을 맡는다. 회사에 따르면 정보보호 기업 6곳과 대학 3곳 등이 참여한다. SK텔레콤의 A.X K와 업스테이지의 Solar가 서로를 공격해 약점을 찾는 시험을 추진하고, 대학은 독립된 자리에서 시험을 설계하고 평가할 계획이다.

이용자를 대신해 일을 처리하는 AI(에이전트)도 검증 대상이다. SK텔레콤은 ‘모두의 AI’ 컨소시엄에서 A.X K2를 중심으로 공공 서비스 찾기와 신청, 진료 예약까지 처리하는 서비스로 넓혀 가겠다고 밝혔다. 컨소시엄에는 데이터 품질을 검증하는 셀렉트스타와 AI의 약점을 찾아 위험한 응답과 행동을 막는 에임인텔리전스가 참여한다.

결국 SK텔레콤이 내놓은 방향은 자체 AI 역량을 키우면서 안전성 점검은 회사 밖으로 넓히는 것이다. 회사는 이런 공동 검증 경험이 파트너와 고객의 신뢰를 쌓는 기반이 될 수 있다고 설명했다. 앞으로 지켜볼 대목은 공동 시험이 실제 서비스의 정보 유출이나 권한 밖 실행 같은 위험을 얼마나 줄이는지, 검증 결과 공유가 중복 시험 부담을 실제로 낮추는지다.

출처

  1. AI 냉전의 시대, 경쟁을 넘어 신뢰로 가는 열쇠 ‘AI 거버넌스’

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