라떼군 이야기
Anthropic의 폭로: DeepSeek과 Moonshot은 어떻게 Claude를 '복제'했나? (대규모 모델 증류의 증거)
TL;DR Anthropic이 MiniMax, DeepSeek, Moonshot 등 주요 AI 기업들이 자사의 모델을 대규모로 증류(Distillation)하여 학습에 사용했다는 증거를 발표했습니다. 이는 선도 기업의 AI 출력이 후발 주자의 모델 성능 향상에 무단으로 사용되는 ‘AI 복제’ 논란을 가중시키며 생태계에 큰 파장을 예고합니다.
최근 AI 경쟁이 격화되면서, 선도 기업의 모델(Claude, GPT-4 등)이 생성한 데이터를 후발 주자들이 자사 모델 학습에 사용하는 ‘모델 증류(Model Distillation)‘가 공공연한 비밀로 여겨져 왔습니다. 이번에 Anthropic이 중국의 주요 AI 스타트업인 MiniMax, DeepSeek, Moonshot이 자사 모델을 대규모로 증류했다는 구체적인 증거를 공개하면서 큰 파장이 일고 있습니다. 이는 단순한 의혹 제기를 넘어 AI 생태계의 지식재산권과 경쟁 구도에 대한 근본적인 질문을 던지는 중요한 사건입니다.
핵심 내용
Anthropic의 발표에 따르면, MiniMax, DeepSeek, Moonshot 등은 대규모 스케일에서 Anthropic 모델(Claude)의 출력을 활용해 자사 모델의 성능을 끌어올렸습니다. 증류(Distillation)는 크고 성능이 뛰어난 ‘교사 모델’의 출력을 작고 효율적인 ‘학생 모델’이 모방하도록 학습시키는 기법입니다. Anthropic은 특정 프롬프트에 대한 고유한 응답 패턴, 숨겨진 워터마크, 또는 모델 특유의 편향성 등을 추적하여 이들이 자사 모델을 교사 모델로 사용했다는 명백한 증거를 확보한 것으로 보입니다. 이는 후발 주자들이 막대한 비용이 드는 기초 데이터 수집과 사전 학습 과정을 우회하여 단기간에 최고 수준의 성능에 도달했음을 시사합니다.
기술적 인사이트
소프트웨어 엔지니어링 및 AI 연구 관점에서 모델 증류는 매우 효율적인 최적화 기법이지만, 타사의 상용 API를 무단으로 교사 모델로 사용하는 것은 큰 기술적, 윤리적 트레이드오프를 발생시킵니다. 기술적으로는 교사 모델의 환각(Hallucination)이나 한계점까지 그대로 학습할 위험이 있으며, 장기적으로는 자체적인 추론 능력의 한계(Mode collapse)에 부딪힐 수 있습니다. 기존에는 오픈소스 생태계에서 작은 모델을 파인튜닝하는 데 주로 쓰였으나, 이제는 파운데이션 모델급 스케일에서 상용 모델을 타겟으로 한 ‘산업 스케일의 증류’가 일어나고 있다는 점이 기존 접근과의 가장 큰 차이점입니다.
시사점
이 사건은 AI 업계의 ‘데이터 무단 사용’ 및 API 서비스 약관 위반에 대한 논쟁에 불을 지필 것입니다. API 제공자들은 자사 모델의 무단 증류를 막기 위해 더 강력한 워터마킹 기술이나 비정상적인 API 호출 패턴 탐지 시스템을 적극 도입할 것입니다. 개발자 및 스타트업 입장에서는 타사 API 데이터를 활용한 모델 학습이 향후 법적 분쟁이나 서비스 차단으로 이어질 수 있는 치명적인 리스크가 됨을 인지하고, 자체 데이터 확보 및 합법적인 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 전략을 재점검해야 합니다.
AI 모델의 출력을 데이터로 사용하는 것이 혁신을 위한 ‘거인의 어깨에 올라타는 행위’일까요, 아니면 단순한 지식재산권 침해일까요? 앞으로 AI 모델 간의 ‘데이터 출처 증명’ 기술이 어떻게 발전할지, 그리고 이것이 글로벌 AI 패권 경쟁에 어떤 변수로 작용할지 주목해 보아야 합니다.