🇨🇳 인공지능(AI) 기본법 시행 전 보완을 위한 입법 과제 (2025.3.5)
중국 딥시크의 등장으로 AI 패권 경쟁이 심화되는 가운데, 국회입법조사처는 AI 기본법의 실효성을 높이기 위한 보완 입법이 필요하다고 밝혔다. 주요 과제로 AI 거버넌스의 정책 조정·집행 능력 강화, 고영향 AI의 개념과 요건 구체화, AI 사업자 유형별 의무 차등화를 제시했다. 또한 GPU·인재·데이터센터 확충과 제조업의 AI 도입 지원도 필요하다고 설명했다.
중국 딥시크의 등장으로 AI 패권 경쟁이 심화되는 가운데, 국회입법조사처는 AI 기본법의 실효성을 높이기 위한 보완 입법이 필요하다고 밝혔다. 주요 과제로 AI 거버넌스의 정책 조정·집행 능력 강화, 고영향 AI의 개념과 요건 구체화, AI 사업자 유형별 의무 차등화를 제시했다. 또한 GPU·인재·데이터센터 확충과 제조업의 AI 도입 지원도 필요하다고 설명했다.
이 보고서는 국가와 산업 분야를 넘어 이해관계자들이 활용할 수 있는 인공지능(AI) 사고 보고 공통 체계를 제시한다. 29개 기준을 통해 각국이 국내 정책과 법적 체계에 맞게 대응하면서 AI 사고를 파악하고, 고위험 시스템과 현재·신흥 위험을 식별하며, AI가 사람과 지구에 미치는 영향을 평가하도록 지원한다.
딥시익-R1 모델은 자율 능력 평가와 AI 연구 평가에서 기존 모델들과 비교해 큰 차이를 보이지 않았습니다. 자율 능력 평가에서는 딥시익-R1이 특정 작업을 완료하는 데 인간 전문가의 35분 대비 약 50%의 성공률을 보였습니다. AI 연구 평가에서는 RE-Bench를 사용한 결과, 딥시익-R1이 딥시익-V3와 비슷한 성능을 보였으나 다른 최첨단 모델들에 비해 상대적으로 낮은 성능을 나타냈습니다. 평가 결과는 최첨단 오픈 가중치 모델들이 7개월 전의 최첨단 모델들과 비슷한 성능을 보이지만, 추론 제공자에 따라 최대 5~28배 저렴하다는 점을 시사합니다. 평가 과정에서는 모델의 자율 능력을 측정하기 위한 특수 스캐폴드(Triframe 변형)를 사용했으며, 이 과정에서 모델의 추론 시간과 토큰 제한을 고려했습니다. 그러나 평가 방법론이 모델의 전체 능력을 완전히 포착하지 못할 수 있다는 한계도 지적되었습니다.