아시아 정부들이 생성 인공지능의 현지화에 탑승하기 시작했다.

생성 인공 지능(AI)은 세계의 상상력을 사로잡았다. 정책 입안자들이 비국가 행위자에 의한 통제와 국경 내 또는 국경을 넘는 시민들에 대한 인공 지능 시스템의 영향에 대해 우려하면서, 또한 경종을 울렸다.

대부분의 인공지능 전문가들은 세계가 최고를 홍보하고 최악의 상황을 예방하기 위해 함께 노력할 필요가 있다는 데 동의한다.

하지만 중국이 영국이 주최한 인공지능 안전 정상회의 2주 전과 미국이 첨단 컴퓨팅 칩에 대한 수출 통제를 더욱 강화한 지 하루 만에 글로벌 인공지능 거버넌스 이니셔티브를 발표한 것은 신뢰할 수 있고 포용적이며 환경적으로 지속 가능한 인공지능 시스템을 개발하려는 다자간 노력의 효과에 대한 의문을 제기했다.

AI 거버넌스의 지역 조정은 아시아에서만큼 중요하지 않다.

아시아가 반세기 만에 최악의 경제 전망 중 하나에 직면한 가운데, 이 지역의 포용적이고 지속 가능한 성장의 핵심은 첨단 AI 시스템의 개발을 포함해 디지털 혁명을 활용하는 서비스 부문을 개혁하는 것이다.

AI에 대한 조정된 지역적 합의는 또한 미국과 중국 사이의 지구 전략적 경쟁의 가장 첨예한 위험을 완화하는 동시에 중견국들이 편을 선택할 필요를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

효과적인 인공지능 거버넌스는 근본적인 도전에 직면해 있다. 미국, 중국 및 소수의 기술 인프라 회사에 의한 인공지능 투입물에 대한 권력의 집중은 하나에 불과하다.

또 다른 문제는 주요 디지털 자산을 현지화하고 보호하려는 정부의 경향이다. 한편, 아시아의 여성, 농촌 주민 및 토착민은 인공지능 시스템의 혜택에 접근하는 것에서 체계적으로 배제된 상태다.

AI와 관련된 문제를 해결하기 위한 국가적 관점과 능력에는 큰 차이가 있지만 지역은 이미 AI 거버넌스를 위한 지역적 프레임워크를 형성하는 데 필요한 원자재를 보유하고 있다.

여기에는 업그레이드 및 유연하게 배치할 수 있는 다양한 유연한 디지털 정책 도구와 산업 참여 전략이 포함된다.

아시아에서 인공지능 거버넌스의 근본적인 과제는 소수의 미국과 중국 기술 인프라 회사들이 대부분의 주요 입력에 대해 거의 독점적인 힘을 누리고 있다는 것이다.

대형 언어 모델(LLM)의 인상적인 초기 성능은 그것들이 인공지능 애플리케이션이 의존하는 기반 인프라가 될 수 있음을 보여준다.

그러나 대형 언어 모델은 최고의 자원을 가진 회사들만이 유지할 수 있는 데이터와 계산 집약적인 기계 학습에 의존한다.

이것은 걱정스러운 '승자가 대부분의' 환경을 가져간다는 것을 나타낸다. 인공지능 리더는 그들이 얻는 학습과 자본으로부터 불균형적으로 이익을 얻으며, 권력을 더욱 집중시킨다.

이러한 집중은 새로운 진입자들과 인공지능 시스템의 투명성과 책임을 보장하기 위해 공공 행위자들이 경쟁하는 것을 어렵게 만든다.

인공지능 입력에 대한 권한이 집중된 가운데, 아시아 태평양 전역의 일부 정부는 국가 정책을 통해 디지털 자산을 보호하고 현지화하려고 한다.

현지화 조치는 인공지능 시스템에 부정적인 영향을 미친다. 현지화는 훈련 데이터에 대한 접근을 줄이고, 혁신 생태계를 굶주리며, 사이버 보안 메커니즘의 파편화를 위험에 빠뜨린다.

역내포괄적경제동반자협정(RCEP) 무역협정은 이러한 추세를 반영하며, 전자상거래에 관한 장에서 국가 안보를 기반으로 데이터 현지화를 할 수 있도록 했다.

미국은 훨씬 더 적극적인 접근 방식을 취했다. 그래픽처리장치(GPU), AI 혁신 생태계, 중국에 판매되는 고급 GPU를 겨냥한 수출 통제 등의 국내 생산 투자는 현지화를 통해 미국 기술 기업의 AI 이점을 확장하려는 의도를 보여줬다.

현지화에 대응할 강력한 지역 프레임워크가 없으면 중국, 인도 및 인도네시아와 같은 잠재적인 AI 경쟁자가 현물로 응답하지 않기가 어려울 것이다.

데이터, 계산 능력 및 재능에 대한 접근성이 가장 낮은 더 작고 가난한 국가는 AI 산업에 참여할 수 있는 옵션이 더 적어질 것이다.

동남아시아의 상대적으로 약한 인공지능 준비는 그 지역의 디지털 분열이 ‘알고리즘 분열’이 될 위험이 있다.

광대역 연결이 증가한 반면, 아세안 인구의 약 61%는 인터넷에 접근할 수 있는 범위 내에서 살고 있음에도 불구하고 인터넷을 사용하지 않는다. 몇몇 국가들은 적절한 데이터 보호 법과 인공지능 전략이 부족하다.

전문가들은 정부, 자본 공급자, 중소기업 및 시민은 AI 시스템에서 집중, 현지화 및 배제의 균형을 맞추는 전략을 조정할 수 있다고 주장했다.

집중을 해결하기 위한 핵심은 데이터 협동조합 및 데이터 연합과의 실험을 포함해 형평성을 높이는 데이터 소유 및 가치 평가의 새로운 패러다임을 촉진하는 것이다.

자본 공급자는 대규모 독점 AI 모델 및 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 인프라에 대한 의존도를 줄이면서 중소기업 및 커뮤니티 주도 AI 시스템 개발을 지원할 수 있다.

제3자 AI 감독의 지역 조정은 국가 수준에서 규제의 엄청난 비용을 낮출 수 있다. 기존의 국가 정책 도구는 기술 회사에 책임을 지우는 지역 접근 방식의 출발점을 제공했다.

싱가포르의 AI 베리파이 파운데이션(AI Verify Foundation)은 AI 시스템에 대한 광범위한 이해 관계자 참여를 증가시키는 고무적인 공공-민간 파트너십이다. 제안된 글로벌 규제 샌드박스 이니셔티브가 아시아에서 시작될 수도 있다.

균형 현지화는 국경 간 데이터 흐름에 대한 기존의 양자, 다자간 무역 협정을 업데이트하는 것으로 시작할 수 있다.

다자간 무역 규칙에서 국가 안보 면제를 검토하는 것은 어떤 AI 관련 자산이 자유화될 수 있는지 구별하는 데 도움이 될 수 있다.

세계 무역 기구의 전자 상거래 공동 이니셔티브는 아시아 태평양 국가들이 추진력을 얻기 위해 추진할 수 있는 포럼이다.

지역 간 상호 의존적 표준 기구는 국경 간 데이터 흐름의 자유화가 책임을 손상시키지 않도록 보장할 수 있다.

규제 지도자들은 배제를 해결하기 위해 아세안 및 태평양 섬 국가들과 협력해 규제 및 AI 전략을 강화할 수 있다.

중소기업 금융 및 디지털 역량 강화는 지역 AI 생태계에 공평하게 참여할 수 있도록 지원하는 데 핵심이 될 것이다.

기부자와 개발 실무자는 또한 AI 시스템에 대한 시민 참여와 대표성을 높이고 디지털 거버넌스에 참여하기 위한 현지 주도의 노력을 지원할 수 있다.

AI 시스템에서 집중, 현지화 및 배제에 대한 질문에 대한 쉬운 답은 없다. 그러나 조정된 AI 거버넌스는 다양한 지역 이해 관계자들이 AI 시스템을 적극적으로 관리하는 동시에 위험에 대한 투명성을 높일 수 있는 인센티브를 제공할 수 있다.