오픈소스 AI vs. 폐쇄소스 AI: 선택하기

개발자이거나 비즈니스에 AI 도구를 도입할 계획이라면 언젠가는 오픈소스 AI 소프트웨어와 폐쇄소스 AI 소프트웨어 중 하나를 선택해야 할 것입니다.

대부분의 다른 유형의 소프트웨어와 마찬가지로 오픈 소스 AI 도구는 종종 무료이며 일정 수준의 기술적 역량이 필요한 반면, 폐쇄형 소스 대안은 종종 사용하려면 비용을 지불해야 합니다.

이 글에서는 인공지능 산업의 두 부문을 비교하여, 정보에 입각한 사업 또는 프로젝트 개발 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보를 제공하고자 합니다.

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오픈 소스 AI와 클로즈드 소스 AI란 무엇인가?

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결론

오픈 소스 AI와 클로즈드 소스 AI란 무엇인가?

오픈소스 AI와 클로즈드소스 AI는 일반적으로 인공지능 소프트웨어 도구를 지칭하며, 두 가지 범주로 나뉩니다. 첫 번째 범주는 소스 코드가 공개되어 대중에게 공개된 것으로, "오픈소스"라는 명칭이 붙었습니다. 두 번째 범주는 소스 코드가 공개되지 않은 클로즈드소스입니다.

오픈 소스: 오픈 소스란 누구나 프로젝트의 소스 코드를 다운로드하고, 읽고, 실행할 수 있다는 것을 의미합니다. 소스 코드는 언제든지 컴퓨터에서 실행될 수 있는 모든 컴퓨터 프로그램에 대한 명령어 집합입니다. 대부분의 오픈 소스 소프트웨어는 프리웨어인 경향이 있지만, 일부는 유료로 제공되는 독점 시스템입니다.
닫힌 소스: 이 소프트웨어는 블랙박스 시스템에 가깝습니다. 사용할 수는 있지만 작동 원리를 알 수 없습니다. 주로 영리 기업에서 홍보하며, 사용에는 비용이 들지만 기술 지원 서비스 등이 제공되는 경우가 많습니다.

대부분의 사용자에게 AI는 ChatGPT, Deepseek, Gemini와 같은 대규모 언어 모델을 의미합니다. 그러나 TensorFlow와 같은 여러 AI 소프트웨어 도구는 오픈 소스와 클로즈드 소스 AI 소프트웨어로 동등하게 분류됩니다. 따라서 일반적으로 오픈 소스 AI 모델과 클로즈드 소스 AI 도구, 그리고 오픈 소스 AI 도구와 클로즈드 소스 AI 도구를 구분할 수 있습니다.

돈은 세상을 돌게 한다

소프트웨어 개발에는 비용이 많이 들 수 있으며, 이것이 개발자들이 수익을 창출하고 지속적인 개발 작업을 지원하기 위해 제품을 수익화하는 이유입니다. 그러나 대규모 언어 AI 모델을 개발하는 것은 일상적인 소프트웨어를 개발하는 것보다 훨씬 더 많은 비용이 듭니다.

먼저, 모델을 대규모 데이터 센터에 보관해야 합니다. 그런 다음 시스템을 구축할 유능한 엔지니어가 많이 필요하고, 인터넷 전역에서 방대한 양의 데이터를 수집한 후, 모델에 입력할 수 있도록 데이터를 정리하고 준비하는 작업(학습)도 필요합니다. 그다음에는 에너지 사용 비용과 모델 미세 조정이 필요한데, 이는 결국 더 많은 학습을 의미합니다.

결국, 개발자 한 명이 퇴근 후 여가 시간을 이용해 게임, 데이팅 웹사이트, 파일 관리자 등을 개발하고 무료로 배포할 수 있는 반면, AI 대규모 언어 모델을 개발하려면 소규모 또는 중규모 전문가 집단이 필요합니다. 인재와 인프라 구축에는 비용이 소요되며, 이것이 AI 모델 개발에 있어 매우 중요한 문제이며, 주요 업체들은 오픈 소스 또는 클로즈드 소스 방식 중 하나를 선택해야 하는 상황입니다.

오픈소스 AI의 장단점

오픈소스 인공지능 시스템에는 장단점이 있으며, 이는 소프트웨어를 통해 무엇을 달성하고자 하는지에 따라 도움이 될 수도 있고 방해가 될 수도 있습니다. 주요 장단점은 다음과 같습니다.

오픈소스 AI의 장점

투명성 및 더 나은 코드 검토오픈소스 프로젝트는 누구나 최신 버전을 다운로드하여 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 직접 확인할 수 있기 때문에 더욱 투명합니다. 폐쇄형 소스 프로젝트와 달리, 개별 개발자와 그룹은 코드를 면밀히 검토하여 결함을 찾거나 패치 및 개선 사항을 제공할 수 있습니다. 이것이 워드프레스와 같은 오픈소스 프로젝트가 인상적인 주된 이유입니다.
혁신 및 표준화: 개별 코더와 팀은 스스로 혁신을 이루고 최종 결과물을 오픈 소스 코드에 포함할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트는 최신 상태로 유지됩니다. 또한, 다양한 사람들이 함께 작업함으로써 절차, 프로토콜 및 다양한 기술이 표준화됩니다. 이는 독점 시스템이 흔히 사용하는 특정 벤더의 기술 대신, 대부분의 사람들이 사용할 수 있는 표준화된 소프트웨어를 만들어냅니다.
커뮤니티 및 협업: 대부분의 오픈소스 프로젝트에는 기여자와 사용자가 함께 협업하는 온라인 커뮤니티가 있습니다. 이러한 환경에서 사람들은 아이디어를 교환하고 자유롭게 혁신을 이루며, 폐쇄형 소스 시스템에서는 얻을 수 없는 따뜻한 커뮤니티를 형성합니다.
사용자 정의 기능: 모든 개발자는 오픈 소스 소프트웨어를 원하는 대로 맞춤 설정할 수 있습니다. 이는 폐쇄형 소스 시스템의 불편한 설계나 작동 절차에 적응하는 것보다 훨씬 낫습니다. 특히, 사소한 수정만으로도 충분히 괜찮은 시스템을 만들 수 있다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.
비용 효율성: 라이선스 비용이 없기 때문에 오픈소스 시스템 덕분에 개발자들은 기존에는 불가능했을 놀라운 프로젝트를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 워드프레스는 오픈소스 PHP 언어로 개발되어 수많은 다른 프로젝트의 플랫폼이 되었습니다. 오픈소스는 앞으로 인공지능 산업에도 이와 유사한 붐을 일으킬 것으로 예상됩니다.
데이터 주권: 마지막으로, 민감한 데이터를 다루는 사람들은 오픈 소스 AI 시스템을 사용하는 것이 더 좋습니다. 오픈 소스 AI 시스템은 데이터에 대한 주권을 제공하여 원하는 대로 사용할 수 있기 때문입니다. 폐쇄형 소스 시스템을 사용하는 것에 비해, 특히 해당 시스템이 외부에 호스팅된 경우 데이터에 어떤 일이 일어날지 보장할 수 없습니다. 온프레미스에 호스팅된 오픈 소스 소프트웨어는 민감한 데이터에 대한 최선의 솔루션입니다.

오픈소스 AI의 단점

사용자를 위한 기술 요구 사항: 대부분의 오픈 소스 소프트웨어는 "있는 그대로" 제공됩니다. 즉, 이해하지 못하거나 이해할 수 없다면 스스로 해결해야 합니다. 특히 기술 전문가를 대상으로 하는 오픈 소스 소프트웨어의 경우 더욱 그렇습니다.
기술 지원 부족: 위와 같은 이유입니다. 오픈소스 시스템에 대한 전담 기술 지원은 거의 없습니다. 기술적으로 유능한 사용자 대부분은 검색 엔진이나 온라인 포럼을 통해 문제에 대한 해결책을 스스로 찾아냅니다.

폐쇄형 소스 AI의 장단점

폐쇄형 인공지능 시스템에도 장단점이 있으며, 소프트웨어를 통해 무엇을 달성하고자 하는지에 따라 도움이 될 수도 있고 방해가 될 수도 있습니다. 장단점은 다음과 같습니다.

폐쇄형 소스 AI의 장점

고성능: 폐쇄형 소스 시스템은 일반적으로 최적화되어 있고 권장 하드웨어 또는 관련 시스템이 함께 제공되기 때문에 오픈 소스 소프트웨어 시스템보다 성능이 더 우수합니다. 물론 오픈 소스 시스템도 폐쇄형 소스 시스템만큼 고성능으로 최적화할 수 있지만, 일반적으로 숙련된 사용자가 필요합니다. 폐쇄형 소스 시스템은 일반적으로 오픈 소스 시스템보다 설치 직후부터 성능이 더 우수합니다.
중앙집중식 제어 및 더 빠른 개발: 폐쇄형 소스 AI 시스템은 통합된 초점을 맞춘 중앙 집중식 팀에 의해 개발되므로 일반적으로 수용되기 전에 기본 코드에 유용한 기능을 추가하는 자원봉사자가 필요한 경우가 많은 오픈 소스 캠프보다 훨씬 빠르고 효율적으로 필요한 기능을 개발할 수 있습니다.
규정 준수 향상: 폐쇄형 소스 AI 시스템은 오픈 소스 시스템보다 규칙과 규정을 더 잘 준수합니다. 예를 들어, 폐쇄형 소스 AI 채팅 모델을 개발한 회사는 자사 모델이 사회적 상호작용과 표현의 자유라는 용인된 경계를 벗어나지 않도록 노력합니다. 반면, 오픈 소스 시스템은 코드 개발자가 아무리 노력하더라도 이러한 규정 준수를 보장할 수 없습니다. 오픈 소스 코드를 사용하여 AI 챗봇을 만드는 사람은 누구나 원하는 대로 할 수 있습니다.
종종 기술 지원이 포함됩니다고객 지원은 클로즈드 소스 시스템이 오픈 소스 시스템보다 뛰어난 또 다른 영역입니다. AI 시스템이나 대부분의 다른 소프트웨어를 유료로 구매하는 고객이라면 소프트웨어에 문제가 발생할 때마다 고객 지원을 받을 수 있을 것으로 기대합니다. 특히 기술적인 문제일 경우 더욱 그렇습니다. 반면 오픈 소스 및 대부분의 무료 서비스는 일반적으로 고객 지원이나 기술 지원 없이 "있는 그대로" 제공됩니다. 하지만 많은 오픈 소스 커뮤니티는 사용자들이 서로 아이디어를 공유할 수 있는 포럼을 제공합니다.

폐쇄형 AI의 단점

더 높은 사용자 비용: AI 서비스를 포함한 대부분의 폐쇄형 소스 시스템은 독점적이므로 일반적으로 사용료를 지불해야 합니다. 예를 들어 ChatGPT와 같은 일부 서비스는 프리미엄 (Freemium) 이 모델은 무료 사용자에게 일부 제한된 사용을 허용하는 반면, 유료 고객은 더 많은 기능을 사용하거나 우선적으로 액세스할 수 있습니다.
편향된 모델: 폐쇄형 AI 모델은 개발자의 편향에 더 취약합니다. 예를 들어, LLM 챗봇 사용자 대부분은 자신이 받는 모든 응답이 100% AI에서 나온 것이라고 가정하며, 이러한 봇들이 조정 된 다른 반응을 피하면서 특정한 반응을 생성합니다.

선택하기

클로즈드 소스와 오픈 소스 AI 시스템의 특징을 모두 이해한다면, 여러분이나 여러분의 팀은 둘 중 하나를 선택해야 할 수도 있습니다. 아시다시피, 이는 고려해야 할 사항이 너무 많기 때문에 쉬운 일이 아닙니다. 더 빠른 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 세 가지 관점을 소개합니다.

개인 개발자: 인공지능 세계에 발을 들여놓으려는 개인 개발자라면, 학습 효과를 극대화하기 위해 오픈소스 시스템과 클로즈드소스 시스템을 모두 사용해 보는 것이 가장 좋습니다. 예산이 부족하다면 무료 버전의 독점 시스템을 사용해 볼 수도 있습니다.
시작: 스타트업이고 특히 기술 분야에 종사하고 있다면 오픈소스 시스템을 진지하게 고려해 보세요. 이를 통해 여러분의 이름을 걸고 만들 수 있는 무언가를 만들 수 있는 기회가 제공됩니다.
상업 단체: 각 시장에서 수익을 극대화하고자 하는 다른 모든 그룹과 기업에게는 클로즈드 소스가 시간을 절약하고 지연을 방지하는 최선의 방법입니다. 단, 오픈 소스로 결과를 보장할 수 있는 유능한 기술 부서나 개발자가 있는 경우는 예외입니다.

오픈소스 AI 프로젝트 목록

폐쇄형 AI 프로젝트 목록

자주 묻는 질문들 (FAQ)

오픈소스 및 폐쇄소스 AI 소프트웨어에 관해 자주 묻는 질문은 다음과 같습니다.

질문: 오픈소스 AI 모델을 다운로드하여 실행할 수 있나요?

A: 네, 무료로 다운로드하여 테스트할 수 있는 오픈 소스 AI 모델이 수백 개 있습니다. https://aimodels.org/ai-models/ 를 확인해 보세요.

질문: 오픈소스 소프트웨어는 항상 무료인가요?

A: 아니요, 항상 그런 것은 아닙니다. 대부분의 오픈 소스 소프트웨어는 무료이지만, 모든 소프트웨어가 그런 것은 아닙니다. 오픈 소스인 상용 제품도 많습니다. 많은 제품이 개인적인 용도로만 무료이고, 상업적 용도로는 비용을 지불해야 합니다.

질문: 오픈소스 소프트웨어를 판매할 수 있나요?

답변: 일반적으로 허용되지 않지만, 대형 상업용 소프트웨어와 함께 패키징하는 경우 제품에 대해 이중 라이선스 모델을 구현해야 할 수 있습니다.

질문: OpenAI는 오픈소스 기업인가요?

A: 아니요, OpenAI는 오픈소스 AI 모델을 제공하지 않습니다. 오픈소스 기업으로 시작했지만, 경영진이 자본주의의 압력에 굴복했다는 주장이 있습니다.

질문: 오픈 소스 AI 모델과 폐쇄 소스 AI 모델 중 어느 것이 더 신뢰할 수 있습니까?

A: 오픈소스 모델은 더 신뢰할 수 있습니다. 오픈소스 소프트웨어는 언제나 더 신뢰할 수 있습니다.

결론

인공지능 개발에 있어 오픈소스 및 클로즈드소스 시스템을 살펴보았고, 다양한 요구에 맞는 최적의 옵션을 확인하셨습니다. 결국 오픈소스 및 클로즈드소스 AI 도구는 각각 장단점을 가지고 있습니다. 따라서 귀사에 가장 적합한 옵션은 귀사의 소프트웨어 요구 사항에 따라 달라집니다.