[인터뷰] “귀해진 기업 데이터…위험한 유출 대신 AI를 안으로 모셔라”

AI 요약

최근 한국 정부가 공공데이터를 AI 학습용으로 개방하겠다는 청사진을 밝힌 가운데 민간 기업들은 비즈니스 특화 AI를 개발 중이나 보안과 개인정보 침해, 복잡한 거버넌스 리스크와 '소버린 AI' 규제로 민감한 내부 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮기는 방식에 한계가 나타나고 있습니다. 오라클 데이터베이스엔지니어링 부문 총괄 부사장 하산 리즈비는 19일 기업 AI의 성패는 기존 DB 안으로 AI 엔진을 얼마나 안전하고 깊숙하게 끌어들일 수 있느냐에 달렸으며, 데이터를 외부로 이동시키는 'Data to AI' 방식은 보안·컴플라이언스 문제와 관계형 DB와 벡터 DB 분리 운영 시 발생하는 높은 컴퓨팅 비용과 지연 등 기술적 비효율성을 초래한다고 지적했습니다. 오라클은 DB에 내장된 벡터 검색 등 'AI to Data' 방식을 제시하고 챗GPT·제미나이 등 기업이 선호하는 모델을 DB 내부에서 활용할 수 있도록 개방성을 유지하며 AWS·마이크로소프트 애저·구글 클라우드 등 어떤 클라우드 환경에서도 오라클 DB를 구동하거나 기업 내부 데이터센터로 인프라를 배달하는 하이브리드 모델로 소버린 규제와 벤더 록인을 회피하도록 지원한다고 밝혔��니다