인도 정부가 모델을 데이터로 보내는 AI 학습안을 제안했다

인도 전자정보기술부(MeitY)가 AI 학습 데이터를 다루는 새로운 거버넌스 구도를 공개했다. 이름은 'AI 학습을 위한 데이터 역량강화·보호 아키텍처(DEPA for AI Training)'다. 핵심 발상은 데이터를 모델 쪽으로 끌어오는 대신 모델을 데이터가 있는 곳으로 보내는 것이다. 인도 정부 수석과학자문관인 아제이 쿠마르 수드 교수는 이를 두고 모델이 데이터로 이동한다고 표현했다.

구조는 세 주체로 나뉜다. 병원이나 은행, 정부기관처럼 원본 데이터를 보유한 '학습 데이터 제공자(TDP)'가 익명화와 암호화를 거친 데이터를 '데이터 익스체인지 플랫폼(DEP)'에 올린다. 그러면 '학습 데이터 소비자(TDC)'로 분류되는 모델 제작자가 그 플랫폼에 접근해 학습을 진행한다. 모델 제작자가 원본 데이터를 자기 인프라로 복사해 가는 경로는 처음부터 존재하지 않는다.

DEP는 하드웨어 기반 보안 데이터 환경 위에서 동작한다. 처리 중인 순간에도 데이터가 암호화된 채 격리된다는 것이 MeitY의 설명이다. 데이터 제공자가 정한 이용 규칙도 이 환경이 강제한다. 프레임워크 문서는 차분 프라이버시 기법을 체계적으로 적용해 모델이 개별 정보를 학습하거나 노출하지 못하게 하고, 환경 내부의 모든 활동을 감사 목적으로 불변 로그로 남긴다고 밝히고 있다.

이 설계가 나온 배경에는 대형 언어모델 개발사들이 대가 없이 세계의 데이터를 학습에 쓰는 관행에 대한 논쟁이 있다. 인도 정부는 해외에서 만들어진 모델이 인도가 당면한 문제를 풀 동기를 갖기 어렵고, 데이터 소유자의 통제권도 보장하기 어렵다고 본다. 자국 데이터로 학습한 자국용 모델을 확보하겠다는 계산이다.

기대하는 적용 범위는 넓다. 흩어져 있던 의료 데이터를 묶어 AI 진단과 신약 개발, 공중보건 관리로 이어간다는 구상이다. 금융권에서는 수천 개에 달하는 은행의 데이터를 안전하게 공유해 4억 명 규모의 금융 소외 개인과 중소기업에 정식 신용을 공급할 수 있다고 본다. 교육 분야에서는 2억 5천만 명의 학생과 290억 달러 규모 에듀테크 시장을 염두에 두고 개인화 학습과 이동 가능한 기술 자격 증명을 언급한다.

프레임워크는 국제 무대도 겨냥한다. 세계은행과 유엔 같은 기관이 추진하는 포용적 AI 생태계 논의에 인도가 기여하는 과학 외교의 수단이라는 것이다. 인도가 결제망 통합 인터페이스(UPI)와 무수수료 차량공유 플랫폼인 바라트 택시 같은 디지털 공공 인프라(DPI)를 만들어 빅테크의 시장 지배를 견제해 온 흐름과 같은 맥락이다.

개발자 입장에서 이 구조가 현실화되면 학습 파이프라인의 형태가 달라진다. 데이터를 내려받아 전처리하는 단계가 사라지고, 모델 코드와 학습 작업을 보안 환경 안에서 실행한 뒤 가중치나 결과물만 반출하는 방식이 된다. 학습 코드는 데이터 제공자가 건 이용 규칙과 차분 프라이버시 설정 위에서 돌아가므로, 프라이버시 예산이 곧 모델 품질과 직결되는 변수가 된다. 감사 로그가 남는다는 점도 실험 재현성과 규제 대응 양쪽에서 설계 요소가 된다.

다만 문서가 곧 가동을 뜻하지는 않는다. 인도 정부는 이미 여러 데이터 익스체인지를 운영하고 있지만, DEPA를 실제로 성립시키기까지 남은 작업이 얼마나 되는지는 분명하지 않다. 하드웨어 기반 보안 환경을 어느 규모로, 어떤 일정에 맞춰 세울지에 대한 구체적인 계획도 제시되지 않았다.