2025-12-03 생성형 AI, 개발의 '속도'와 '위험' 사이: 우리는 어떻게 관리해야 할까?
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source: https://openchainproject.org/news/2025/12/04/webinar-a-panel-on-generative-ai-risks-and-management
일시: 2025년 12월 4일
주최: OpenChain Project
패널: Bitsea, Jun Legal, FossID, SCANOSS의 전문가 그룹
지난 2025년 12월 4일, 오픈소스 컴플라이언스와 공급망 관리의 글로벌 표준을 이끄는 OpenChain Project가 매우 시의적절한 웨비나를 개최했습니다. 주제는 바로 “생성형 AI(Generative AI)의 위험과 관리(Risks and Management)“였습니다.
개발자들 사이에서 ‘코파일럿(Copilot)‘이나 ‘챗GPT(ChatGPT)’ 없는 코딩은 상상하기 힘들어진 지금, 기업은 생산성 향상이라는 달콤한 과실과 법적/보안 리스크라는 쓴 뿌리를 동시에 마주하고 있습니다. 이번 웨비나에서는 Bitsea, Jun Legal, FossID, SCANOSS 등 업계 최고의 전문가들이 모여, 단순히 AI를 “사용한다/안 한다"의 이분법을 넘어, “어떻게 안전하게 관리하며 활용할 것인가"에 대한 실질적인 해답을 논의했습니다.
1. 환상적인 속도, 그리고 숨겨진 함정
웨비나의 서두는 생성형 AI가 가져온 압도적인 효율성에 대한 인정으로 시작되었습니다. 패널들은 현장의 목소리를 빌려, AI 도구 도입 후 개발 속도가 25%에서 50%, 심지어 그 이상 빨라졌다는 보고가 잇따르고 있다고 전했습니다.
하지만 이러한 속도 뒤에는 반드시 해결해야 할 과제가 있습니다. 바로 ‘검증되지 않은 코드의 유입’입니다. 개발자가 AI가 짜준 코드를 그대로 복사해서 붙여넣을 때, 그 코드가 어디서 왔는지, 어떤 라이선스를 가지고 있는지, 보안 취약점은 없는지 확인하는 과정이 생략되기 쉽다는 점이 지적되었습니다.
2. 충격적인 사례: “AI가 우리 코드를 표절했다?”
이날 논의에서 가장 인상 깊었고, 청중들의 이목을 집중시켰던 사례는 바로 SCANOSS의 경험담이었습니다.
소프트웨어 구성 분석(SCA) 및 컴플라이언스 전문 기업인 SCANOSS는 어느 날 황당한 사실을 발견했습니다. 생성형 AI가 자신들의 독자적인(Proprietary) 코드 혹은 특정 오픈소스 코드를 토씨 하나 틀리지 않고 그대로 생성해낸 것입니다.
이는 생성형 AI가 단순히 코딩 문법을 학습해서 새로운 코드를 ‘창작’하는 것이 아니라, 학습 데이터에 포함된 코드를 ‘암기’했다가 그대로 ‘반복(Regurgitate)‘할 수 있음을 보여주는 결정적인 증거였습니다. 만약 기업이 이 코드를 그대로 제품에 사용한다면? 본의 아니게 타사의 지식재산권을 침해하거나, 강력한 카피레프트(Copyleft) 라이선스 의무를 위반하게 될 수도 있는 것입니다. 이 사례는 AI가 생성한 코드가 결코 ‘저작권 청정 구역’이 아니라는 점을 시사합니다.
3. 패러다임의 전환: “두려워 말고, 관리하라”
이러한 위험성에도 불구하고, 패널들의 결론은 “AI를 쓰지 말자"가 아니었습니다. 오히려 FossID의 전문가는 이렇게 강조했습니다.
“우리는 생성형 AI를 두려워해서는 안 됩니다. 솔직히 말해서, 이건 환상적인 도구입니다. 우리의 역할은 위험을 과장해서 겁을 주는 게 아니라, 개발자들이 이 도구를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 필요한 도구와 프로세스를 제공하는 것입니다.”
즉, 무조건적인 금지보다는 ‘관리 가능한 위험(Manageable Risk)‘으로 접근해야 한다는 것입니다. 웨비나 진행자 역시 자신도 Copilot, ChatGPT, Claude 등 다양한 AI 도구를 매일 사용하고 있음을 밝히며, 핵심은 “어떻게 관리(Manage)하느냐"에 달려 있다고 역설했습니다.
4. 실전 가이드: 기업은 무엇을 해야 하는가?
그렇다면 구체적으로 기업은 어떤 준비를 해야 할까요? 패널들은 크게 세 가지 측면에서 실무적인 조언을 제시했습니다.
① ‘사일로(Silo)‘를 파괴하라: 법무, 제품, OSPO의 협업
AI 리스크는 법무팀 혼자서, 혹은 보안팀 혼자서 해결할 수 있는 문제가 아닙니다. 패널들은 법무(Legal), 제품(Product), 그리고 오픈소스 전담 조직(OSPO)이 반드시 함께 움직여야 한다고 강조했습니다.
- 법무: 라이선스 및 저작권 리스크 판단
- 제품: AI 도입을 통한 생산성 목표 설정
- OSPO: 실제 개발 프로세스 내 가이드라인 수립 및 교육
② 정책의 범위를 명확히 하라
단순히 “라이선스를 확인해라” 정도의 모호한 지침은 부족합니다.
우리 회사가 허용하는 AI 도구는 무엇인가?
AI가 생성한 코드를 상용 제품에 포함시킬 때의 검수 절차는 무엇인가?
입력 데이터(프롬프트)에 회사 기밀을 넣지 않도록 하는 보안 지침은 무엇인가?
이처럼 구체적인 정책(Policy)과 허용 범위(Scope)를 먼저 합의하고 정의하는 것이 첫걸음입니다.
③ 개발자를 움직이는 힘: ‘교육’과 ‘도구’
웨비나 중 진행된 실시간 설문조사에서 “AI가 생성한 코드가 법적으로 안전한지 확인하고 있는가?“라는 질문에 대해, “그렇다"는 응답은 8명에 불과했고, “모른다"는 답변도 5명이나 되었습니다.
개발자들이 보안 절차를 귀찮아하거나 거부감을 느끼는 경우에 대해, 패널들은 “강요가 아닌 이해"를 해법으로 제시했습니다.
- 개발자에게 “그냥 검사해"라고 시키면 따르지 않습니다.
- *“왜 이것이 위험한지”, “이 코드가 회사의 IP를 어떻게 위협할 수 있는지"를 명확히 교육하면, 개발자들은 스스로 조심하고 움직입니다.
- 더불어, 개발자의 워크플로우를 방해하지 않는 자동화된 검증 도구(Tooling)를 제공하여 검사 과정을 간소화해 주는 것이 필수적입니다.
5. 결론: AI 시대의 새로운 ‘체인지 메이커’가 되자
웨비나는 참석자들에게 긍정적인 비전을 제시하며 마무리되었습니다. 과거 오픈소스가 처음 등장했을 때도 기업들은 보안과 라이선스 문제로 두려움에 떨었습니다. 하지만 지금 오픈소스는 IT 산업의 표준이 되었습니다.
생성형 AI도 마찬가지입니다. 지금의 혼란과 리스크 관리 과정은 우리에게 새로운 프로세스 전문가, 변화 관리자(Change Manager)가 될 기회를 제공합니다. AI라는 거대한 파도를 두려워만 할 것이 아니라, 그 파도 위에 올라타는 법을 익히는 조직만이 다음 단계로 도약할 수 있을 것입니다.
3줄 요약
- AI는 양날의 검: 개발 속도를 50%까지 높여주지만, 타사 코드 표절이나 라이선스 위반 같은 치명적 리스크도 함께 가져온다.
- 금지보단 관리: AI 사용을 막을 수는 없다. 법무-제품-OSPO 팀이 협력하여 ‘안전한 사용 가이드라인’을 만드는 것이 유일한 해법이다.
- 도구와 교육: 개발자가 스스로 납득할 수 있는 리스크 교육을 제공하고, 개발 흐름을 끊지 않는 자동화된 검증 도구를 도입해야 한다.
이 포스팅은 2025년 12월 4일 진행된 OpenChain 웨비나 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 원본 영상은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
by Gemini 3.0