Current AI는 CEO가 오픈 웹(open web)에 비유하는 공익적 AI 스택을 구축하기 위해 4억 달러를 투입했으며, 그 첫 번째 실질적인 시험대는 오늘날의 지배적인 모델들에서 언어 비중이 거의 없는 사람들에게 서비스를 제공하는 것입니다.

이는 영어 우선 AI의 범위를 벗어난 커뮤니티에 가장 중요합니다. 인도의 시골 농부가 죽어가는 식물을 촬영했을 때, 도움을 요청하기 위해 영어와 광대역 인터넷이 필요해서는 안 됩니다. 이것이 TechCrunch에 따르면 Current AI가 해결하고자 하는 문제입니다.

이 비영리 단체의 제안은 간단합니다. AI에는 공공 옵션 (public option)이 있어야 한다는 것입니다. 모든 모델, 데이터셋, 챗봇 또는 장치가 가장 큰 시장을 중심으로 설계된 기업용 플랫폼 뒤에 위치해서는 안 됩니다.

“만약 AI가 진정으로 변혁적인 기술이라면, 만약 그것이 모든 사람의 삶의 모든 측면을 변화시키려 한다면, 반드시 공공의 대안이 있어야 합니다.”라고 Current AI의 CEO인 Ayah Bdeir는 TechCrunch에 말했습니다. “누구나 무료로 이용할 수 있는 월드 와이드 웹 (World Wide Web)처럼 말이죠.”

어려운 점은 그 문장 이후의 모든 것입니다. 무료 접속은 컴퓨팅 (compute), 안전 (safety), 거버넌스 (governance), 현지화 (localization), 동의 (consent), 그리고 품질 관리 (quality control)에 대한 값비싼 질문들을 던집니다. Current AI는 빠르게 움직이고 있지만, 공익적 AI가 데모, 정상 회담, 보조금 발표를 넘어 실제로 작동할 수 있다는 것을 여전히 증명해야 합니다.

Current AI의 공공 옵션은 거대 AI가 놓치는 사용자들을 목표로 합니다

Current AI는 2025년 2월에 Martin Tisne에 의해 설립된 비영리 단체입니다. Bdeir는 Mozilla의 AI 전략을 이끌고, 이전에 2019년 Sphero에 매각된 STEM 교육 기업인 littleBits를 설립한 후 1월에 합류했습니다.

그 구조가 중요합니다. Bdeir는 Current AI를 정부, 기업, 자선 단체를 공익 기술 (public-interest technology) 자금 조달로 끌어들이는 **“민관 협력 파트너십 (public-private partnership)”**이라고 설명합니다. **프랑스 정부 (French government)**가 이 프로젝트에 **1억 달러 ($100 million)**를 시드 머니로 제공했으며, Ford Foundation, MacArthur Foundation, DeepMind, 그리고 Salesforce가 자금 지원 기관에 포함되어 있습니다. Current AI의 자체 사이트에 따르면, 이들은 4억 달러 ($400 million) 이상의 약정액을 확보했으며, **5년 동안 25억 달러 ($2.5 billion)**를 동원할 계획입니다.

그렇다면 Current AI는 무엇을 구축하려고 하는 것일까요? 개발자, 비영리 단체, 연구자, 공공 기관 및 커뮤니티가 처음부터 다시 시작할 필요 없이 그 위에서 구축할 수 있는 AI 리소스의 공유 계층 (shared layer)입니다.

해당 스택 (stack)에는 다음이 포함될 수 있습니다:

• 채팅 인터페이스 (Chat interfaces): 공공용 오픈 소스 (open-source) AI 어시스턴트.
• 모델 및 툴링 (Models and tooling): 파트너 조직들이 기여한 언어 모델 (language models), 안전 시스템 (safety systems), 그리고 컴퓨팅 자원 (compute).
• 데이터셋 (Datasets): 커뮤니티가 제어하는 언어 및 문화 데이터.
• 장치 지원 (Device support): 인터넷 접속이 취약한 곳을 위한 오프라인 또는 로컬 AI 도구.
• 상호 운용성 표준 (Interoperability standards): 프로젝트 간의 연결을 용이하게 만드는 공유 구성 요소.

현재 직면한 질문은 이것입니다: 비영리 단체가 또 다른 게이트키퍼 (gatekeeper)가 되지 않으면서 이 모든 것을 조정할 수 있을 것인가?

빌더들은 오픈 AI 스택을 얻지만, 백지수표를 받는 것은 아니다

Current AI는 이미 개념 슬라이드 단계를 넘어섰습니다. 지난달, 이들은 케냐 (Kenya), 레바논 (Lebanon), 그리고 브라질 아마존 (Brazilian Amazon) 전역의 4개 조직에 **320만 달러 ($3.2 million)**의 보조금을 할당했습니다.

이 프로젝트들은 Current AI가 민간 AI가 어떤 공백을 남긴다고 생각하는지를 보여줍니다.

빌더들에게 그 매력은 명확합니다. 공유된 AI 스택은 중복된 작업을 줄일 수 있습니다. 하나의 공익 프로젝트를 위해 구축된 언어 데이터셋이 다른 프로젝트에 도움을 줄 수 있습니다. 케냐에서 구축된 감사 도구 (audit tool)가 다른 지역의 작업에 정보를 제공할 수도 있습니다.

Current AI는 또한 Hugging Face, Mozilla, MIT Media Lab을 포함한 10개 조직의 연합이 7주 만에 조립한 오픈 소스 챗봇인 Alpha Chat을 출시했습니다. 각 기여자는 언어 모델 (language model), 안전 도구 (safety tooling) 또는 컴퓨팅 파워 (computing power)와 같은 스택의 일부를 제공했습니다.

XOOMAR 분석: 이것은 이 비영리 단체의 가장 강력한 단기적 경로입니다. 모든 벤치마크 (benchmark)에서 OpenAI, Google 또는 Anthropic을 이길 필요는 없습니다. 소외된 유스케이스 (use cases)를 더 저렴하게 구축하고 더 쉽게 유지 관리할 수 있도록 만들면 됩니다. 그것은 더 좁은 시험이지만, 여전히 진지한 시험입니다.

제약 요인은 자금 집행의 규율입니다. 4개 조직에 나누어지는 320만 달러는 유용한 작업을 위한 시드 머니 (seed money)가 될 수 있습니다. 하지만 그것만으로는 글로벌 AI 대안을 지속할 수 없습니다.

정부가 AI 주권과 보안에 대해 어떻게 생각하고 있는지에 대한 인접한 맥락은 미국의 차단 조치가 어떻게 한국을 보안 AI 모델로 몰아넣었는지에 대한 우리의 보도를 참조하십시오.

최종 사용자는 세련된 대중적 채택 이전에 오프라인 언어 도구를 얻게 된다

가장 명확한 사용자 사례는 Current AI가 2월 India AI Summit에서 인도 정부의 AI 언어 부문인 Bhashini와 협력한 후 구축한 Suno Sutra입니다.

힌디어로 **"듣는 연대기"**를 뜻하는 Suno Sutra는 인터넷 연결 없이도 22개의 인도 언어로 AI를 실행하는 포켓 사이즈의 오프라인 장치입니다. 이는 개발자 커뮤니티가 이를 기반으로 구축할 수 있도록 오픈 소스로 공개되었습니다.

"인도에는 수백 개의 서로 다른 언어와 방언이 있지만, 현재 AI는 이들을 대변하지 못하고 있습니다,"라고 Bdeir는 TechCrunch에 말했습니다.

이 지점이 바로 Current AI의 "AI의 월드 와이드 웹 (World Wide Web of AI)"이라는 문구가 더 구체화되는 부분입니다. 만약 AI가 클라우드 서비스 (cloud services), 프리미엄 장치, 그리고 지배적인 언어를 통해서만 잘 작동한다면, 이는 웹이 줄여주기로 했던 것과 동일한 접근성 문제를 재현하게 됩니다.

이것이 일반적인 기기에서 어떻게 작동할 수 있을까요? 원문은 벤치마크 (benchmarks), 칩 요구 사항 (chip requirements), 또는 성능 데이터 (performance data)를 제공하지 않으므로, 속도나 신뢰성에 대한 어떠한 주장도 시기상조일 것입니다. 하지만 방향성은 명확합니다. 오프라인 도구 (offline tools), 로컬 프로세싱 (local processing), 그리고 개방형 인터페이스 (open interfaces)는 연결성이 취약하거나 언어 지원이 부족한 곳에서 AI를 더욱 유용하게 만들 수 있습니다.

실질적인 미니 사례는 이미 인도의 사례에서 확인할 수 있습니다. 한 사용자가 병든 식물의 사진을 찍습니다. 이 도구는 영어나 실시간 인터넷 연결을 필요로 하지 않고 이미지를 처리하고, 현지 언어로 요청을 처리하며, 사용 가능한 지침을 반환해야 합니다.

그렇다고 해서 인간의 감독 (human oversight)에 대한 필요성이 사라지는 것은 아닙니다. 작물 조언, 건강 관리, 법률 양식, 그리고 금융 지침은 모두 출처 확인, 개인정보 보호 (privacy protections), 그리고 명확한 한계 설정이 필요합니다. Current AI의 약속은 접근성 (access)입니다. 정확성 (accuracy)은 여전히 획득해야 할 과제입니다.

Phones Spin Text Prompts Into Games With Roblox Build에서 볼 수 있듯이 소비자용 AI는 다른 방식으로도 일상적인 기기로 이동하고 있지만, Current AI는 다른 문제, 즉 AI가 영어 우선 인터페이스 (English-first interfaces)를 넘어설 때 누가 대변되는가라는 문제를 겨냥하고 있습니다.

거대 AI는 단순한 기능 경쟁이 아닌 동의의 문제에 직면하다

주류 AI에 대한 Current AI의 비판은 대기업들이 다국어 시스템을 완전히 무시한다는 것이 아닙니다. Bdeir는 인센티브 (incentive)와 동의 (consent)를 중심으로 더 날카로운 선을 긋습니다.

“빅테크는 동의나 맥락 (context)에 상관없이 시장을 확장하기 위해 다국어 모델을 구축합니다,”라고 그녀는 말했습니다.

그녀의 우려는 문화적 포획 (cultural capture)입니다. 출처 자료에 따르면 세계 구어 (spoken languages)의 절반이 멸종 위기에 처해 있으며, Bdeir는 영어 중심의 AI 시스템이 많은 언어, 문화, 그리고 공동체를 뒤처지게 만든다고 주장합니다.

이 문제는 번역을 넘어섭니다. 문화적으로 인지 능력을 갖춘 챗봇 (chatbot)은 관용구 (idioms), 지역 기관, 사회적 규범, 그리고 공동체의 지식을 이해해야 합니다. 또한 언제 데이터를 수집하지 말아야 하는지도 알아야 합니다.

“원주민 언어의 경우, 공동체가 어떠한 규칙도 설정하기 전에 선교사들의 성경 번역본이 학습 데이터 (training data)가 되어 버립니다,”라고 Bdeir는 말했습니다.

Current AI는 모델과 데이터를 로컬 (locally)에 저장하고, 시스템이 구축되기 전에 공동체 전문가를 참여시키며, 공동체가 프로세스를 중단할 수 있도록 파이프라인 (pipeline)에 동의 프로토콜 (consent protocols)을 작성하는 것이 자신들의 접근 방식이라고 말합니다. Bdeir는 Current AI의 지원 대상 중 누구도 데이터 소유권 (data ownership) 문제를 아직 완전히 해결하지 못했다는 점을 인정했습니다.

이러한 인정은 중요합니다. 공익적 AI (Public-interest AI)는 단순히 비영리 단체라는 이유만으로 도덕적 권위를 주장할 수 없습니다. 문화적 또는 개인정보 보호의 경계가 침해될 때 누가 결정하고, 누가 감사하며, 누가 이의를 제기할 수 있고, 누가 프로젝트를 중단할 수 있는지에 대해 여전히 답해야 합니다.

투자자들은 공익적 AI가 규모의 경제와 접촉했을 때 생존할 수 있는지 테스트하고 있다

Current AI를 둘러싼 가장 큰 신호는 단 하나의 장치나 챗봇 (chatbot)이 아닙니다. 그것은 그 배후에 있는 연합 (coalition)입니다.

Current AI는 정부, 자선 단체, 그리고 기술 조직들로부터 자금 지원 약속을 받았습니다. 여러 지역에서 보조금 (grants)을 지원받고 있습니다. 주요 연구 기관 및 오픈 소스 (open-source) 명성가들과 함께 구축된 오픈 소스 챗봇을 보유하고 있습니다. 또한 Sovereign AI 연구로 알려진 도쿄 기반 스타트업인 Sakana AI와 협력하여, 일본어와 문화를 비롯해 글로벌 사우스 (Global South) 전역의 공동체를 지원하는 공유 오픈 소스 AI 스택 (AI stack)을 구축하기로 계약했습니다.

리스크 목록은 깁니다:

• 신뢰 (Trust): 오픈 시스템 (Open systems)은 여전히 오정보 (misinformation), 개인정보 유출, 남용되는 자동화, 그리고 안전하지 않은 조언에 대한 보호 장치가 필요합니다.
• 자금 조달 (Funding): 무료 접근이 컴퓨팅 (compute), 보안, 현지화 (localization) 또는 지원까지 무료로 만든다는 의미는 아닙니다.
• 거버넌스 (Governance): 공동체는 데이터, 모델, 그리고 동의에 대해 실질적인 권한을 가져야 합니다.
• 품질 (Quality): 도구는 지원한다고 주장하는 언어와 맥락에서 신뢰할 수 있게 작동해야 합니다.
• 채택 (Adoption): 개발자들이 이 스택을 보조금 지원을 받는 사이드 프로젝트 (side project)로 취급하는 대신, 그 위에서 구축해야 할 이유가 필요합니다.

XOOMAR 분석: Current AI는 "AI의 월드 와이드 웹 (World Wide Web of AI)"이라는 표현이 우아하게 들리는지 여부로 평가받지 않을 것입니다. 대신 병원, 학교, 농업 협동조합, 또는 지방 정부 사무소가 그 도구들을 저렴하고 안전하며, 사람들이 실제로 사용하는 언어로 사용할 수 있는지에 따라 평가받을 것입니다.

다음 실질적인 시험대는 Suno Sutra, Alpha Chat, 그리고 320만 달러 규모의 보조금 지원 코호트 (grant cohort)와 같은 프로젝트들이 고립된 파일럿 (pilot) 프로젝트가 아닌 재사용 가능한 인프라 (infrastructure)를 만들어내느냐 하는 것입니다. 만약 성공한다면, Current AI는 민간 AI (private AI)에 대한 단순한 반론을 넘어, 실제로 작동하는 공공 계층 (public layer)이 될 것입니다.

영향 분석 (Impact Analysis)

• Current AI는 기업형 AI 인프라 (AI infrastructure)에 대한 무료 공공 대안을 만들고자 노력하고 있습니다.
• 소외된 언어에 대한 집중은 지배적인 모델들이 간과한 커뮤니티를 위해 AI 접근성을 확장할 수 있습니다.
• 이 프로젝트는 여전히 대규모 환경에서 컴퓨팅 (compute), 안전성 (safety), 거버넌스 (governance), 현지화 (localization), 동의 (consent), 그리고 품질 (quality)을 처리할 수 있음을 증명해야 합니다.

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