글로벌 AI 모델 경쟁과 한국의 사용성 격차 해소 방안

각국이 자국형 AI 모델을 개발하면서도 미국이나 중국 등 글로벌 모델을 혼용하는 현실 속에서, 한국이 겪고 있는 기술적 격차보다 더 큰 '사용성 서비스 경험'의 격차를 메우는 것이 중요함을 설명합니다. 증류 기술을 통한 모델 상향 평준화 흐름과 실제 사용자 경험이 미치는 영향을 분석하여, 국내 AI 생태계의 방향성을 제시합니다.

■ 글로벌 AI 모델 활용 전략
- 각국의 자국 모델 개발 및 해외 모델(미국/중국) 병행 사용 현황
- UAE와 사우디의 데이터 협력 및 중국과의 협업 사례

■ 모델 진화와 한국이 직면한 과제
- 증류(Distillation) 기술을 통한 모델 간 학습 및 성능 상향 평준화
- 기술적 똑똑함보다 중요한 '사용성 서비스 경험'의 격차 확대 위험

■ 해결 방향
- 빠른 시일 내 사용성 격차 해소를 통한 경쟁력 유지 필요성

AI 정책 입안자, 개발자 및 관련 업계 종사자들에게 글로벌 동향 이해와 사용성 중심의 대응 전략에 대한 통찰을 제공합니다.