인공지능 오픈형과 폐쇄형 비교

구분	오픈형 AI	폐쇄형 AI
영어 표기	Open Source AI	Closed Source AI
최초 시점	2019년 GPT-2 일부 공개 (오픈소스 LLM의 상징적 시작)	2020년 GPT-3 (API 기반, 완전 폐쇄형 모델)
대표 예시	Meta LLaMA, Mistral, Falcon, Stable Diffusion	OpenAI GPT-4, Google Gemini, Anthropic Claude, 코파일럿
접근 방식	모델 가중치·코드 공개, 직접 다운로드·실행	API·웹 서비스 형태로만 사용
비용 구조	- 라이선스 무료/저렴 - GPU·서버 비용은 사용자 부담 - 유지보수·보안도 직접 관리	- API 사용량 기반 과금 (토큰 단위) - 인프라·보안은 기업이 관리 - 대규모 서비스 시 비용 급증
장점	- 투명성 확보 - 자유로운 커스터마이징·파인튜닝 - 커뮤니티 협업 가능 - 소규모·특화 서비스에 비용 효율적 - 지식 공유와 협력 촉진	- 최신 기술 반영된 고성능 - 안정적 서비스와 기업 지원 - 보안·책임 관리 용이 - 초기 인프라 부담 없음 - 책임 소재 명확
단점	- GPU 등 자원 부담 - 보안 취약 가능성 - 유지보수 부족 - 악용 가능성 (가짜뉴스, 혐오 발언) - 관리 책임 분산으로 혼란 가능	- 내부 구조 비공개 - 높은 비용 - 커스터마이징 제약 - 기업 이익 우선 - 투명성 부족 - 공동선보다 상업성 강조
적합 분야	연구, 학술, 스타트업, 특정 도메인 특화	대규모 상업 서비스, 엔터프라이즈, 보안·규제 요구 환경
규제 강도	상대적으로 낮음 (연구·커뮤니티 중심)	데이터 보호법, AI 윤리 규제, 산업별 규제 등 요구
투명성	내부 구조와 데이터 공개 → “진실 추구” 가치와 부합	내부 구조 비공개 → “불투명성”으로 비판 가능
공동체성	종교의 공동선·참여 가치와 잘 맞음	공동체보다는 이익 중심으로 보일 수 있어서 비판적
윤리적 책임	참여적 윤리 강조	종교적 관점에서 “권력 집중”으로 우려

출처: 코파일럿