공공 현장의 코덱스 사용, 보안 프로그램 충돌과 막힌 클라우드가 발목을 잡는다

아침 7시 넘어 공공AX 네트워크에 코덱스(코딩 AI 도구) 이야기가 올라왔다. 한 참여자가 터미널 화면이 깜빡이는 점멸 버그를 고친 사람이 있느냐며 관련 이슈 링크를 올렸고, 불편해 죽겠다는 말을 덧붙였다. 도구 자체의 버그 이야기로 시작했지만, 낮이 되자 화제는 공공 현장에서만 나오는 문제로 옮겨 갔다.

보안 프로그램과 부딪히는 로컬 AI

오전 10시 반 무렵 한 공공기관 참여자가 질문을 던졌다.

공공기관에서 코덱스같은 로컬 ai를 활용하려면 충돌하는 정보보안, 개인정보보호 프로그램이 굉장히 많은데 어떻게들 사용하고 계신가요?

로컬 AI는 내 컴퓨터에 직접 설치해 쓰는 AI 도구를 뜻하는 것으로 보인다. 그런 도구가 기관 PC에 이미 깔려 있는 보안 프로그램과 겹치면 충돌이 난다는 것이 질문의 골자다. 질문에는 이미 여러 프로그램이 얽혀 있다는 전제가 깔려 있어, 개인이 설정 몇 줄로 풀 수 있는 문제는 아니라는 무게가 읽힌다. 오후에는 다른 참여자가 개인정보 검출 경보가 계속 뜬다고 적었다. 앞의 질문과 같은 문제를 겪는다는 취지로 읽히지만, 어떤 작업에서 경보가 떴는지는 대화에 나오지 않는다.

자료를 여러 컴퓨터에 옮기는 길

두 번째 고민은 자료 동기화였다. 한 연구기관 참여자는 여러 컴퓨터 사이에서 자료를 나눠 쓰고 싶은데, 외부 클라우드가 막혀 있어 곤란하다고 했다.

구글 드라이브 같은 외부 클라우드는 회사 내에서 접속이 불가능합니다.

답은 저녁 무렵 다른 참여자에게서 나왔다. 깃허브의 프라이빗 리포지토리(비공개 저장소)에 자료를 올려 두고, 다른 컴퓨터에서 클론(내려받기)해 쓴다는 것이다. 질문한 쪽이 막혔다고 한 것은 구글 드라이브 같은 클라우드이고, 답한 쪽이 꺼낸 것은 코드 저장소 서비스라는 점에서 같은 조건에서 나온 답인지는 분명하지 않다. 이 방법이 해당 기관의 보안 정책 안에서 허용되는지도 대화에서 확인되지 않는다.

전날 질문의 연장선

이 이야기는 전날 흐름과 이어진다. 9월 28일 공공AX 네트워크에서는 내부망에 국산 AI를 접목했다는 기사가 공유됐고, 개인정보를 넣어도 되느냐는 물음에 기관 보안담당자 의견이 가장 중요하다는 답이 돌아왔다. 이날은 도구를 실제로 깔아 쓰려는 사람들이 그 보안 문턱의 구체적인 모습을 털어놓은 셈이다.

이 주제에는 참여자 7명이 9건을 남겼다. 새 모델 비교와 요금제 소식으로 하루 발화가 400건을 넘긴 방에서는 작은 대목이다. 그래도 모델 성능을 견주는 대화가 한쪽에서 오가는 동안 다른 쪽에서는 설치와 자료 이동을 걱정하는 참여자가 있었다는 점은, 공공 현장의 AI 활용이 모델 성능만큼이나 사용 환경에 좌우된다는 것을 시사한다. 이 질문에 대한 기관별 공식 해법이 나온 것은 아니어서, 다음 대화에서 어떤 우회로가 공유되는지가 관건으로 보인다.