인도 정부, 데이터를 이동시키지 않고 모델을 데이터로 보내는 DEPA 기반 AI 학습 체계 추진
India floats AI plan under which ‘The model travels to the data, rather than the data travelling to the model’
인도 전자정보기술부(MeitY)가 '모델이 데이터로 이동한다'는 원칙의 'AI 학습용 데이터 empowerment 및 보호 아키텍처(DEPA)'를 제시했다. 현지 데이터로 AI 모델을 학습시켜 해외 모델 개발사에 대한 통제권을 확보하려는 시도다. DEPA에서 병원, 은행, 정부기관 같은 학습 데이터 제공자(TDP)는 익명화·암호화된 데이터를 데이터 교환 플랫폼(DEP)에 공유하고, 학습 데이터 소비자(TDC)는 DEP에 저장된 데이터로 모델을 학습한다. DEP는 '하드웨어 기반 보안 데이터 환경'에서 처리 중에도 데이터를 암호화·격리 상태로 유지하며, TDP가 정한 사용 규칙을 강제한다. 프레임워크 문서는 차등 프라이버시 기법으로 개인 식별 정보를 모델이 학습하거나 노출하지 못하도록 하고, 보안 데이터 환경 내 모든 활동을 감사용으로 변경 불가능하게 기록한다고 밝힌다. 기사는 인도 정부가 이미 여러 데이터 교환 체계를 운영 중이지만 DEPA를 실제로 구현하는 데 얼마나 많은 작업이 남았는지는 불분명하다고 적었다. 금융 분야에서는 DEPA로 4억 명의 소외 계층과 MSME에 공식 신용을 확장할 수 있다는 기대가, 교육 분야에서는 2억 5천만 명 학생과 290억 달러 규모 에듀테크 시장을 대상으로 한 개인화 학습 전망이 제시됐다.
DEP의 하드웨어 기반 보안 데이터 환경과 차등 프라이버시 적용, 변경 불가능한 감사 로그는 데이터를 외부로 옮기지 않고 학습에 쓰는 방식의 구체적 설계 요소로, 민감 데이터를 다루는 학습 파이프라인 설계 시 참고할 만하다.
원문 출처
The Register — AI/ML