100년 맞은 한글날, AI 시대 새 시험대 오른 한국어

100년 맞은 한글날, AI 시대 새 시험대 오른 한국어

영어 중심 거대 언어 모델(LLM) 체제에서 교착어의 구조적 비용 한계 극복… 고순도 특화 데이터를 통한 독자적 생태계 구축 과제 대두

1926년 조선어연구회가 민족의 말과 글을 지키기 위해 ‘ 가갸날(현 한글날)’을 제정한 지 꼭 100년이 흐른 2026년 10월, 한국어는 인공지능이라는 완전히 새로운 문명사적 시험대 위에 올랐다. 현재 글로벌 AI 생태계는 영어 중심의 초거대 언어 모델(LLM)이 주도하고 있으며, 교착어 구조를 지닌 한국어는 비효율적인 토큰 분할로 인한 ‘토큰세’ 부담과 문화적 맥락 소실이라는 구조적 위기에 직면했다.
100년 전의 과제가 식민 치하에서의 언어 보존과 표준화 였다면, 오늘의 과제는 글로벌 빅테크 연산 인프라에 종속 되지 않는 ‘디지털 언어 주권’의 확립이다. 영어 대비 불리한 연산 비용과 범용 AI의 데이터 오염을 극복하고 고순도 특화 데이터 해자를 구축하는 일은, 단순한 문화적 당위를 넘어 미래 디지털 경제에서 대체 불가능한 국부(國富)를 확보하기 위한 핵심 생존 전략으로 평가받는다.

교착어 특성상 발생하는 ‘토큰세’ 한계… 한국어 전용 토크 나이저 최적화 시급

영어 중심의 AI 모델 구조는 한국어 사용자에게 이른바 ‘ 토큰세(Token Tax)’라는 경제적 불이익을 발생시킨다. 토큰(Token)은 AI가 텍스트를 인식하는 최소 단위다. 한국어는 어간에 조사와 어미가 결합하는 교착어 특성을 지닌다. 이로 인해 단어 단위로 분절되는 영어와 비교해 동일한 의미를 표현할 때 평균 2~3배 많은 토큰을 소모하는 것으로 나타났다. 이는 곧 데이터 처리 비용의 폭증과 직결된다. 모델이한 번에 수용할 수 있는 문맥 한도(Context Window) 를 한국어 입력 시 더 빠르게 소진시켜 연산 속도를 저하시키고 인프라 유지 비용을 높인다. 결과적으로 한국어 AI 서비스의 시장 경쟁력을 구조적으로 훼손하는 요인으로 작용한다.

2020년대 초반부터 국내 주요 AI 기업과 연구 기관들은 이 격차를 줄이기 위해 한국어 전용 언어 모델 개발에 투자를 집중했다. 현재 산업계는 BPE(Byte-Pair Encoding) 방식 등 기존 분절 기술을 한국어 어절 구조에 맞게 변형하여 토큰 가성비를 끌어올리는 연구에 자본을 투입하고 있다. 토큰 할당량의 차이가 클라 우드 서버 운영비와 직결되기 때문이다. 글로벌 빅테크의 범용 모델을 활용하더라도, 한국어 입출력 단계의 비용 장벽을 낮추는 기술적 경량화와 독립적 토크나이저 (Tokenizer) 최적화가 생존의 일차적 전제 조건으로 자리 잡았다.

영미권 가치관 기반 ‘번역된 지능’의 오류… 고순도 전문 데이터 기반의 버티컬 생태계 구축

AI 학습용 데이터 확보 경쟁은 ‘웹 크롤링(Web Crawling) 기반의 양적 팽창’에서 ‘고순도 정제 데이터 기반의 맥락 밀도 확보’로 전환되었다. 현재 웹상에는 기계 번역투 문장과 AI가 자체 생성한 텍스트가 범람하며 데이터 오염(Model Collapse) 현상이 가속화 되고 있다. 인터넷에 산재한 저품질 텍스트의 총량으로는 영어 기반 모델의 성능을 물리적으로 추월하는 것이 불가능하다. 이에 따라, 실리콘밸리 기업들이 구축한 범용 AI가 온전히 이해하지 못하는 문화적·제도적 해자(Moat)를 구축 하는 것이 대안으로 제시된다. 해외 모델은 영미권 가치 관을 뼈대로 삼아 한국어 표피를 입힌 ‘번역된 지능’의 한계를 지닌다. 이로 인해 한국 특유의 존비속어 체계에 담긴 다층적 인간관계, 복잡한 공공·금융 행정 절차, 관습법적 판단 영역 등에서 치명적인 문맥 오류를 발생시 키는 것으로 확인되었다.

따라서 법률 판례, 행정 기록, 의학 논문, 역사 사료 등한국 사회의 제도적 문맥을 담은 고순도 텍스트를 아카 이빙하는 작업이 요구된다. 범용 인텔리전스는 글로벌 기술 표준을 차용하더라도, 의사결정의 신뢰성이 필수 적인 버티컬(Vertical) 산업 영역은 한국어 전용 토착 모델로 방어하는 ‘투트랙 전략’이 국내 산업계의 표준으로 채택되고 있다.

시장 논리에 종속된 언어 모델의 구조적 한계… 국가 기간 인프라로서의 데이터 공공재 격상 과제

거대 언어 모델의 훈련과 유지에는 막대한 자본과 컴퓨팅 자원이 소모된다. 기업의 투자 자본은 자연스럽게 수익성이 담보된 영어권 시장이나 글로벌 통합 모델로 집중된다. 시장 논리에만 언어 생태계를 방치할 경우, 비용 대비 효율이 떨어지는 비영어권 언어는 거대 언어권의 하위 카테고리로 흡수되는 구조적 한계를 지닌다. 순수 한국어 AI 연구가 민간 기업의 단기적 투자 우선순위 에서 밀려나는 이유다. 학계와 정보통신 업계는 초거대 AI 시대의 한국어 데이 터를 도로, 통신망, 전력망과 동일선상의 국가 기간 인프라로 격상해야 한다고 지적한다. 1920년대 조선어학 회가 표준어를 제정하고 ‘말모이’ 운동을 전개하며 언어 규범을 확립했던 것과 유사한 차원의 국가적 개입과 제도적 지원이 필요하다는 분석이다.

현실적으로 민간 단독으로는 방대한 저작권 문제와 특화 데이터 수집 비용을 모두 감당하기 어렵다. 양질의 저작 물에 대한 공정한 데이터 학습 라이선스 체계를 정부 차원에서 마련하고, 공공 기관이 보유한 양질의 행정·법률 데이터를 기계 판독 가능한 형태로 전면 개방하는 조치가 필수적이다. 더불어, 무분별한 해외 모델 도입 시 발생할 수 있는 왜곡을 방지하기 위해 국가 단위의 한국어 인공지능 성능 평가 기준을 공식화하여 데이터의 질적 통제를 강화해야 한다.

현재의 위상과 남겨진 과제

한국어 생태계의 보존은 글로벌 기술 표준을 배척하는 쇄국이 아닌, 범용 기술을 수용하되 자국어의 경제적 효율성과 데이터 특수성을 지켜내는 실용주의적 접근을 요한다. 정부와 국회는 2026년 하반기 제정을 목표로 AI 관련 법안을 논의 중이며, 여기에는 학습용 데이터의 공공 저작권 활용 가이드라인과 토종 언어 모델 지원 근거가 포함될 예정이다. 2027년 본격화될 공공·금융 행정 서비스 AI 도입 사업에서도 한국어 전용 모델의 가중치가 상향 검토되고 있다. 한국어 토큰 처리의 기술적 최적화 달성률과 고품질 버티컬 데이터의 공공 자원화 구축 속도가 향후 글로벌 AI 패권 경쟁에서 한국 산업의 기술적 독립성을 결정짓는 척도가 될 전망이다.