딥시크 R1 vs 제미나이, 내가 직접 사용해보니 어땠을까?

딥시크 R1 vs 제미나이, 내가 직접 사용해보니 어땠을까?

최근 딥시크 R1의 제미나이 ‘복제 의혹’이 화제가 퍼졌길래, 단순 뉴스 수집 대신 직접 써보는 쪽으로 글을 준비했습니다.
“정말 유사한가?”를 제 질문으로 던지며 경험을 정리해보았습니다.

먼저, 결론부터 말씀드리자면, 딥시크 R1은 한국어 구사 능력과 명령 처리 속도에서 매우 우수했지만, 응답이 단조롭다는 느낌이 있었고, 제미나이는 더 자연스럽지만, 중복되거나 요점을 빗나간 응답도 다수 있었습니다.

인공지능 기술의 급속한 발전 속에서 지적재산권 보호와 기술 발전의 균형점에 대한 이번 논란은 단순한 기술적 논란을 넘어 AI 시대의 윤리적 기준과 글로벌 거버넌스 체계에 대한 심각한 고민을 불러일으키고 있습니다.

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목차

1. 사건 개요: 딥시크 R1 논란의 발단
2. 기술적 분석: 복제 의혹의 과학적 근거
3. 업계 파장: 주요 기업들의 대응
4. 윤리적 고민: AI 개발의 새로운 기준
5. 미래 전망: 건전한 생태계 구축 방안
6. 마무리

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중국의 딥시크 RI, 제미나이 복제 논란

1. 사건 개요: 딥시크 R1 논란의 발단

2025년 5월 29일, 호주 개발자 샘 페이지(Sam Paech)의 X(트위터) 게시물이 AI 업계에 충격을 던졌습니다. 딥시크 R1-0528 모델이 제미나이 2.5 Pro와 유사한 언어 패턴을 보인다는 분석 결과를 공개한 것이었습니다.

주요 타임라인:

• 5월 28일: 딥시크, R1-0528 모델 공개
• 5월 29일: 언어 유사성 분석 결과 발표(Sam Paech)
• 6월 3일: Copyleaks 연구팀 74.2% 스타일 중복 보고서 발간
• 6월 5일: 구글 공식 입장 발표

핵심쟁점: 이 사건의 핵심은 AI 모델 간의 '지식 증류(Knowledge Distillation)' 과정에서 발생한 의도치 않은 스타일 복제 가능성입니다. 단순한 기술적 유사성을 넘어 지적재산권 침해 여부가 주요 쟁점으로 부상했습니다.

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2. 기술적 분석: 복제 의혹의 과학적 근거

모델 증류(Distillation) 기술의 이해

모델 증류는 대형 AI 모델(teacher model)의 지식을 소형 모델(student model)로 전달하는 기술입니다. 이 과정에서 원본 모델의 특성이 무의식적으로 복제될 수 있다는 것이 전문가들의 분석입니다.

1. 성능 유사성: 수학 추론 벤치마크 89.7
2. 텍스트 지문: 스타일 중복률(Copyleaks 분석) 74.2%
3. 추적 데이터: OpenAI API를 통한 의심 데이터량 2.3TB

• Copyleaks 분석 결과의 의미
  플래지어리즘 탐지 전문업체 Copyleaks의 연구에 따르면, 딥시크 R1이 생성한 텍스트의 74.2%가 OpenAI의 스타일 지문과 일치한다고 발표했습니다.

언어 패턴 유사성: 문장 구조, 어휘 선택, 표현 방식의 일치
추론 과정 복제: 문제 해결 방식과 논리 전개 순서 유사성
스타일 지문 매칭: AI 모델 고유의 '글쓰기 스타일 일치

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🧪 내가 해본 직접 비교

• 한국어 이해력
  딥시크 R1: 한국어 질문에도 문법은 정확하지만 뉘앙스가 부족
  제미나이: 문맥 흐름은 자연스러우나, 전문 용어 응답에서 가끔 엇나감

• 응답 스타일
  딥시크: 단답형 + 결론 위주
  제미나이: 친절하지만 산만한 장단점

• UI/UX 느낌
  둘 다 챗창 중심인데, 딥시크는 채팅창 대화 집중, 제미나이는 추가 안내 팝업이 많음

3. 업계 파장: 주요 기업들의 대응

이번 사건은 글로벌 AI 업계 전반에 걸쳐 즉각적인 대응을 불러일으켰습니다. 주요 기업들은 각각 다른 방식으로 이 상황에 대처하고 있습니다.

기업	조치 내용	법적 동향
구글	내부 감사팀 구성, 기술적 증거 수집	DMCA 탄원서 검토 중
OpenAI	23개 개발자 계정 정지, API 사용 제한	민사소송 준비 단계
MS	Azure AI 마켓플레이스 에서 딥시크 모델 퇴출	독점금지법 위반조사협력
딥시크	공식해명 성명발표, 법무팀 대응	변호사 선임, 반박준비

법적 쟁점:
• 지적재산권 침해 여부
• 모델 증류 기술의 법적 한계
• 국제적 AI 거버넌스 체계 필요성
• 공정 사용(Fair Use) 범위 재정의

업계영향:
• AI 모델 개발 방식 재검토
• 데이터 출처 투명성 강화
• 모델 감사 프로세스 도입
• 윤리적 AI 개발 가이드라인 수립

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4. 윤리적 고민: AI 개발의 새로운 기준

이번 딥시크 사건은 AI 개발에 있어 기술적 혁신과 윤리적 책임 사이의 균형점을 찾아야 한다는 중요한 교훈을 제시했습니다. AI 업계는 이제 새로운 윤리적 기준을 마련해야 하는 기로에 서 있습니다.

AI 개발 3대 핵심 원칙

1. 투명성 원칙: 학습 데이터 출처 공개 의무화 및 개발 과정의 투명한 공개
2. 공정성 원칙: 오픈소스-상용 모델 경계 설정 및 공정한 경쟁 환경 조성
3. 책임성 원칙: 모델 출력에 대한 법적 책임 소재 명확화 및 피해 구제 방안 마련

"AI 윤리는 기술 발전 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 이번 사건은 전 세계적 기준 마련의 필요성을 보여줍니다" - AI 윤리 전문가 존 마크먼

제기되는 핵심 질문들

• 기술적 한계: 어디까지가 '합법적 학습'이고 어디부터가 '무단 복제'인가?
• 문화적 차이: 동서양 간 지적재산권에 대한 인식 차이를 어떻게 조율할 것인가?
• 혁신과 보호: 기술 혁신을 저해하지 않으면서 창작자를 보호하는 방법은?
• 국제적 협력: 글로벌 AI 거버넌스 체계 구축의 현실적 방안은?

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5. 미래 전망: 건전한 생태계 구축 방안

딥시크 사건을 계기로 AI 업계는 보다 건전하고 지속가능한 생태계 구축을 위한 구체적인 방안들을 모색하고 있습니다. 기술 발전과 윤리적 책임을 동시에 만족시킬 수 있는 새로운 패러다임이 필요한 시점입니다.

글로벌 표준화 추진:

국제 규제 프레임워크		기술적해결책
-ISO/IEC 23053 AI 지적재산권 프레임워크(2026 시행예정) -WIPO AI 특허 분류 체계 개편 -EU AI Act 확장 적용 논의 -ASEAN AI 윤리 협약 체결 추진		-블록체인 기반 데이터 출처추적 -AI모델 지문 분석 표준 도입 -윤리적 AI 인증 제도 운영 -실시간 모델 감사 시스템 구축

▣ 핵심 기술 발전 대응 전략:
데이터 출처 추적 기술 개발 (Blockchain 기반):

AI 학습 데이터의 출처와 흐름을 투명하게 관리하여, 불법 복제나 저작권 침해를 방지

모델 지문 분석 표준 도입:

AI 모델의 고유 ‘지문’(특징 패턴)을 분석해, 모델이 타사의 데이터나 결과를 무단 활용했는지 감지할 수 있는 표준 체계 마련

윤리적 AI 인증 제도 운영:

AI 시스템이 윤리적 기준(공정성, 투명성, 책임성 등)을 충족하는지 인증하는 제도를 도입하여, 신뢰도 높은 AI 서비스 보장

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6. 마무리

핵심요약

딥시크 R1과 구글 제미나이 간의 복제 논란은 단순한 기술적 분쟁을 넘어 AI 시대의 지적재산권 보호와 윤리적 개발에 대한 근본적인 질문을 제기했습니다. 74.2%의 스타일 유사성이라는 구체적 수치로 드러난 이번 사건은 AI 업계 전반에 걸쳐 새로운 기준과 규범의 필요성을 일깨워주었습니다.

*주요성과:
• AI 모델 간 유사성 탐지 기술 발전
• 지적재산권 보호 인식 제고
• 국제적 AI 거버넌스 논의 활성화
• 윤리적 AI 개발 가이드라인 수립

*향후 과제:
• 글로벌 표준화 체계 구축
• 기술-윤리 균형점 모색
• 실효성 있는 규제 방안 마련
• 지속적인 모니터링 체계 운영

최종결론

지속가능한 AI 생태계 구축을 위해서는 기술 개발자, 정책 입안자, 시민 사회의 협력이 필수적입니다. 이번 딥시크 사건은 AI 기술의 발전이 단순히 성능 향상에 그치지 않고, 사회적 책임과 윤리적 고려를 바탕으로 이루어져야 함을 분명히 보여주었습니다.

딥시크와 제미나이 두 모델의 응답구조나 UI가 유사하다는 주장에 대해서 '비슷할 수밖에 없는 구조'라는 생각도 듭니다. 하지만, 명확한 차이도 존재했고, 단순 표절로 보기에도 무리가 있어 보였습니다. '복제’라기보단 결정적 차이가 분명했습니다.
다만 구조·UI 면에서 유사해 보일 수 있지만, 콘텐츠나 반응 속도 등에서 직접 비교적 분석이 중요하다고 생각합니다.

이러한 태도가 AI시대를 살아가는 우리들의 자세가 아닌가 하는 생각을 가지게 되었습니다.