<고진 디지털플랫폼정부위원회 위원장>
디지털플랫폼정부위원회 위원장 고진입니다.

오늘 행사는요, 청와대 영빈관에서 대통령 주재로 디지털플랫폼정부 실현계획 보고대회가 있었고요. 원래 계획은 11시 45분에 끝났어야 되는데 거의 10시에 시작해서 2시간 풀로, 2시간 걸렸습니다.

그리고 대통령 모두말씀 하시고 나서는 기자분들이 나간 상태에서 저희 디지털플랫폼정부가 구현하는 디지털플랫폼정부에 의한 핵심 사례 발표가 있었고요. 핵심 사례가 공장 간편 인허가 서비스, 그다음에 관공서의 첨부서류 제로화 그리고 알아서 맞춤형으로 제공하는 국민혜택 알리미, 세 가지에 대한 민간위원들의 발표가 있었습니다.

그러고 나서 제가 디지털플랫폼정부 실현계획을 발표했고요. 또, 그리고 오른쪽에 앉아 계신 과기부 장관님께서 초거대 인공지능 경쟁력 강화 방안에 대해서 발표를 하셨고, 또 개인정보보호위원회 위원장님께서 데이터 혁신을 위한 국민의 신뢰 확보 방안에 대해서 발표를 하셨습니다.

그리고 토론이 이어졌는데요. 토론은 제가 사회를 본 일부 디지털플랫폼정부의 변화상과 발전 전략에 대한 토론이 있었고, 2부는 최상목 경제수석이 사회를 본 언론·국회의 디지털플랫폼정부에 대한 제언에 대한 토론이 있었습니다.

지난해 9월 디지털플랫폼정부위원회가 출범했는데요. 출범할 때 제가 약속을 드렸습니다. 지난해 9월 출범식에서는 디지털플랫폼정부의 추진 방향에 대해서 보고를 드렸고요. 오늘은 7개월 정도 지났는데 지난 6개월 동안 저희 민간위원들하고 각계 전문가들이 모여서 160회 이상의 회의를 거쳐서 디지털플랫폼정부에서 도출한 핵심과제에 대해서 보고를 드렸습니다.

아까 제가 디지털플랫폼정부가 국민분들께 보여주고자 하는 미래상을 구체적인 사례로 설명드렸다고 말씀드렸는데요.

첫 번째가 공장 간편 인허가 서비스였습니다.

공장을 지으려는 기업이 후보지 추천부터 승인·신고 절차를 한 곳에서 할 수 있게 한 공장 간편 인허가 서비스인데요. 관공서에 불필요하게 서류 발급 제출하지 않도록 관공서... 공장 간편 인허가 서비스는 사실 디지털 트윈을 활용해서 했습니다.

그래서 저희가 여기서 얘기하는 디지털 트윈은 조금 확장된 개념의 디지털 트윈인데요. 여러분이 알고 계시는 현실세계를 디지털 공간으로 옮겨놓은 그런 디지털 트윈뿐만이 아니라 저희가 말씀드리는 디지털 트윈은 각종 규제 사항이나 아니면 지자체의 인센티브, 지자체의 조례나 또, 많은 정보들이 같이, 디지털 공간에 같이 올라가 있는 형태의 디지털 트윈입니다.

그래서 인공지능을 통해서 내가 어느 지역과 또 어느 정도의 땅이 필요하다, 또 공장의 업종은 무엇이다, 정도의 인포메이션을 넣으면 인공지능이 알아서 디지털 트윈 속에서 나에게 적합한 장소를 추천해 주고, 또 그 속에서 3D로 시뮬레이션을 해보고 또 바로 지자체에 공장 허가를 신청할 수 있도록 만드는 원스톱 서비스였습니다.

그리고 두 번째 저희 발표는 관공서 첨부서류 제로화였습니다.

정부가 제공하는 다양한 복지혜택서비스를 알아서 맞춤형으로 배달하는 혜택 알리미라는 서비스에 대해서 말씀을 드렸습니다.

그리고 세 번째는... 그렇게 되겠네요.

그리고 대통령께서는 디지털플랫폼정부를 구축하면 인공지능·데이터 등의 분야를 키워낼 수 있고 정부는 자연스럽게 큰 R&D 투자를 하고 우리 산업에 긍정적인 효과가 막대할 것이라고 판단된다고 말씀하셨습니다.

그리고 오늘 다른 보고대화하고는 다르게 국회의원들과 언론인들이 참석하셨습니다. 그래서 저희 발표를 들으시고 국회의원... 언론인들의 따끔한 지적도 있으셨고요. 또, 좋은 제언도 있으셨습니다. 그리고 국회의원들께서도 많은 지원한다는 발언이 있으셨습니다.

지금부터 오늘 논의된 내용에 대해서 과기부 장관님, 개인정보보호위원회 위원장님과 함께 같이 소개드리도록 하겠습니다.

지금 보시는 장표가 제가 오늘 발표한 자료인데요. '새로운 대한민국, 디지털플랫폼정부의 실현계획'입니다. 여기서 뭐, 앞에서 지금 설명을 드렸기 때문에 3페이지부터 가시면 되겠습니다.

지금 디지털플랫폼정부위원회는 디지털플랫폼정부를 국민이 불편함을 느끼는 요소는 모두 없애서 편안한 국민행복 플랫폼으로, 또 국민을 중심으로 모든 정부기관이 원팀으로 뛰는 편안한, 원팀으로 뛰는 정부혁신플랫폼으로, 그리고 기업에게는 무한한 성장의 기회를 제공하는 기업성장플랫폼으로 만들어 나가고자 합니다.

이를 위해서 위원회는 인공지능 데이터로 만든 세계 최고의 디지털플랫폼정부를 비전으로 제시하고요.

또, 4대 핵심 추진과제를 도출하였습니다. 국민을 중심에 두고 모든 정부 서비스를 재설계하고 정부는 하나의 팀으로 유기적으로 협력하면서 똑똑하게 일하고, 기업은 디지털플랫폼 위에서 창의적인 아이디어를 테스트하고 실현해 볼 수 있도록 지원해 나갈 것입니다.

그리고 이런 모든 활동이 국민들께서 믿고 안심하실 수 있는 환경에서 이루어질 수 있도록 만들어가겠습니다.

그럼 지금부터 4대 핵심 추진과제를 구체적으로 설명드리겠습니다.

먼저, 국민의 소소한 일상부터 특별한 순간까지 챙기는 정부가 되겠습니다.

2026년까지 1,500여 개의 정부 서비스를 통합 연계하여 국민들이 더 이상 이곳저곳으로 찾아다니지 않고 한 곳에서 한 번에 민원을 해결할 수 있도록 하겠습니다.

또한, 앞서... 몰라서, 바빠서, 당연히 누려야 할 혜택을 놓치지 않도록 국민 한 분, 한 분의 상황에 맞춰서 미리 알려드리고 챙기도록 하겠습니다.

그리고 디지털플랫폼정부가 무엇인지 국민이 직접 체감할 수 있는 국민드림 프로젝트도 본격 추진해 나갈 생각입니다.

두 번째 핵심 추진과제인데요. 정부 내부, 정부와 민간 사이를 가로 막는 칸막이를 과감히 없애겠습니다.

디지털을 기본으로 해서 행정체계 전반을 재설계하고, 데이터 활용을 가로막는 법령을 전면 개편하여 똑똑한 원팀 정부로 일하도록 하겠습니다.

이를 통해서 기관과 데이터 공유 및 활용을 확대하여 첨부서류 제로화를 조속히 완성해 나가겠습니다.

또한, 국민 생활과 밀접한 주요한 정책은 반드시 데이터 분석을 통해서 객관적인 사실에 근거해 만들도록 하고, 세계 최초로 정부 전용 초거대 AI를 도입하여 정부 행정의 효율을 획기적으로 높여 나가도록 하겠습니다.

세 번째, 공공의 데이터와 서비스를 민간과 융합하여 활용할 수 있도록 디지털플랫폼정부 혁신 인프라를 구현하고 정부 서비스를 항상 최신, 최고 수준으로 유지할 수 있도록 정부시스템의 클라우드 네이티브 전환을 추진해 나가겠습니다.

세 번째 핵심 추진과제입니다.

디지털플랫폼정부를 민관이 함께 하는 성장 플랫폼으로 만들어서 전략산업으로 육성하겠습니다.

이를 위해서 초연결 디지털 트윈을 구축하여 고품질 데이터 기반의 국정운영을 지원하고, 국민, 기업들이 현장에서 겪는 인허가의 복잡한 과정 또한 간소화해 나가겠습니다. 그리고 국민과 기업이 원하는 고부가가치 데이터도 신속하게 개방하도록 하겠습니다.

또한, 민간의 역량으로 정부 서비스를 혁신하는 고브테크 산업을 육성하고, 공공 서비스를 개방해서 서비스형 소프트웨어 기업, SaaS 기업을 2026년까지 1만 개 육성하겠습니다.

아울러, 디지털플랫폼정부의 혁신 역량이 지역으로 확산되도록 권역별 DPG 네트워크를 구축하고 협의체를 운영하여 지역의 혁신도 지원하겠습니다.

마지막으로, 국민께서 안심하고 활용할 수 있는 디지털플랫폼정부를 만들기 위해서 개인정보에 대한 국민 권리를 강화하겠습니다.

자신의 정보가 언제, 어떻게 활용되었는지 확인할 수 있는 개인정보 통합관리시스템을 구축하고, 국민이 동의하면 개인정보를 지정한 곳에 보낼 수 있도록 마이데이터 유통체계를 확립해 나가겠습니다.

그리고 데이터가 개방되고 공유되는 환경을 안전하게 지키기 위해서 제로 트러스트, 공급망 보안 등 새로운 보안체계를 도입하고 동형암호, 인공지능 등 신기술을 공공에 먼저 적용하여 보안산업의 경쟁력도 강화해 나가겠습니다.

앞에서 말씀드린 핵심추진 과제들을 속도감 있게 추진하여 가시적인 성과를 만들어 나가겠습니다.

우선 올해는 부가가치 높은 핵심, 고부가가치 핵심 데이터를 개방하고, 행정부, 사법부 간의 디지털 연계를 시작하고 국민체감선도 서비스를 제공함으로써 추진동력을 확보하겠습니다.

2024년에는 주요 대국민서비스를 한 사이트에서 통합 제공하고, 디지털플랫폼정부 허브를 구축하고 정부 전용 초거대 AI 도입 등 기반 구축으로 실행력을 높여 나가겠습니다.

그리고 2025년에는 디지털 행정 혁신을 가속화하여 디지털플랫폼정부가 성숙 단계에 진입하도록 만들어 나가겠습니다.

이를 통해서 2026년에는 디지털플랫폼정부의 성과를 국민께 가시적으로 보여드리겠습니다.

온라인으로 제공되는 모든 공공서비스가 100% 통합돼서 국민들이 한 곳에서 일처리가 가능하게 될 것입니다.

첨부서류 제로화로 연간 2조 원 이상 국민의 시간과 비용을 절감해 드릴 것입니다. 그리고 공공부문의 종이 사용량은 50%로 감축되고, 또 SaaS 기업도 1만 개 육성될 것입니다.

이와 같은 계량적 성과뿐만 아니라 디지털플랫폼정부는 더욱 중요한 가치를 국민께 드리려고 합니다.

국민은 개인별 맞춤서비스를 차별 없이 누릴 수 있고, 또 첨부서류 제로화로 시간과 비용을 절감해 나갈 것입니다.

정부는 데이터 기반으로 정교하게 정책을 수립하고 문제 해결을 위해 민관 데이터 협업으로 신속히 대응할 뿐만 아니라 지역도 함께 디지털 혁신을 통해 성장해 나갈 것입니다.

그리고 고브테크 산업 성장이 디지털 인재 양성, 고용 창출로 이어질 것으로 기대하고 있습니다. 또한, 정부시스템은 모든 데이터는 안전하게 활용되어 신뢰받는 디지털플랫폼정부가 될 것을 약속드립니다.

디지털플랫폼정부는 인공지능과 데이터를 기반으로 정부와 민간이 긴밀하게 협력하여 세계적인 모범사례를 만들어 나가는 희망차고 담대한 도전입니다. 여러분들의 많은 관심과 지원을 부탁드리겠습니다.

감사합니다.


<이종호 과학기술정보통신부 장관>
반갑습니다.

지금부터 초거대 인공지능 경쟁력 강화 방안을 간략히 보고드리도록 하겠습니다.

챗GPT 출시 이후 초거대 AI가 만들어낼 무한한 가능성에 전 세계의 이목이 집중되고 있습니다.

대통령님의 뉴욕 구상을 시작으로 과기정통부는 우리나라 초거대 AI 경쟁력 강화를 목표로 기업, 학계 등 다양한 전문가 의견수렴 과정을 거쳐서 이번 정책을 수립하였습니다.

초거대 AI는 디지털산업 자체를 파괴적으로 혁신하고 의료·금융·법률 등 전 산업 지식업무의 생산성을 높이는 산업 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

이런 기대와 함께 AI 리터러시 문제, 기존 제도에 대한 정비, 일자리 그리고 AI 신뢰성·윤리 등 다양한 우려에 대해서도 선제적 대응이 필요합니다.

우리는 독자적 초거대 AI 플랫폼을 보유한 4개국, 4개 나라 중 하나입니다. 그동안 우리가 확보한 핵심 인프라를 기반으로 우리 기업들이 다양한 초거대 AI 기반 특화서비스를 출시하여 세계를 향해 도전하고 있고 충분히 잘 해낼 것이라 믿습니다.

초거대 AI로 국민 모두가 AI를 잘 활용하는 디지털경제를 가속화하기 위해서 우리가 강점이 있는 한국어 플랫폼을 토대로 비영어권부터 글로벌 시장 공략을 시작하고 혁신적 초거대 AI 응용서비스로 전문특화 분야 세계 1위에 도전해 나가려고 합니다.

이를 위해 세 가지 추진전략을 말씀드리도록 하겠습니다.

먼저, 초거대 AI 개발에 필수적인 핵심 인프라를 확충하겠습니다.

초거대 AI 학습에 필요한 핵심 데이터를 보강하고, 지금의 초거대 AI가 가진 기술적 한계를 돌파하는 연구개발을 시작할 것입니다.

우리나라 클라우드 경쟁력 강화를 위해 추진해온 K-클라우드를 초거대 AI가 효과적으로 활용하도록 하기 위한 핵심기술 고도화도 추진하겠습니다.

초거대 AI 플래그십 프로젝트와 공공선도 프로젝트를 추진하여 초거대 AI 기반 특화서비스 개발을 지원하겠습니다.

아울러, 현재 진행 중인 AI 인재양성 사업에 초거대 AI 관련 내용을 확충하고, 일반 국민 대상의 초거대 AI 활용 역량 교육을 5년간 총 100만 명 대상으로 실시하겠습니다.

초거대 AI 확산에 따라 의료, 제조, 금융 등 다양한 분야에서 제기되는 공정경쟁, 보안, 윤리 이슈에 대한 논의를 진행하여 사회적 수용력을 향상시켜 나가고 초거대 AI 활용 측면에서 지식재산권, 개인정보 등 기존 규제를 점검하며 초거대 AI의 위험 우려에 대응하여 AI 신뢰성, 성능평가를 추진하는 등 사회 각계의 공론화 과정을 거쳐서 디지털 모범 국가의 기틀을 마련하겠습니다.

과기정통부는 초거대 인공지능을 국가미래전략산업으로 육성하여 국민 모두가 인공지능의 혜택을 누리고 디지털 경제를 가속화하는 데 최선을 다하도록 하겠습니다.

감사합니다.


<고학수 개인정보보호위원회 위원장>
말씀드리겠습니다.

앞선 발표가 주로 정부 또는 기업에 어떤 도움을 줄 수 있을지, 그런 관점에서 디지털 혁신 전략에 관해서 논의를 했다면 저희 개인정보보호위원회는 국민의 관점이 당연히 중요한 출발점이 됩니다.

앞으로 다양한 데이터가 활용되고 초거대 AI가 등장하면서 우리 삶의 곳곳에 많은 변화가 나타날 것으로 예상이 되고 있습니다.

이런 디지털 혁신의 과정에서 개인정보보호위원회의 역할은 새로운 변화에 대한 부작용과 위험을 최소화하여 국민의 신뢰를 확보하고, 또 그런 신뢰에 기초해서 신산업 성장의 토대를 마련하는 것이라고 생각을 합니다.

프라이버시 보호라고 하는 것은 결국은 정보 주체의 권리 보장에서부터 출발을 합니다. 이번 개인정보보호법 이제 개정이 됐고요. 개인정보법 개정의 과정에서 마이데이터 개념이 분야를 막론하고 전면적으로 도입되게 되었습니다. 이를 계기로 국민이 데이터의 진정한 주인이 되는 새로운 시대를 열어가도록 하겠습니다.

마이데이터란 지금까지는 현실적으로 적지 않은 경우에 수동적으로 동의 의사를 표시했던 정보 주체가 앞으로는 적극적으로 자기 정보를 통제할 수 있는 그런 기틀을 마련할 수 있게 해 주는 제도라고 할 수 있겠습니다.

대통령께서도 '내 데이터에 대한 확실한 소유권 보장이 필요하다.', 또 '데이터 이동을 위해서 경제적 가치가 고도화될 수 있다.' 이런 강조를 하신 바가 있습니다.

마이데이터 관련해서 몇 가지 예시를 드려서 말씀드려 보겠습니다.

요양병원에 노부모를 모신 자녀들은 부모님이 어떤 돌봄을 받고 계신지, 어떤 투약을 받고 계신지 이런 것을 알 수 있게 될 것이고요. 이를 통해서 안심을 할 수 있게 되고요.

학생들은 학업 데이터를 바탕으로 해서 진로라든가 적성 상담을 받을 수 있게 됩니다.

또, 병원 검사 결과 공유를 할 수 있게 되면서 CT나 MRI 같은 검사를 중복해서 받을 필요가 줄어들게 될 것입니다.

이런 과정을 통해서 국민은 맞춤형 서비스를 누릴 수 있고 다양한 스몰테크 기업이 성장할 수 있을 것으로 기대를 하고 있습니다.

이런 마이데이터 확산되려면 신뢰성의 확보가 매우 중요합니다. 이를 위해서 정보 주체가 전송 이력을 확인하고 언제든지 필요하면 이동을 중단할 수 있도록 하는 그런 권리를 보장하도록 하는 한편, 교묘하게 전송을 유도하는 그런 기만행위, 다크 패턴 이런 행위를 차단하도록 하겠습니다.

또한, 식별·인증·보안체계를 마련하고 개인정보 처리자에 대한 관리감독과 위법행위에 대한 엄정한 제재를 통해 국민이 안심할 수 있는 데이터 활용 생태계를 조성하겠습니다.

제도 도입 초기에는 법·제도를 설계하고 데이터 표준화, 전송지원 플랫폼 등 핵심 인프라를 구축하는 데 집중하도록 하겠습니다.

또 국민들이 체감하실 수 있도록 선도 서비스를 속도감 있게 추진하고 인센티브를 충분히 마련해서 빠르게 가시적 성과를 만들어내도록 하겠습니다.

그리고 이를 위해서는 민관협의체 그리고 관계부처가 참여하는 실무추진단을 신설해서 일관성 있고 균형감 있는 정책을 추진하도록 하겠습니다.

앞에서도 말씀이 나왔습니다만 AI가 성장하면서 큰 기대가 형성되고 있지만 또 다른 한편 프라이버시 침해에 대한 우려, 그 이외의 우려들도 나타나고 있습니다.

급속도로 변화하고 있는 AI 환경을 고려해서 지금까지는 규정 중심의 개인정보보호 법체계가 운영되어 왔다면 앞으로는 원칙 중심으로 개인정보보호를 하는 그런 패러다임의 변화를 가져오려고 합니다.

그리고 이를 위해서 개인정보위원회는 AI의 전 과정에서 개인정보보호 원칙을 제시해서 균형된 데이터 활용 기준을 정립해 나가도록 하겠습니다.

우선, 이번에 개정된 개인정보보호법을 통해서 AI 기반 결정에 대한 정보 주체의 대응권이 신설되었습니다. 또, 정보 주체의 권리를 부당하게 침해하지 않는 범위 내에서는 자율주행 목적으로 영상을 촬영하는 것도 가능하게 되었습니다.

여기서 한발 더 나아가서 AI 모델을 개발할 때 공개된 정보는 어떤 식으로 활용할 수 있을지, 가명 처리는 어떻게 하는 것이 좋을지, 또 고위험의 기술로부터 생체정보는 어떻게 보호할지 등 글로벌 스탠더드를 선도하는 정책 방향을 제시하겠습니다.

그리고 오전에 제가 행사에서는 말씀을 드리지 않았었는데요. 챗GPT 관련해서 여러 가지 궁금증이 있는 상황입니다. 오픈 AI가 챗GPT 발표를 하면서 어떤 데이터를 수집해서 활용을 했는지에 관한 상세한 설명은 내놓지 않은 상황이었고요. 그래서 저희 위원회에서 오픈 AI에 질의를 한 바가 있습니다.

그래서 오픈 AI 측과 소통창구가 개설됐고, 일단 간단한 응답이 왔습니다. 앞으로 더 많은 소통을 하게 될 것인데요. 지금 이 자리에서 말씀드릴 수 있는 것은 오픈 AI의 답변 중에 한국인 이용자, 챗GPT 한국인 이용자가 적지 않게 있다, 지금 파악한 것으로는 220만 정도의 한국인 이용자가 있다, 라는 설명을 들었습니다.

그래서 당연히 한국 이용자가 많이 있으니까 앞으로 어떤 상황인지에 관해서 조금 더 구체적으로 알아보는 그런 과정을 진행할 예정입니다.

공공부문입니다.

마지막으로 강조하고 싶은 것은 공공부문의 개인정보 보호체계 개선입니다.

현재 개인정보를 다루고 있는 공공부문의 주요 시스템 중에서 접속기록 점검 기능이 미흡한 시스템이 3분의 2에 달할 정도로 많이 있습니다. 그래서 공무원의 일탈행위를 원천적으로 차단할 수 있도록 하기 위해서 접속기록을 관리하고 점검하는 기능의 도입을 의무화하고, 개인정보를 다루는 공무원, 또 관련된 주요 시스템에 대한 관리·감독도 철저하게 해나가도록 하겠습니다.

국민이 신뢰할 수 있는 데이터 생태계를 조성하여 디지털 대전환 시대에 국제적인 선도국가로 거듭날 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

감사합니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 안녕하십니까? 먼저, 이종호 장관님께 질문드리고 싶은데요. 아까 일반 국민 대상으로 초거대 AI 활용 방법이라면서 이렇게 100만 명으로 기준을 잡으셨는데 그 100만 명 구체적인 기준이 어떻게 되는지 여쭙니다.

<답변> (이종호 과기부 장관) 좀 전에 우리 고학수 위원장께서 220만이 이미 챗GPT를 등록해서 사용하는 것으로 말씀하셨는데요. 그분들은 어떻게 보면 일반 국민도 있겠지만 그쪽의 전문가나 뭔가 관심 있는 그런 분들이고, 여기서 일반 국민이라고 하는 것은 그 외에 비전문가이면서 챗GPT의 혜택을 받으면 좋겠다, 라고 하는 분들을 기준으로 한 것으로 이해하고 있습니다.

<질문> 안녕하세요? 저도 이종호 장관님께 질문드리고 싶은데요. 최근 오픈 AI에 챗GPT 시리즈도 그렇고 생성 AI라는 말도 많이 쓰는데 이 자료를 보니까 시종일관 초거대 AI로 표현돼 있는데 용어 선택에 특별한 이유가 있었는지 첫 번째로 궁금하고요.

그다음에 한국어 기반으로 한 플랫폼 세계 1위가 목표로 되어 있는데 어떻게 보면 당연한 이야기 같은데, 이게 의미하는 게 한국어 기반 토큰이 영어보다 언어적인 특성에서 토큰 생성에 있어서 비용이 많이 들고 그런 약간 불합리한 점을 개선하겠다, 이런 의미로 받아들여야 되는지 아니면 그냥 약간 한국어여서 한국어 1위를 말씀하신 것인지 약간 의미가 불분명해서 그게 궁금하고요.

또, 마지막 질문은 샘 알트만 한국 방한 이야기되고 있는데 장관님과 조율되고 있는지도 궁금합니다.

<답변> (이종호 과기부 장관) 용어 선택 부분은 특별한 의미는 없고요. 초거대 AI 하면 일반적으로 파라미터 수, 그러니까 시냅스 수가 되겠습니다. 그게 아마 수백만에서 수천만 개, 그런 정도. 그리고 지금 아무래도 생성형, 이게 지금 핫이슈로 되어 있기 때문에 그런 것들 다 포함해서 초거대 AI 모델이다, 이렇게 이름을 붙인 것이라고 보시면 되겠습니다.

그리고 한국어 기반, 아무래도 한국 사람들은 아무래도 한국에 익숙해 있고 한국의 어떤 문화적인 부분도 있고 한국에 관계되는 세부적인 내용에 대해서는 아무래도 영어로 된 것보다 우리가 잘할 수 있는 그런 부분들이 있고요.

또 특별한 어떤 부분, 분야들, 예를 들면 우리 한국에는 다른 나라에 비해서 의료데이터가 오래전부터 디지털화 잘 되어 있는 전문적인 데이터도 있죠. 그런 데이터가 어떻게 보면 이런 초거대 AI 모델에서 굉장히 중요한 한 축을 차지하고 있습니다.

그래서 그런 의료 분야, 이 분야를 예를 들어서 특화해서 굉장히 세계 1위로 나간다든지 하는 그런 전략도 굉장히 유용하다고 생각을 합니다.

그리고 마지막 질문이 샘 알트만 오픈 AI의 대표인가요? 그분이 한국에 오신다고 하고 공식적으로 저희하고 면담을 요청해 오면 같이 면담할 의향이 있습니다.

<질문> 안녕하세요? 고진 위원장님께 질문이 두 가지 있는데요. 공공서비스를 2026년까지 1,500여 종을 통합하시겠다고 말씀하셨는데 이게 정부에서 제공하는 전체 공공서비스 중의 몇 퍼센티지를 통합하는 것인지 궁금하고요.

그리고 두 번째는 정부 전용 초거대 AI를 도입하시겠다고 하셨는데 이게 자체 개발하시겠다는 것인지 아니면 민간에서 개발한 것을 하나를 선정해서 도입하시겠다는 건지, 도입이 되면 어떻게 행정체계가 개선되는 것인지 말씀 주시면 감사하겠습니다.

<답변> (고진 디플정위원장) 제가 숫자는 잘 기억 안 나는데요. 1,500여 종이죠. 아마 제가 알기로는 지금 현재 정부24에서 제공하고 있는 서비스가 3,500개인데요. 그중에 사이트를 링크로, 링크를 걸어서 다시 사이트로 옮겨가서 로그인해야 되는 게 1,500개가 남아 있습니다.

그래서 그 부분을 나머지 그 1,500개 링크를 타고 들어가서 다시 로그인해야 되는 것들을 한 군데서 다 할 수 있도록 통합하겠다는 의미에서 1,500개를 목표로 제시했습니다.

그리고 정부 전용 초거대 AI 말씀인데, 저희가 정부 전용 초거대 AI를 구축하겠다고 쓰지 않았습니다. 도입하겠다고 썼습니다. 그 말씀은 민간이 가지고 있는 초거대 AI를 저희가 정부 전용으로 활용할 생각입니다.

물론, 그중에는 두 가지로 나뉠 텐데요. 정부가 이미 공개해 놓은 데이터로 트레이닝이 된 초거대 AI가 있을 수 있고요. 두 번째는 정부 내부의 비공개 데이터로 트레이닝된 더 확장된 버전의 정부 전용 AI가 있을 수 있습니다.

만일 정부 내부의 데이터로 트레이닝된 초거대 AI는 밖에, 민간 클라우드에 존재하더라도 밖과 분리해서 isolate 시킬 생각입니다.

<질문> 이종호 장관님께 질문드리고 싶은데 초거대 AI 관련해서 일각에서는 알맹이가 빠졌다, 구체적이지 않다는 지적도 나오고 있는데, 특히 신규 기술 개발 추진 관련해서 예를 들면 개발 인원이라든지, 개발에 투입할 예산이라든지 보다 조금이라도 더 구체적인 내용을 담아서 말씀해 주실 수 있으신지.

<답변> (이종호 과기부 장관) 지금 그러니까 초거대 AI 모델의 발전 방안에서 구체적으로 예를 들어서 그 모델을 개발하기 위한 새로 들어간 신규 인원이 얼마냐, 그런 질문이시죠?

<질문> 딱 그 부분이 아니더라도...

<답변> (이종호 과기부 장관) 그리고 예산도 얼마로 더 들어가느냐, 이렇게 돼 있는데.

<질문> 보다 구체적인 내용을 더 말씀해 주실 수 있는지.

<답변> (이종호 과기부 장관) 그것은 우리 실장님이 좀.

<답변> (강도현 과기부 정보통신정책실장) 안녕하세요? 과학기술정보통신부 정보통신정책실장입니다. 거기에 준비되어 있는 자료는 지금까지 사실은 AI의 선도형 개발은 딥러닝의 한계를 돌파하기 위한 계획으로 잡혀 있었습니다.

예산도 약 2,700억 정도 잡혀 있어서 진행을 하고 있는데, 기존에 그 앞쪽에 있는 AI 학습용 데이터 분야는 현재 갖고 있는 내용에서 비라벨링 데이터를 추가로 학습하는 부분이 지원할 수 있는 부분이고요.

여기 지금 초거대 생성 AI의 한계를 돌파할 수 있는 새로운 기술개발을 하겠다, 라고 지금 되어 있습니다. 그래서 현재는 개발계획을 수립하고 앞으로 개발 기획을 진행하는 과정에서 그다음에 예산을 확정시키고 진행할 과제이고요.

현재는 딥러닝의 한계를 위한 설명 가능한 AI, 인간 중심의 AI, 강화 학습을 위한 AI 같은 차세대 AI를 기술개발을 하고 있고, 추가적으로 초거대 생성 AI 한계를 돌파할 수 있는 과제를 추가 진행하겠다는 내용이 되겠습니다.

<답변> (이종호 과기부 장관) 제가 잠깐 오류 정정을 하나 하겠습니다. 아까 처음에 질문하신 초거대 AI의 파라미터 개수, 수백억 개에서 수천억 개. 예를 들어서 챗GPT 3.5가 아마 1,750억 개로 알고 있는데요. 아까 아마 ‘천’ 자를 빼고 제가 발음을 했나 봅니다.

<질문> 고학수 위원장님께 질문이 있는데, 간단한 질문인데 아까 오픈 AI와 소통 채널이 마련됐다고 했는데 그 창구에서는 앞으로 어떤 게 논의가 될지 궁금하고요. 첫 번째 질문이 그렇고요.

그리고 아까 220만 명 사용한다고 하셨는데 지난번 4월 4일 워싱턴 간담회에서 피해 현황 알아본다고 했던 것 같은데 그 피해 현황은 파악이 되셨는지도 궁금합니다.

<답변> (고학수 개보위원장) 오픈 AI는 애초에는, 그러니까 사실 한국에서 서비스해 주는 외국 기업들 중에는 연락 자체가 쉽지 않은 경우도 가끔씩 있고 그래서 일단은 지금까지는 아주 기본적인 연락 창구를 마련하고 기본적인 사실 확인이 필요한지, 그런 정도 단계이고요.

저희가 일단 문의하고자 했던 것은 한국의 데이터가 챗GPT 모델 빌딩하는 데에 활용된 바가 있는지 그리고 활용되었다, 라고 하면 어떤 식으로 활용이 되어서 학습데이터에 포함이 되었는지, 거기서부터 출발을 해서 현 실제 현황 파악, 말하자면 사실 확인 이런 것을 해가기 시작하는 과정이고요.

지금은 아주 초기 단계, 첫 단추 정도 끼웠다고 보시면 될 것 같고, 그래서 일단은 창구가 마련이 되었기 때문에 저희가 궁금해 하는 것을 내부적으로 논의하고 정리하고 있는 중이고요. 그것에 기초해서 앞으로 추가적으로 질의를 하고 답을 구하고 우리 국민의 데이터가 적절하게 보호되고 있는지 이런 것을 파악하는, 그런 것은 앞으로 진행될 부분이 되겠습니다.

그리고 220만은 챗GPT를 이용한 한국 이용자 숫자에 관한 개략적인 파악이 되겠고요. 그다음에 그것하고 약간은 구분되는 것으로 유료 이용자가 있고 유료 이용자에 관한 정보가 일부 섞여서 노출된 것 아니냐, 이런 맥락의 기사가 나온 바가 있는데 그에 대해서는 국내 이용자와 관련된 문제가 있는지는 차차 확인해 봐야 될 그런 상황입니다.

<질문> 고진 위원장님께 질문 있는데요. 범정부통합서비스 창구 구축하는 과정에서 예상되는 어려움이 어떤 게 있는지, 어떻게 또 극복하실 예정인지 궁금합니다. 예를 들어서 예산을 할 수 있는 권한이나 인력 배치할 수 있는 권한 같은 게 위원회에 아직 없는 것으로 알고 있는데 정부조직법 개편 같은 것도 같이 생각하고 계신 것인지 궁금합니다.

<답변> (고진 디플정위원장) 좋은 질문 감사합니다. 정부통합, 그러니까 공공서비스를 저희가 통합해서 제공한다는 의미는 사실 처음에 연계해서 제공하는 것은 그렇게 크게 어렵지는 않습니다. 하지만 시스템들을 연계하기 위해서 기존에 있는 시스템들을 수정해야 되기 때문에 거기서 예산이 수반되겠죠?

그런데 잘 아시는 바와 같이 디지털플랫폼정부위원회는 대통령 직속 위원회입니다. 그래서 저희가 행정위원회도 아니고, 또 법적 근거를 갖고 있는 위원회가 아니기 때문에 그런 집행 예산, 예산을 받아서 집행할 수 있는 권한이 없습니다.

단지 디지털플랫폼정부위원회의 주관 부처가 행안부와 과기정통부입니다. 그래서 지금 말씀드리는 통합 사이트라는 것은 행안부의 정부24 예산에 더 편성해서 넣어서 그렇게 진행할 예정입니다. 그래서 저희는 예산권도 없고, 또 집행권도 없지만 저희가 행안부와 같이 협업해서 해 나갈 생각입니다.

다른 일들도 만일 과기부가 예산을 편성해서 집행할 수 있으면 저희는 과기부에 예산을 실을 수 있고요. 또, 범부처 사업 같은 경우에는 거기에 참여하는 여러 개 부처에 저희가 예산을 태워서 저희가 집행하진 않지만 부처를 통해서 집행해 나갈 생각입니다.

<질문> 안녕하세요? 고진 위원장님께 질문드려야 할 것 같은데 추진계획 중에 보안 분야가 있었거든요. 한국형 제로 트러스트나 공급망 보안 도입 이것을 2025년으로 가이드라인을 해주셨는데, 사실 올해 연초부터 보안 사고나 이런 게 굉장히 많이 있는 상태라서 2025년이면 너무 늦는 것 아니냐, 라는 우려가 있을 수도 있을 것 같거든요. 혹시 이에 대해서 시기를 당긴다든지 할 수도 있을지, 이것 여쭙고 싶고요.

그리고 고학수 위원장님도 한 개 더 여쭙고 싶은 게 마이데이터 강조해 주셨는데 산업계에서는 사실 지금 마이데이터에 대해서 비관론적인 얘기가 많이 나오고 있거든요. 금융이나 공공에서만 우선 적용되고 있다 보니까 반쪽 아니냐, 이게 시장성이 없는 것 아니냐 했었는데 이번 법 개정으로 이런 분위기가 반전될 것이라고 보시는지 여쭙고 싶습니다.

<답변> (고진 디플정위원장) 제가 먼저 답변드리겠습니다. 사실 데이터를 모아놓고, 또 공유하고 같이 활용하기 위해서는 보안이 제일 큰 문제가 되겠죠. 그래서 많은 선진국에서도 지금 새로운 보안체계를 도입하고 있는데요. 그래서 제로 트러스트다, 공급망 보안이다, 이런 얘기가 나왔습니다.

하지만 여러분들 잘 아시다시피 이 얘기를 처음 끄집어낸 미국조차도 아직 제로 트러스트나 공급망 보안에 대한 체계적인 implementation이 되지 않고 있습니다. 그래서 사실은 모든 국가나 모든 정부가 다 지금 연구개발 단계라고 저는 생각하고 있습니다.

그래서 저희가 2025년으로 잡은 이유는 저희 힘으로 저희도 연구개발을 하고 규정을 만들어서 체계적으로 실현을 하겠다, 라는 말씀을 드린 것입니다.

<답변> (고학수 개보위원장) 마이데이터 관련해서 말씀드리겠습니다. '마이데이터가 시장성이 있을 것이냐?'라는 질문을 하면 '그것은 있을 수도 있고 없을 수도 있다.'라고밖에 지금으로는 말씀드릴 수 없고요. 그리고 앞으로 예를 들면 '내년 당장 시장성이 있겠냐?' 이런 식으로 접근할 수 있는 문제가 애초에 아니라고 생각을 합니다.

마이데이터 제도라고 하는 것은 기본적으로 데이터를 접하는 어떤 사고체계, 정말 우리가 얘기하는 디지털 전환을 해낼 것이냐, 라고 하는 아주 큰 질문을 밑에 깔고 있는 것이고요. 당장 ‘A라는 사업을 해서 돈을 벌 수 있냐?’라는 그런 단기적인 수익성을 고려해서는 뭔가 성공하기 쉽지 않은 영역일 수 있다, 라고 생각을 하고요.

동시에 저희가 구상하고 있는 것은 동시다발적으로 모든 영역의 어떤 봇물을 하루아침에 한꺼번에 열어버리는 식의 그런 변화는 전혀 현실적이지 않다, 라고 생각을 합니다. 당연히 단계적으로 접근을 해야 되고요. 시범사업 같은 것을 거쳐서 해야 되고요. 일부 작게 했다가 점점 확대하는 방향으로 해야 되고요.

그리고 적극적인 관심을 보이고 준비가 좀 더 된 영역, 또 성과가 좀 나올, 상대적으로 수월하게 나올 수 있는 영역 이런 데에서부터 점차적으로 진행할 것입니다.

그러니까 우려가 많이 보이거나 너무나 많은 투자가 보이거나 하는 그런 영역이라면 오히려 시간을 좀 더 두고 준비하는 게 필요할 수도 있고요.

그러니까 한꺼번에 모든 영역에 동시다발적으로 하지는 않을 것이기 때문에 그런 우려의 목소리가 그렇게 크게 나타나지는 않는 방향으로, 저희가 말하자면 현실성 있게 진행하고자 하는 생각을 가지고 있습니다.

<질문> 위원장, 고학수 위원장님께 여쭙고 싶은데요. AI 이야기 나오면서 개인정보 중심 설계 이야기가 나오는데요. 오늘 위원회에서 관련 얘기는 없었는지 아니면 앞으로 같이 논의하실 계획이 있으신지 궁금합니다.

그리고 오늘 아까 오픈 AI 말씀 주셨는데 이것 오픈 AI 말고도 다른 글로벌 기업에서도 AI 관련 서비스를 하게 될 것 같은데, 그러면 앞으로 개보위에서 이런 우리나라 데이터를 관리하고 소통하게 되는 창구 이런 것을 또 앞으로도 그런 역할을 해 가실 것인지 궁금합니다.

<답변> (고학수 개보위원장) 그 AI 영역은 저희 개인정보보호위원회 입장에서도 굉장히 큰, 뭐랄까요, 새로운 도전 영역인 게 사실입니다. 그래서 AI 전 단계, 그러니까 AI를 염두에 두고 데이터를 수집하는, 공개된 데이터를 크롤링해서 쓰는 과정에 있어서 어떤 안전장치가 필요할지, 학습데이터를 구축하는 데 있어서 어떤 식의 안전장치가 필요할지, 모델이 구축되더라도 인풋으로부터 아웃풋이 나오는데 아웃풋의 어떤 개인정보 관련된 이슈가 문제 상황이 생기지 않도록 어떻게 할 것인지.

이런 하나 하나 단계에 대해서 지금까지 개인정보 규율체계를 재검토하고, 당연히 문제가 없도록 해야 할 뿐더러 또한 이제 이런 글로벌 시장에서 새로운 질서가 형성되고 있는데 우리나라 산업계에서 그런 데이터가, 개인정보보호법이 어떤 발목을 잡는, 그렇게 비춰지질 않도록, 그런 역할을 하진 않도록 하는 그런 과제도 동시에 안고 있어서 새로운 큰 과제 영역이라고 생각을 하고 저희 내부적으로 지금 계속해서 논의하고 준비하는 과정을 거치고 있습니다.

그리고 챗GPT 같은 이러한 라지 랭귀지 모델 이런 대규모 언어 모형들이 앞으로도 더 나오고 한국에서도 서비스가 될 텐데요. 그런 상황에서 한국 데이터가 어떤 식으로 외국에서의 거대 언어모형에 반영되어 가는 것인지, 이런 것은 이번에 챗GPT를 계기로 저희가 파악하는 작업을 시작했는데 앞으로 유사한 상황이 생기면 마찬가지로 상황 파악을 하는 이런 과정이 필요하지 않을까 싶고요.

더 넓게는 이제 외국에서 한국 데이터를 부분적으로라도 수집해서 인공지능 모형이 만들어지는 과정에서 우리나라 법·제도가 어떤 식으로 적용되는 것이 맞는지, 그에 관한 법·제도 절차 이런 것을 내부적으로 검토하기 시작을 했습니다.

그래서 그런 전반적인 관련된 제도를 정비하는 작업을 올해 중에 쭉 진행을 해서 일부 외부에 발표할 수 있는 것들은 또 정책 발표를 하고 그런 구상을 하고 있습니다.

<질문> 과기정통부 이종호 장관님하고, 또 규제 문제가 있는데 규제 문제는 우리 고학수 위원장님이 같이 뒤의 질문 답변해 주시면 될 것 같고요.

첫 번째 질문은 응용 분야에 세계 1위를 도전한다고 했는데 뒤편에 보면 플래그십 분야가 5개 있거든요. 2개가 온라인이 되는 것인지, 어떤 도메인에서 세계 1위를 하는 것인지, 도메인을 구체적으로 할 수 있는지 궁금하고요.

그다음에 초거대 AI는 아무래도 대기업하고 정부 문제하고 그것을 갖다가 쓰는 건 기업이든 대학이든 중소기업들인데 중소기업의 가장 큰 애로는 사실 데이터보다도 갖다 쓰기 위한 컴퓨팅 비용이 많아서 AI 허브에 있음에도 갖다 못 쓰는 게 비용 때문에 그러는 것인데, 또 하나가 규제 때문에 그러는 것인데, 뒤에 보면 규제개선 내용이 있는데 어떤 규제를 어떻게 하실 건지, 그다음에 컴퓨팅, 중소기업들의 제일 큰 애로인 하드웨어 컴퓨팅 비용 문제, 그 두 가지 문제 좀 어떤, 비용도 어떻게 지원할지가 없어서 그 두 가지가 궁금합니다.

<답변> (이종호 과기부 장관) 질문이 개보위하고 섞여 있어서. 일단 컴퓨팅 자원하고 앞서 어떤 것에서 1위를 할 수 있을까, 그런 부분만 제가 대답해도 되겠죠?

아무래도 우리가 플래그십 프로젝트를 전문가 의견, 델파이 조사 이런 것들을 통해서 이렇게 5개 분야로 정해져 있습니다. 법률이라든지 의료, 심리상담, 문화예술, 학술연구 이렇게 돼 있는데요. 기본적으로는 초거대 AI 모델이 어떤 전문직의 보조 역할을 한다든지, 또 심리상담을 할 때 뭔가 도와주는, 그래서 뭔가 생산성을 높일 수 있는 형태로 될 수가 있고요.

이제 우리가 어떤 분야를 1위를 하자, 라고 하면 한국이 강한 점을 찾아서 할 수가 있는데 그중의 하나가 예를 들어서 우리나라는 예전부터 의료 개인정보 같은 것들이 상당히 디지털화가 잘 되어 있고 데이터 축적이 잘 되어 있기 때문에 그런 것을, 물론 개인정보 보호를 잘해서 추진하겠죠. 그렇게 해서 뭔가 다른 나라에 비해서 차별화되는 그런 특화된 분야에서 세계 1위를 한다든지 그런 모델들을 앞으로 쭉 발굴해 나갈 수 있다고 생각하고요.

그다음에 컴퓨팅 자원 문제는 여전히 많이 필요로 하는 것 같습니다. 그래서 어떤 형식으로든 간에 저희 과기정통부에서 그런 지원 사업을 앞으로도 적극적으로 추진해 나갈 예정이고요. 아무래도 불편함이 없도록 최선... 최대로 지원할 수 있도록 하겠습니다.

<답변> (고학수 개보위원장) 규제라고 말씀해 주셨는데 저희가 바라보는 규제는 넓은 의미의 제도적인, 법·제도적인 인프라를 제공하는 것을 다 포함하는 것으로 생각을 하고요.

일단 데이터 관련해서 인공지능 맥락에서 데이터는 가장 중요한 것 하나는 학습 DB를 어떻게 구축할 것이냐에 관한 것인데 학습 DB가 어떻게 보면 사회적인 인프라적인 성격도 있습니다.

그러니까 이미 데이터가 많이 축적된 큰 회사들과 데이터 정말 거의 없는, 이제 시작하는 스타트업들 사이의 격차를 어떤 식으로 줄여줄 것이냐, 이런 식의 관점에서는 데이터를 구축해서 제공하는 것 자체가 사회적인 인프라이기도 하고요.

다른 한편 응용서비스를 제공하는 회사들 입장에서는 그 개별 회사가 가지고 있는 약간의 특화된 데이터가 있는 경우들이 꽤 있습니다. 그럼 그런 회사가 가진 독특한 데이터는 그 자체가 영업비밀이 되고 경쟁력의 원천이 되기 때문에 적어도 개념적으로는 사회 기반으로서의 데이터와 개별 기업이 가지고 있는 어떤 경쟁력 원천이 되는 그런 특수성이 있는 데이터가 구분이 돼야 되는데 그것을 실제로, 실제 상황에서 어떻게 구분해서 인프라 제공을 할 것이냐, 이제 그런 맥락의 고민을 저희가 지금 하고 있고요.

또 하나는 넓은 의미의 표준화와 관련된 것입니다. 이게 디지털 전환, 마이데이터 이런 것 다 관련이 있는 것인데, 여기 전산 작업을 해보신 분들 아시겠습니다만 실제 데이터 작업을 한다고 하는 것이 한 3분의 2, 그 이상의 시간은 데이터 클렌징하는 데 씁니다.

그러니까 CSV 파일로 돼 있지 않은 경우가 너무나 많고요. PDF 파일로 돼 있으면, PDF 파일 중에도 이미지 PDF 파일 작업해 보신 분들은 그냥 사진인 것이죠. 텍스트 PDF만 해도 약간은 할 수 있지만 텍스트 PDF를 OCR 작업을 하면 다 깨지고, 이런 식의 작업을, 작업을 해보신 분들은 그게 어떤 의미인지 다 아실 건데요.

그래서 데이터가 어떤 표준을 거쳐서 어떤 표준화를 쓸 수 있게 하냐, 그리고 필요할 경우에 어떤 분석 작업용으로 변형하고 추출해내는 게 가능하냐, 두 개의 데이터셋을 합치는 게 가능하기 위해서 어떤 식의 규격화나 표준화가 필요하냐, 이러한 논의를 당연히 앞으로 해야 되고 그게 저희가 해야 될 역할 중에 중요한 부분이다, 라고 생각을 하고요.

그리고 또 다른 하나는 PET라고 불리는데 Privacy Enhancing Technology, 프라이버시를 높여주는 프라이버시 보존형 기술, 이런 것입니다. 그래서 데이터셋이 몇 군데로 분산되어 있지만 그것을 한 군데 합치지 않고도 연산을 하고 AI 개발을 할 수 있게 하는 방식이라든가 데이터셋은 거꾸로 한 군데 잘 보관이 되어 있는데 각기 다른 곳에서 원본 데이터를 가져가지 않고도 연산을 하고 AI 개발을 한다든가 이런 신기술들이 계속해서 나오고 있습니다.

그래서 그런 기술들을 어떻게 잘 활용을 할 것인지에 관한 고민들을 쭉 하고 있다, 그런 말씀을 드리겠습니다.

<답변> (이종호 과기정통부 장관) 컴퓨팅 자원에서 잠깐만 조금만 더 첨언을 드리도록 하겠습니다. 기본적으로 초거대 AI 모델은 큰 기업에서 해서 모델을 만드는 것이고요. 작은 기업에서, 중소기업에서, 벤처기업에서 그러한 모델을 이용해서 뭔가 응용서비스를 만들어갈 때는 학습이나 이런 게 부담이 좀 적을 것이라고 생각되고요. 그럼에도 불구하고 컴퓨팅 자원이 부족한 부분은 잘 찾아서 지원할 수 있도록 하겠습니다.

<답변> (사회자) 긴 시간 감사합니다. 이것으로 합동브리핑을 마치도록 하겠습니다.

오늘 수어통역은 김정호 통역사님 고생해 주셨습니다.

감사합니다.

<끝>

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