OML: AI 모델의 개방성과 소유권 통제를 조화시키는 새로운 원시 개념 (Open, Monetizable, Loyal)

TL;DR (Too Long; Didn't Read)

OML(Open-access, Monetizable, and Loyal)은 AI 모델을 로컬에서 자유롭게 실행할 수 있도록 배포하면서도, 모델 소유자가 각 추론(inference)에 대한 사용 권한을 암호학적으로 적용하여 통제하고 수익을 창출할 수 있도록 설계된 새로운 원시 개념입니다. 이는 모델의 개방성(Openness)과 소유자 통제(Owner Control)라는 상충되는 목표를 조화시키려는 시도입니다. 초기 버전(OML 1.0)은 모델 자체에 고유한 디지털 지문(Fingerprinting)을 삽입하고 경제적 담보 시스템을 결합하여 무단 유출이나 오용을 적발하고 금전적 위험을 부과하는 방식으로 작동합니다. 2025년 10월에 발표된 아카이브 논문을 통해 구체화되었으며, AI 모델의 안전하고 지속 가능한 생태계를 목표로 합니다.

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1. OML의 정의 및 배경: 상충되는 목표의 조화

OML(Open, Monetizable, Loyal)은 AI 모델 배포 및 사용에 있어 자유로운 접근(Open Access)과 소유권 통제(Owner Control) 간의 근본적인 문제 해결을 목표로 합니다. 모델이 일단 배포되면 무단 복제, 재배포, 상업적 오용을 막기 어렵다는 딜레마를 해결하고자 제시되었습니다.

OML의 세 가지 핵심 속성

OML은 다음 세 가지 기술적 요구 사항을 충족해야 합니다.

속성	정의	기술적 함의
Open-access (O)	모델을 컴파일된 바이너리처럼 로컬에서 자유롭게 다운로드하고 실행 가능하게 합니다.	사용자 데이터 프라이버시, 일관된 서비스 품질, 온프레미스(On-premise) 배포 가능.
Monetizable (M)	모델 소유자가 추론(Inference) 단위의 세부적인 권한 부여 메커니즘을 통해 경제적 가치를 확보할 수 있습니다.	모델 실행 시 소유자가 발급한 유효한 접근 토큰(Access Token)이 필수적입니다.
Loyal (L)	모델은 소유자가 정의한 정책(안전 및 윤리적 제약)을 사전 검증(pre-hoc authorization verification)을 통해 기술적으로 강제합니다.	유효하고 암호학적으로 바인딩된 권한이 제시될 때만 고품질의 출력을 생성합니다.

 

Why it matters: 모델의 소유자는 자신의 지적 재산권을 보호하고 정당한 수익을 창출하며, 사용자는 모델을 로컬 환경에서 안전하게 사용하여 프라이버시를 보장받을 수 있는 기반을 마련합니다.

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2. OML의 초기 구현 및 기술적 접근: 지문 인식과 경제적 유인

OML은 모델의 기능을 모델 외부에 있는 중앙 집중식 서버의 API 호출에 의존하게 만드는 전통적인 SaaS(Software as a Service) 방식과 다릅니다. OML은 모델 자체 내에서 권한을 검증하고 정책을 시행하도록 시도합니다.

2.1 OML 1.0의 핵심 메커니즘: 디지털 지문과 경제적 담보

OML의 첫 번째 실제적 단계인 OML 1.0은 '깨지지 않는 잠금장치' 대신 오용을 적발하고 경제적 비용을 부과하는 데 초점을 맞춥니다.

1. 디지털 지문(Fingerprinting): 배포되는 모델의 각 복사본에 고유한 숨겨진 "마커(marker)"를 삽입합니다. 이 마커는 특수한 질의(query)를 통해 노출될 수 있는 비밀 일련번호와 같습니다.
2. 경제적 담보(Economic Collateral): 모델을 운영하는 호스트(Host)가 담보(Collateral)를 예치하고, 오용이 감지되면 이 담보가 삭감(slashed)될 수 있는 경제적 시스템과 결합합니다.

이 메커니즘을 통해, 무단으로 모델이 유출되거나 오용될 경우 소유자는 특수 질의를 통해 어떤 복사본이 유출되었는지 추적할 수 있고, 관련 담보를 몰수하여 오용에 대한 금전적 위험을 부과할 수 있습니다.

기술 요소	기능	목적
권한 토큰	각 추론 요청에 대한 개별 사용 허가	Monetizable (수익 창출)
디지털 지문	모델 복사본마다 삽입된 고유 마커	Loyal (오용 추적)
경제적 담보	모델 호스트의 예치금	무단 유출 시 경제적 패널티 부과

 

Why it matters: OML 1.0은 오용을 기술적으로 완전히 막기 어렵다는 현실을 인정하고, 대신 오용의 경제적 유인을 낮추고 오용자를 추적 가능하게 만듦으로써 소유권 통제를 실질적으로 강화합니다.

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3. OML의 잠재적 영향과 해결 과제

OML은 LLM(거대 언어 모델)과 같은 고가치 AI 모델이 무단 복제 위험 없이 배포되고 활용될 수 있는 새로운 생태계를 제시합니다.

3.1 AI 생태계에 미치는 영향

• 모델 배포의 민주화: 모델을 로컬 환경에서 실행할 수 있게 되어, 중앙 서버 의존성 및 관련 지연 시간(latency) 문제를 줄이고, 데이터 주권 및 개인정보 보호에 유리합니다.
• 새로운 비즈니스 모델: 소유자는 모델의 접근성을 높이는 동시에 추론 횟수에 기반한 구독이나 토큰 판매 등 다양한 수익 모델을 구현할 수 있습니다.

3.2 극복해야 할 도전 과제

OML의 핵심은 모델이 'Loyal'해야 한다는 것인데, 이는 기술적으로 매우 어려운 문제입니다. 공격자는 다음과 같은 방식으로 시스템을 우회하려고 시도할 수 있습니다.

• 권한 확인 로직 제거
• 지문 인식을 제거하기 위한 미세 조정(Fine-tuning) 또는 지문 제거(Washing away)
• 모방 모델(Look-alike copy) 훈련

OML 연구자들은 이러한 공격에 대해 확인 로직의 내부 복잡성 강화, 다중 숨겨진 지문 사용, 그리고 강력한 경제적/법적 제재를 통해 대응할 수 있다고 보고 있습니다.

 

Why it matters: OML의 성공 여부는 모델 내부의 권한 확인 메커니즘을 우회하려는 시도에 대해 얼마나 견고하고 비용 효율적으로 방어할 수 있는지에 달려 있으며, 이는 향후 AI 보안 및 배포 기술의 주요 경쟁 영역이 될 것입니다.

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결론 (요약 정리)

• ML (Open, Monetizable, Loyal)은 AI 모델의 자유로운 배포와 소유권 통제를 동시에 만족시키기 위한 새로운 AI 모델 배포 원시 개념입니다.
• 세 가지 핵심 속성: 개방성(O), 수익 창출 가능성(M), 충성도(L)를 통해 소유자의 정책 준수를 기술적으로 강제하는 것을 목표로 합니다.
• 초기 구현 모델인 OML 1.0은 모델에 디지털 지문을 삽입하고 경제적 담보 시스템을 결합하여, 무단 사용 발생 시 오용자를 추적하고 금전적 페널티를 부과합니다.
• 2025년 10월 아카이브 논문에서 제시된 이 개념은, AI 모델의 지적 재산권을 보호하고 지속 가능한 생태계를 구축하려는 노력의 일환으로 주목받고 있습니다.

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References

1. OML: A Primitive for Reconciling Open Access with Owner Control in AI Model Distribution | arXiv | 2025-10-03 | https://arxiv.org/html/2411.03887v4
2. A summary of the sentient AGI OML white paper | Medium (by Jaylex) | 2025-10-06 | https://medium.com/@ufombaezekiel/a-summary-of-the-sentient-agi-oml-white-paper-374c4f4f5bcb
3. OML Publications | Ohio Municipal League, OH | N/A | https://www.omlohio.org/204/OML-Publications (참고: OML의 다른 해석)
4. Oracle Machine Learning Technical Brief | Oracle | N/A | https://www.oracle.com/docs/tech/technical-resources/oml-technical-brief.pdf (참고: OML의 다른 해석)
5. Shell to increase interest in Nigeria's deep-water Bonga field | Shell Global | 2025-05-28 | https://www.shell.com/news-and-insights/newsroom/news-and-media-releases/2025/shell-to-increase-interest-in-nigerias-deep-water-bonga-field.html (참고: OML의 다른 해석, Oil Mining Lease)