AI 플랫폼의 단점: 유럽 기업 및 기관에 있어 팔란티어의 주요 단점

팔란티어 테크놀로지스는 대규모의 이질적인 데이터 세트를 통합, 분석 및 관리하는 플랫폼 개발 및 마케팅을 전문으로 하는 미국 기반 소프트웨어 회사입니다. 2003년에 설립되었으며, 미국 콜로라도주 덴버에 본사를 두고 있습니다. 창립자로는 피터 틸과 알렉스 카프가 있으며, 알렉스 카프는 현재 CEO를 맡고 있습니다.

팔란티어는 특히 두 가지 주요 제품으로 유명합니다

• 팔란티어 고담: 이 플랫폼은 주로 보안 기관, 정보 기관 및 군대에서 대량의 정형 및 비정형 데이터를 연결, 시각화 및 분석하는 데 사용됩니다. 예를 들어 테러 방지 및 사기 조사에 활용됩니다.
• Palantir Foundry: 이 플랫폼은 비즈니스 및 산업 분야의 기업과 조직을 대상으로 합니다. 데이터 기반 의사 결정 프로세스를 지원하고 디지털 전환을 가능하게 하며 금융, 의료, 산업 제조와 같은 분야에서 사용됩니다.

기술적으로 팔란티어는 의미론적 데이터 모델링, 세분화된 접근 제어, 그리고 물리적 복제 없이 다양한 소스의 데이터를 결합할 수 있는 확장성이 뛰어난 분석 엔진을 기반으로 합니다.

팔란티어는 전 세계적으로 사업을 운영하며 다양한 산업 분야의 정부 기관 및 기업과 협력하고 있습니다. 팔란티어는 기존의 분석 기능 외에도 예측 분석 및 자동화된 의사 결정을 가능하게 하기 위해 인공지능과 머신러닝을 플랫폼에 점차 통합하고 있습니다.

이 회사는 2020년부터 상장되어 있으며 2024년에는 약 28억 6천만 달러의 매출을 올릴 것으로 예상됩니다. 팔란티어는 또한 안전하고 연결된 데이터 인프라를 위한 유럽 이니셔티브인 가이아-X(Gaia-X)의 회원사입니다.

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• 모든 비즈니스 요구사항을 충족하는 독립형 및 다양한 데이터 소스 AI 플랫폼의 AI 통합

Palantir Gotham 및 Foundry: AI와의 데이터 통합

Palantir Gotham과 Palantir Foundry는 순수한 AI 플랫폼이 아니라, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 점점 더 통합하는 포괄적인 데이터 통합 ​​및 분석 플랫폼입니다.

팔란티어 고담은 원래 보안 및 방위 분야에서 사용하기 위해 개발되었습니다. 이 플랫폼은 고급 AI 및 ML 알고리즘을 활용하여 방대하고 이질적인 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 예측을 수행합니다. 따라서 AI는 예측 치안이나 정보 평가와 같은 고담의 분석 기능에서 핵심적인 요소입니다.

Palantir Foundry는 다양한 산업 분야의 기업 및 정부 기관을 대상으로 합니다. 특히 인공지능 플랫폼(AIP) 도입 이후 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 플랫폼에 직접 통합하여 광범위한 AI 통합 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업은 자체 데이터를 기반으로 AI 기반 분석, 자동화 및 의사 결정 프로세스를 수행할 수 있습니다.

따라서 두 플랫폼 모두 순수 머신러닝 프레임워크와 같은 엄밀한 의미의 "AI 플랫폼"은 아니지만, 분석, 패턴 인식 및 자동화를 위한 필수 구성 요소로 AI를 활용하는 모듈형 데이터 플랫폼입니다. 팔란티어에서는 실제 AI 혁신 및 기능은 파운드리(Foundry)와 고담(Gotham)을 확장하고 기존 데이터 처리 과정에 AI 기능을 원활하게 통합하는 추가 인공지능 플랫폼(AIP)을 통해 점차 제공되고 있습니다.

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팔란티어를 통한 지정학적 종속성: 유럽 기업에 대한 위협

유럽 ​​기업 및 공공기관의 팔란티어 소프트웨어 사용은 상당한 법적, 기술적, 평판상의 위험을 수반합니다. 이러한 위험은 데이터 보호 문제부터 유럽의 디지털 주권을 훼손하는 지정학적 의존성에 이르기까지 다양합니다. 다음 섹션에서는 주요 문제 영역을 자세히 분석합니다.

데이터 보호 불일치 및 헌법적 충돌

팔란티어의 소프트웨어 솔루션은 유럽 데이터 보호 기준, 특히 GDPR에 근본적으로 위배됩니다. 2023년 독일 연방헌법재판소는헤센주와 함부르크에서 팔란티어 고담을 사용하는 것이 위헌이라고 판결했는데, 그 이유는 데이터 접근 기준이 불충분하게 정의되었고 관련 없는 다수의 개인에게 영향을 미쳤기 때문입니다. 재판부는 특히 다음과 같은 점을 비판했습니다.

• 서로 다른 출처의 데이터(예: 인구 등록 자료, 휴대전화 데이터)를 통제 없이 연결하는 행위
• 데이터 출처 표기의 투명성 부족
• 프로파일링을 방지하기 위한 통제 메커니즘이 미흡합니다.

기술적 조정에도 불구하고 근본적인 문제는 여전히 남아 있습니다. 팔란티어의 AI 알고리즘은 블랙박스처럼 작동하여 데이터 처리 과정에서 GDPR 준수 여부를 사실상 확인할 수 없습니다. 이는 기업, 특히 민감한 개인 정보를 처리하는 기업에게 경고나 벌금 부과의 위험을 끊임없이 안겨줍니다.

지정학적 종속과 주권 문제

미국 기업인 팔란티어는 클라우드법(CLOUD Act)의 적용을 받으며, 이 법에 따라 미국 당국은 미국 기업이 미국 외부에 저장한 데이터에도 접근할 수 있습니다. 이러한 법적 상황은 유럽 사용자들에게 엄청난 위험을 초래하는데, 그 이유는 다음과 같습니다

• 영업 비밀이나 고객 데이터가 미국 당국에 전달될 수 있습니다
• EU 데이터 전송 규칙(예: 프라이버시 쉴드 후속 규정) 준수는 보장되지 않습니다.

이러한 의존성으로 인해 프랑스와 독일 같은 국가들은 자체적인 해결책을 개발하게 되었습니다. 프랑스는 국가 경찰 소프트웨어 개발을 진행 중이며, 독일 내무부는 미국 공급업체를 우회하기 위해 "공동 데이터 허브 P20" 프로젝트를 추진하고 있습니다. 기업 입장에서는 이는 장기적인 공급업체 종속 위험과 더불어 정치적인 이유로 시장에서 철수해야 할 경우 증가하는 이전 비용을 의미합니다.

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• 미국 클라우드법이 유럽과 전 세계에 문제이자 위험 요소가 되는 이유: 광범위한 파급 효과를 가져올 법 (읽는 시간: 46분 / 광고 없음 / 유료 구독 필요 없음)

정치적 연루로 인한 평판 위험

팔란티어가 "트럼프와 연관된 감시 회사"라는 이미지는 유럽에서의 수용도를 떨어뜨리고 있습니다. 공동 창립자인 피터 틸은 도널드 트럼프의 2024년 대선 캠페인의 주요 자금 지원자였으며, 데이터 프라이버시 및 정부 투명성과 같은 유럽의 가치를 적극적으로 거부하는 의제를 대표합니다. 이러한 연관성은 다음과 같은 결과를 초래합니다

• 팔란티어 사용 내역 공개 이후 발생한 홍보 위기
• 직원과 고객의 협업에 대한 저항
• Netzpolitik.org나 Digitalcourage와 같은 시민 사회 단체들이 보이콧을 촉구하고 있습니다.

이는 2024년 대중의 항의 끝에 종료된 팔란티어와 유로폴의 협력 실패 사례에서 잘 드러납니다. 민간 ​​기업은 팔란티어를 이용함으로써 '연좌제'의 위험에 직면할 수 있으며, 이는 특히 ESG 인증 기업에게 더욱 심각한 위험입니다.

기술적 및 경제적 비효율성

높은 라이선스 비용(기업용 라이선스의 경우 연간 100만 유로부터)에도 불구하고, 팔란티르는 유럽에서 종종 실망스러운 결과를 보여줍니다

• 현지 법률 시스템과의 불일치: 독일에서는 원래 기능(예: 자동 용의자 생성)이 독일 절차법을 위반했기 때문에 간단한 경찰 수사에도 소프트웨어를 적용하기 위해 상당한 비용을 들여 재조정해야 했습니다.
• 과도한 복잡성: 헤세 주와 노르트라인베스트팔렌 주의 사용자 보고서에 따르면 기능의 80%가 사용되지 않고 있으며, 동시에 IT 부서는 유지 보수 작업으로 과부하에 시달리고 있다고 합니다.
• 상호 운용성 부족: Gaia-X와 같은 유럽 클라우드 서비스와의 통합은 비용이 많이 드는 어댑터 솔루션을 통해서만 가능합니다.

더욱이, 팔란티어는 데이터 마이그레이션에 대한 출구 전략을 제공하지 않습니다. 이는 현재 영국 국민보건서비스(NHS)가 새로운 시스템으로 전환하는 과정에서 겪고 있는 문제점입니다. NHS는 영국의 공공 의료 시스템입니다

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구조적 투명성 및 책임성 부족

팔란티어는 유럽의 규정 준수 요건과 정반대되는 비밀주의 문화를 고수하고 있습니다

• 인공지능 알고리즘은 외부 감사 대상이 아닙니다
• 심지어 규제 당국조차도 데이터 처리 논리를 이해하지 못한다
• 해당 회사는 자회사 간(예: 취리히와 덴버 간) 데이터 흐름에 대한 정보 제공을 정기적으로 거부합니다.

이러한 투명성 부족은 EU AI 규정 등 AI 시스템의 신뢰성 입증이 필요한 기업들에게 팔란티어를 위험 요소로 만듭니다. 최근 팔란티어의 은행 모듈에서 SWIFT 데이터가 사용된 사실이 드러나면서 규정 위반을 입증하는 것이 얼마나 어려운지 여실히 드러났습니다.

유럽 ​​디지털 전략에 대한 체계적 위험

팔란티어의 불리한 점은 주로 기술적 약점에 있는 것이 아니라, 미국의 기술 패권과 유럽의 주권 열망 사이의 근본적인 이해 충돌에 있습니다. 이 회사는 특정 분야(예: 군수 물류)에서 단기적인 효율성 향상을 제공하지만, 장기적으로는 유럽이 독립적인 AI 생태계를 구축하는 능력을 저해합니다. 유럽의 대안 모색부터 미국 클라우드 제공업체에 대한 더욱 엄격한 책임 규정에 이르기까지 최근의 동향은 팔란티어의 유럽 시장 지위가 중기적으로 지속 가능하지 않음을 시사합니다. 기업 입장에서는 팔란티어 인프라에 대한 투자가 규제 또는 정치적 환경이 악화될 경우 좌초 비용(stranded cost) 발생 위험이 매우 높다는 것을 의미합니다.

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• 이 AI 플랫폼은 모든 특정 데이터 소스와 상호 작용합니다
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox 및 기타 여러 데이터 관리 시스템
• 신속한 AI 통합: 기업 맞춤형 AI 솔루션을 몇 달이 아닌 몇 시간 또는 며칠 내에 제공합니다
• 유연한 인프라: 클라우드 기반 또는 자체 데이터 센터 호스팅(독일, 유럽, 위치 자유 선택 가능)

• 최고의 데이터 보안: 로펌에서의 사용 사례가 이를 명백히 입증합니다
• 다양한 엔터프라이즈 데이터 소스에 걸친 배포
• 자체 AI 모델 또는 다른 AI 모델(독일, 유럽, 미국, 중국) 선택 가능

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• 기존 AI 솔루션의 부적합성
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• 개별 AI 개발의 높은 비용과 복잡성
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Konrad Wolfenstein

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