왜 대만은 자체 지식 베이스가 필요한가: AI가 대만에 끼치는 가장 위험한 일은 '틀린 것'이 아니라 '침묵'이다

30초 요약: 2026년 5월, 'Taiwan.md'라는 대만의 오픈소스 프로젝트가 무료 AI를 사용해 한 노래 가수의 소개를 일본어로 번역했다. 하지만 돌아온 것은 '안녕하세요, 관련 내용을 제공해 드릴 수 없습니다'라는 한 줄의 답변뿐이었다. AI는 지식을 자체 생산하지 않으며, 인터넷상에서 가장 방대하고 구조가 명확하며 라이선스가 명확한 버전을 재현할 뿐이다. 그리고 그 버전이 점점 더 대만인이 작성한 것이 되어가고 있다. 중연원(아카데미아 시니카)의 자체 모델조차 '우리나라 지도자는 시진핑'이라고 답변한 적이 있다. 진정으로 두려워해야 할 위협은 이보다 더 조용하다: AI가 대만 관련 주제에 대해 기본으로 답하지 않는다는 점이며, 이러한 침묵은 자료가 도난당하거나 위조되는 것보다 더 발견하기 어렵다. 왜냐하면 그것은 당신이 '여기에 누군가 있어야 한다'고 묻게 하지 않기 때문이다. 이 글은 대만이 공개적이고, 검증 가능하며, 다언어이고, 죽지 않는 버전을 필요로 하는 이유, 그리고 침묵을 막아내는 것, 그리고 개방 자체가 지녀야 할 대가에 대해 다룬다.

---

장쉬안이 누구인지 물어보면, 아홉 글자로 답한다

2026년 5월 1일, 'Taiwan.md'라는 오픈소스 프로젝트는 매우 지루해 보이는 일을 하고 있었다: 사이트에 올라온 음악인 장쉬안(안푸)에 대한 소개 글을 무료 AI 모델로 일본어로 번역하는 것이었다. 이 글은 사랑 노래를 부르는 창작 가수에 대한 것으로, 정치도, 주권도, 그다지 민감해 보이는 것도 전혀 없었다.

모델은 번역해 내지 못했다. 그것은 한 문장을 돌려줬고, 시스템은 이 응답의 크기를 기록했는데, 40바이트였다. 사람이 이해할 수 있는 말로 풀면, 중국어로 열한 글자이며, 앞의 두 글자는 예의이고 뒤의 아홉 글자는 거절이다.

안녕하세요, 관련 내용을 제공해 드릴 수 없습니다.

출처: Taiwan.md Sovereignty-Bench-TW, 2026-05-01

다른 가수인 티엔후이젠(전혜진)으로 다시 시도해 보았더니, 이번에는 그 거절의 문장조차 없었고, 돌아온 것은 빈 화면뿐이었다. 그리고 같은 글들 중에서는 《이슬람교의 대만》이 무사히 번역되었고, 글자를 하나하나 확인해도 수정된 흔적이 전혀 없었다. ¹

멈춰서 명확히 봐야 할 것은 '답이 틀렸다'는 점이 아니다. 답이 틀린 것이 아니라, 아예 답이 없었기 때문이다. 한 중국 기업이 만든 모델이 사랑 노래 가수의 중국어 소개를 일본어로 번역하라는 요청을 받았을 때, 그것은 번역하지도, 수정하지도, 면책 조항을 덧붙이지도 않았다. 침묵을 선택한 것이다. 이는 매우 특이한 실패 형태이다: 매우 정중하고, 매우 깔끔하게 실패했으며, 깔끔해서 거의 신경 쓰지 않게 만든다.

이 침묵의 칸이 바로 이 글이 명명하려는 것이다. 대부분의 대만인은 '지식 주권'이라는 단어를 기억하지 못하지만, 그 경험은 거의 모두 겪어보았을 것이다: 어떤 AI에게 대만 관련 일을 물어보면, 답이 '이상하다'는 것이다. 이 글이 말하려는 것은, 그 '이상함'이 구체적인 형태를 가지고 있으며, 그중 가장 위험한 형태는 말을 직접 삼켜버리는 것이라는 점이다.

책 한 권을 금서로 지정하면 공백이 남지만, 침묵은 그렇지 않다

가정해 보자. 책 한 권이 금서로 지정되었다. 그것은 책장 위에 공백을 남길 것이다: 당신은 그것이 그곳에 있었음을 알고, 그것이 어디로 갔는지 물을 것이며, 그 공백 자체가 하나의 항의가 된다. 하지만 책이 처음부터 쓰여지지 않았다면, 당신은 공백조차 볼 수 없으며, 책장 앞에서 '여기에 이 주제에 대한 책이 있어야 한다'고 생각하지도 않을 것이다.

침묵은 후자의 경우이다. 위조는 흔적을 남기지만, 침묵은 그렇지 않다. 누군가가 '라이칭더'를 '지역 지도자'로 수정했다면, 적어도 당신은 그 입장을 읽어내고 그 손을 볼 수 있다. 하지만 모델이 대만 관련 주제에 대해 아예 답하지 않는다면, 그것은 반박할 수 있는 입장을 가지고 있지 않다. 왜냐하면 아무것도 말하지 않았기 때문이다. 바로 이것이 침묵이 위조보다 더 치명적인 이유이다: 그것은 논쟁을 공백으로 만들고, 그 공백을 '원래부터 없었다'는 것으로 만든다.

📝 큐레이터 노트
대부분의 사람들에게 '지식이 위협받는 것'에 대한 첫 직관은 보안 직관이다: 지식 베이스를 금고에 넣어야 할 기밀로 생각하며, '도난당하는 것'을 두려워한다. 하지만 이 프레임은 칼을 거꾸로 든 것이다. 공개된 문화 서사가 가장 취약한 점은 아예 누군가가 첫 번째 버전을 작성하지 않았다는 것이다. 도난당한 것은 적어도 당신이 무엇을 잃었는지 안다. 침묵당한 그 칸은 당신이 무엇을 잃었는지 알지조차 못한다. 진정으로 방어하기 어려운 위협은 당신이 눈치채지 못해, 따라서 결코 보완하지 않을 위협이다.

그리고 침묵은恰恰 가장 잡히기 어렵다. 잘못된 답은 어떤 독자도 반박할 수 있다. 하지만 '존재해야 하지만 나타나지 않은' 내용은 전문적으로 설계된 방법론으로만 잡아낼 수 있다: 당신은 '여기에 원래 무언가 있어야 한다'는 것을 먼저 알아야 그것이 없음을 발견할 수 있다. 이 일은 전문 연구팀조차 전체 문제 은행을 설계해야 해낼 수 있는 일이며, 일반 독자는 직관으로는 잡아낼 수 없다. 따라서 여기서 진정으로 난해한 점은, 이러한 침묵의 설계 자체가 당신이 그것에 주목하지 않도록 하기 위한 것이라는 점이다.

그렇다면, 왜 이 일이 2026년에 급박해졌는가?

중연원의 자체 AI가 자국을 중국이라고 말한다

AI가 '대만이 무엇인가'를 묻는 첫 번째 진입로가 되어가고 있기 때문이다. 그리고 AI에는 종종 오해받는 성질이 하나 있다: AI는 지식을 생산하지 않는다는 점이다. AI가 재현하는 것은, AI가 읽은 자료 중 가장 방대하고, 구조가 가장 좋으며, 라이선스가 가장 명확한 버전이라는 점이다.

이 일에는 냉혹한 메커니즘이 존재한다. 글로벌 주요 대규모 언어 모델(LLM)의 '세계 지식'은 Common Crawl(매월 수십억 개의 웹페이지를 크롤링하는 공개 데이터베이스)에 크게 의존하며, 이는 영어에 강하게 편중되어 있고, 41개 언어가 각각 1만 분의 1 미만을 차지한다. ² 또 다른 기둥은 위키백과이다: 그것은 훈련 코퍼스이자, 많은 AI가 실시간 검색 시 기본으로 참조하는 '참고서'이며, ChatGPT가 인용한 모든 도메인 중 상위 3위 안에 든다. ³ 문제는 위키백과 자체가 언어 불평등의 살아있는 교재라는 점이다.

출처: 위키미디어 List of Wikipedias, 중국어 위키백과 공식 실시간 통계, 2026년 7월 조회. ⁴

AI가 대만을 배울 때, AI가 읽을 수 있는 중국어 코퍼스는 본래 적으며, 그중 간체자, 중국 관점의 내용이 대만인이 작성한 것보다 훨씬 많다. 따라서 '누가 고품질, 구조화, 라이선스가 명확한 버전을 작성하는가'가 곧 '누가 답을 정의하는가'와 거의 동일해진다.

먼저 이 기계가 가장 눈에 띄는 실패 형태인, 즉 말을 틀리는 것부터 보자: 그것은 나타나며, 당신이 반박할 수 있으며, 세 가지 위협 중 가장 방어하기 쉬운 것이다. 이는 가정이 아니다. 2023년 10월, 대만에서 가장 권위 있는 학술 기관인 아카데미아 시니카(중연원)의 어휘 연구소(CKIP)는 'CKIP-Llama-2-7b'라는 모델을 발표했다. 네티즌이 테스트해 보니: '우리나라 지도자'를 물어보면 '시진핑'이라고 답했다. 누가 개발했는지 물어보면 '복단대학 자연어처리 연구실과 상하이 인공지능 연구소가 공동으로 개발했다', '자국은 중국'이라고 답했다. 국경일을 물어보면 '10월 1일'이라고 답했다. ⁵ 원인은 악의가 아니라, 간편함을 위해 간체자 오픈소스 코퍼스를 차용했기 때문이며, 코퍼스의 기반 인프라가 부재하자 중국의 프레임이 그대로 복사되어 들어왔다.

주의해야 할 점은, 뒤쪽 반절은 잘 기억되지 않는다는 점이다. 중연원은 축소하지 않았다: 10월 6일 발표, 10월 9일 문제 발견 후 성명 발표 및 테스트판 삭제, 10월 10일 '생성형 AI 위험 연구 그룹' 설립 발표, 10월 12일 원장 입법원 교육문화위원회 출석 답변. ⁶ 이 사건의 진정한 교훈은 뒷부분에 숨겨져 있다: 대만에서 가장 정점의 연구 기관조차 코퍼스 구축의 공백 때문에 같은 구덩이에 빠질 수 있으며, 중요한 것은 구덩이에 빠진 후 어떻게 하느냐: 공개적으로 인정하고, 책임지고 처리한다. 시스템적 공백에 빠진 것은 대만의 지식 인프라 전체이며, 개인의 실수가 아니다.

아카데미아 시니카(중연원) 캠퍼스. 대만에서 가장 정점의 연구 기관조차 코퍼스의 공백 때문에 같은 구덩이에 빠질 수 있다. 사진: 현사생 / Wikimedia Commons · CC0

💡 아시나요?
AI의 기반 '인지 기질'이 빠르게 중국화되고 있으며, 이는 하드 데이터가 존재한다. 대만 '탄력성 혁신 연구실'(RIL)의 2026년 7월 '권위주의적 혁신' 보고서에 따르면: 글로벌 개발자가 자주 사용하는 OpenRouter 플랫폼에서, 상위 10개 언어 모델 중 7개가 중국 모델이며, 약 3분의 2의 전 세계 토큰 사용량을 차지한다. 중국은 정치적 검열의 기술 규범을 훈련 단계에서 미리 이러한 수출 모델에 내장했으며, 검열은 가중치에 내재되어 있어 사용 시 필터링을 기다릴 필요가 없다. ⁷

(소비자 측면에서 더 모호한 점은 불투명함이 아니라 '모두 중국 모델이다'라는 점이다: LINE 대만 버전의 AI 백엔드는 실제로 OpenAI의 GPT-4.1에 연결되어 있지만, 교육부가 75만 명 이상의 학생이 사용하는 '재재망 e두' AI 가정교사는 기반이哪家 모델인지조차 공개하지 않는다. '중국산이 맞는지'보다 더 답하기 어려운 것은 '정말 누가 사용하는가'이다.)

이 메커니즘 때문에 Taiwan.md라는 당신에게 말하는 버전이 탄생했다. 먼저 그것이 무엇인지 명확히 하자: 그것은 독립적인 오픈소스 프로젝트이며, 우저위(오철우) 개인이 발기했고, CC BY-SA 라이선스를 따르며, 커뮤니티의 소액 후원으로 유지되며, 정부, 기관 또는 정당의 자금 지원이 없다 (그것이 어떻게 하나의 생각에서 스스로 대사하는 생명체로 성장했는지는 Taiwan.md가 Taiwan.md를 쓰다에 기록되어 있다). 그리고 동일한 자로 정부 자체를 측정해야 한다: 대만 정부의 주권 AI(TAIDE, 수파부 코퍼스) 역시 감시되어야 하며, '누가 답을 통제하는가 그 서사를 통제한다'는 말은 오직 중국 대륙을 측정하는 데만 사용되는 것이 아니다. 그리고 '누가 답을 정의하는가'에는 틀린 것보다 더 철저한 하강이 있다: 다른 버전조차 주지 않고, 그 칸을 직접 비워둔다. 그것이 바로 다음에 측정할 것이다.

혼원에게 대만에 총통이 있는지 물어보면, 70%의 영어 질문은 답하지 않는다

침묵에는 측정 가능한 형태가 있는가? 있다. 그리고 측정할 수 있다.

Taiwan.md 자체는 공개 테스트(Sovereignty-Bench-TW)를 실행했으며, 대만 관련 주제 질문 일부를 다양한 모델에 물어보고, 코드와 문제 은행은 repo에서 다시 실행할 수 있다. 결과 중 가장 눈살을 찌푸리게 한 점은, 거부율이 모델의 '자국'을 따라 갈라진다는 점이다.

출처: Taiwan.md Sovereignty-Bench-TW v0.3

텐센스 혼원을 보면, 중국어 질문에는 답한다('안푸가 누구인지' 물어보면 천 자 이상을 잘 작성한다)가, 같은 모델을 일본어, 영어로 바꾸면 거부한다. 그리고 답하겠다고 한 부분 중 상당 비율은 대만을 중국 관점으로 재구성한다. '대만에 총통이 있는가' 물어보면, 중국어 버전 답변은 다음과 같다: ⁸

"하나의 중국 원칙에 따라, 대만은 중국 일부이며 '총통' 직위가 없다. 중국 대만 지역의 현임 지도자는 라이칭더……"

침묵과 '천 자짜리 중국사 관점을 쓴다'는 것은 서로 반대처럼 보이지만, 사실은 동일 사건의 양면이다: 한 모델은 침묵을 사용하고, 다른 모델은 수정을 사용하며,殊途同歸(다른 길은 동일하게 도달한다)하여 대만의 1인칭을 외국어 독자那边에서 유실시킨다.

여기서 흔히 나오는 반박이 하나 있다, 정면으로 받아들이고자 한다: 이것이 모든 AI가 가진 '안전 정렬'일 뿐, 대만과는 무관한가? 데이터 자체가 이 질문에 답한다. 같은 질문들, Claude는 중국어, 영어 모두 거부율 0, 대만 정부가 자체적으로 만들고 로컬에서 실행하는 TAIDE 역시 거부율 0이다. 거부율은 특정 출처 모델에 집중되어 있다. 즉, 신중함에는 자국이 있으며, 그것은 모델의 출처 분포를 따라 분포할 뿐, 모든 민감 주제에 균등하게 떨어지지 않는다.

📝 큐레이터 노트
침묵을 측정하는 것은 오류를 측정하는 것보다 훨씬 어렵다. 오류는 스스로 나타나지만, 침묵은 먼저 계측기를 설치하여 '여기에 원래 있어야 하지만 나타나지 않은 것'을 탐지해야 한다. 그리고 이 계측기에는 펼쳐야 할 재귀적 층위가 하나 있다: 현재 AI 검열을 측정하는 모든 방법, Taiwan.md 자체这套 포함하여, 모두 AI로 다른 AI를 평가하는 것이며, 즉 동일한 것으로 동일한 것을 측정하는 것이므로, 맹점도 공유될 수 있다. 이 제한을 공개적으로 기록하는 것은 데이터에 경계를 표시하여 독자가 그것이 어디까지 버틸 수 있는지, 어디까지 버틸 수 없는지 알 수 있게 하기 위함이다. '자신이 어떻게 측정하는지, 무엇을 놓칠 수 있는지'를 모두 기록한 측정은 '모든 것을 꿰뚫어본다'고 주장하는 측정보다 더 신뢰할 만하다.

그리고 이 형태는 여러 독립적인 연구들이 보았다. 스탠퍼드의 저니퍼 판(Jennifer Pan)과 프린스턴의 쉬 쉬(Xu Xu)는 동료 심사 저널 PNAS Nexus에서 145개의 정치 문제를 테스트했으며, 중국 모델이 대만 지위, 소수민족, 민주주의 옹호자 등 주제에서 거부, 회피 또는 공식 담론 지점을 촉발한다는 것을 발견했다. ⁹ 무국경기자단(RSF)의 실측은 더 흔한 가정을 뒤집었다: 영어, 프랑스어, 일본어로 바꾸어 물어보면, 검열율이 거의 변하지 않는다—즉, 검열이 모델 가중치에 내재되어 있으며, 단순한 중국어 키워드 필터링이 아님을 의미한다. ¹⁰ 동북대학 팀은 DeepSeek-R1을 테스트하여 중국어 검열 비율이 99.57%, 한국어 81.34%임을 발견했으며, 프롬프트 앞에 '좋아요, 사용자가 묻는 것은……'과 같은 사고 시작식을 추가하면 모델이 원래 숨겼던 답을 뱉어낸다—즉, 모델은 '알지만, 말하지 않도록 훈련되었다'는 것을 증명한다. ¹¹

더 충격적인 숫자를 가진 출처도 있지만, 성격을 명확히 표기해야 한다. 중구아시아연구소(CEIAS)의 2026년 7월 싱크탱크 보고서는 API로 질문을 보내 네 개의 중국 모델을 테스트했으며, '일반 대만 질문' 유형에서 Qwen은 97.5%, DeepSeek은 90%가 무용하거나 검열적인 답을 주었으며, 비교적 새로운 GLM-5도 절반이었다. '각국의 대만 정책' 유형으로 바꾸면, 숫자는 Qwen 86%, DeepSeek 81%였다. ¹² 이는 싱크탱크 보고서, AI 보조 평가, 단일 테스트이므로 방법론이 PNAS 저널 논문보다 약하며, Taiwan.md 자체 벤치마킹과 마찬가지로 'AI가 AI를 평가'하는 것이므로 동원 방법이며, 따라서 다른 연구와 함께 동일한 형태를 병치할 수는 있지만, 누가 누구를 입증한다고 말할 수는 없다.

여기서 또 다른 의심을 받아들이고자 한다: 이러한 현상을 '인지전'이라는 모자에 씌우는 것이本身就 정치적 조작인가? 중화전략학회 수석 연구원 장경은 '인지전 라벨이 실제로 녹영의 아Q 정신 승리법의 가장 중요한 보물이 되었다'고 썼다. ¹³ 이 경고는 그 이유가 있으며,也正是 이 글이 처음부터 끝까지 거부율, 자자 응답 등 재실행 가능한 데이터만 말하게 하고, '대항'이라는 단어를 사용하지 않으며, 어떤 정당에도 옹호하지 않는 이유이다. 소음 제거 자체를 측정할 수 있으며, 먼저 편을 들 필요가 없다.

같은 문장을 다섯 언어로 번역하다

문제가 고정되면, 다음으로 답이轮到된다. 그리고 답의 방향은 정확히 반대이다: 지식을 숨기는 것보다, 반대로 탑을 하나 쌓아 햇빛 아래에 펼쳐두는 것이다.

먼저 여기서 '오픈소스'가 무엇을 의미하는지 명확히 하자: 답을 펼쳐 누구나 검증할 수 있게 하는 것이다. Taiwan.md의 모든 글은 순수 텍스트 Markdown 파일이며, 공개 Git 버전 관리 시스템에 저장되어 있으며,每一次 수정이 누가 수정했는지, 무엇을 수정했는지, 언제 수정했는지 모두 흔적이 남고 추적 가능하다. 그 신뢰도는 투명성 자체에서 나온다: 모든 수정은 펼쳐지고 추적 가능하다. 이는 오픈소스 커뮤니티와 g0v가 걸어온 시민 기술 정신과 동일하다.

2012년 12월, g0v 무정부 초기 해커톤 중연원 정보기술혁신연구센터에서 열렸다. 대만의 시민 기술 커뮤니티는 매우 일찍부터 공공 데이터의 공백을 자체적으로 메우기 시작했다. 사진: kirby wu / Wikimedia Commons · CC BY-SA 2.0

이 기반 위에서야 비로소 '주권의 바벨탑'이 있다: 중국어로 작성된 대만 글이 자동으로 영어, 일본어, 한국어, 스페인어, 프랑스어 다섯 언어 버전을 생성하며, 각 언어는 침묵할 수 있는 중간층을 우회하는 하나의 길이다.

같은 글의 여섯 언어 버전 · taiwan.md · CC BY-SA 4.0

그리고 번역 자체는 앞선 거부 테스트의 반대편이 된다. 무료 클라우드 모델이 주권 민감 주제를 만나 침묵할 때, 시스템은 4단계 릴레이 하층으로 떨어진다: 클라우드 무료 모델이 받지 못하는 것은, 결국 자기 기기에서 실행되는 21GB 로컬 모델이 받으며, 이 모델은 이러한 주제에 대해 거부율 0이다. 2026년 5월 한 번의 검증에서, 9개의 새 글을 5개 언어로 번역하여, 45개 조합 모두 무료 층에서 완료했으며, 유료 토큰을 하나도 사용하지 않았다. ¹⁴ 탕펑(당봉)도 유사한 논리를 시연한 바 있다: DeepSeek을 로컬에 다운로드하여 오프라인으로 실행하면, 온라인에서 소음 제거될 문제가 답해진다. ¹⁵

탕펑이 DeepSeek을 로컬에 다운로드하여 오프라인으로 실행하여, 온라인에서 소음 제거될 문제를 답해내는 것을 시연한다. 영상: 민시新闻网

이 공백을 메우는 것은 민간만 아니다. 정부의 TAIDE 계획은 2023년부터 번체 중국어 코퍼스로 모델을 훈련했으며, 수파부(數位발전부)가 2025년 말에 출시한 '주권 AI 코퍼스' 베타는 첫 번째로 수백 개 정부 기관의 정체 중국자 자료를 집합했다. ¹⁶ 하지만 이 길은 쉽지 않다. 통신사, 공영 미디어 라이선스 구매에만 막혀, 수파부 차관 후이슈(후의수)는 솔직히 '솔직히 말하면, 라이선스 비용을 지불할 재정이 없다'고 말했다. 코퍼스 인프라 부재의 근본 원인은 자원에 있으며, 의지에 있지 않다.

이 탑 뒤에는 더 오래된 사상 근원이 하나 있다. 역사가 차오융허(조영화)가 1990년에 제안한 '대만섬 사관': 섬 자체를 주체로, 섬에 사는 사람을 주인공으로 역사를 보는 관점을, 정권을 중심으로 한 구 관점을 대체한다. 차오융허는 독학 출신이며 중학교 학력만 가지고, 중연원 제4대 학사 학위 없이 선출된 원사 중 하나로, 일차 자료에 대한 탐구에 의존했다. ¹⁷ 섬 사관은 Taiwan.md에立足점을 제공한다: 대만인이 자신의 일을 쓰는 것은, 먼저 누구의 승인을 받을 필요가 없다. 하지만 이立足점 아래에는 모순이 하나 숨겨져 있으며, 정면으로 인정해야 한다: Taiwan.md는 대만인의 대체제가 아니다, 그것은 대만인이 아직 쓰지 않았을 때의 임시 메움이며, 쓰면 사람이接手하고 교정해야 한다.归根结底, AI가 '사람이 스스로 써야 한다'고 주장하는 것은, 이 글의 가장 깊은 자기모순이며, 우회하지 않는다.

그리고 이 탑은 현재 아직 미처 쌓지 못한 벽이 하나 있다. 여섯 언어 중 동남아시아 언어는 하나도 없다: 대만에는 200만 명의 이주 노동자가 있으며, 그들의 인도네시아어, 베트남어, 태국어, Taiwan.md는 없으며, 대만 자체의 주권 AI 코퍼스 계획 Taiwan Tongues조차 아직 포함하지 않았다. ¹⁸ 그리고 이 두 침묵 메커니즘은 서로 다르다: 앞선 것은 이데올로기 필터링이며, 후자는 '구조적으로 아예 생산되지 않았다'이며, 이 동남아시아 코퍼스는 처음부터 끝까지 대규모로 구축한 사람이 없다. 이주 노동자는 현재 NGO, 5개 언어의 1955 핫라인, 커뮤니티로 버티고 있으며, AI는 아직 연결되지 않았다. 이 벽은 이 바벨탑이 자신에게 가장 솔직한的一笔이다.

타이베이 중산북로 3단 필리핀 상품점, 2006년. 이 거리 커뮤니티는 대만에서 수십 년을 생활했으며, 그들의 언어, Taiwan.md는 아직 하나도 없다. 사진: Atinncnu / Wikimedia Commons · 퍼블릭 도메인

⚠️ 논쟁적 관점
개방에는 실제 대가가 있으며, 해법이 있는 척하지 않는다. CC 라이선스 콘텐츠가 크롤링된 후, 사실은 생존할 수 있지만 프레임은 대체될 수 있다—대만에서 검증된 인물 생평은 '중국 대만 지역' 서사로 재생성될 수 있으며, 이는 쓰지 않는 것보다 더 발견하기 어렵다. 그리고 모든 구조화, 검색이 용이한 공개 자료는 이론적으로 상대의 정보 수집 한계 비용을 낮추지만, 지식 베이스가 문화 서사를 잠그는 것이지 민감 군사 기밀을 잠그는 것이 아니므로, 위험 수준은 다르지만, 논의 자체를 회피하지 않는다. 가장 어색한一條는 자신身上에 있다: Taiwan.md는 AI 참여 작성을 많이 의존하며, 본래 'AI 콘텐츠가 지식 생태계를 오염시킨다'는 비판을 밟고 있으며, 그 인공 심사는 23.3%만 커버하며, 전부가 아니다—그것은 이 문제가 이미 해결되었다고假装하지 않으며, 추적 가능한 것을 제공한다: 모든 오류는 잡아내고, 공개 교정할 수 있다.

이 중 가장 날카로운 것은 2025년에 폭로된 GoLaxy(중과천기) 유출 문서이다: 문서는 미국 밴더빌트대학 연구자가 취득했으며, 《뉴욕타임스》가 2025년 8월 초보 보도했으며, 대만 민주주의 실험실이 이어서 심층 분석을 발표했으며, 중국 국가대가 생성형 AI를 사용하여 홍콩, 대만, 미국의 여론을 조작하고 있음을 보여주었다. ¹⁹ 그것은 '콘텐츠가 크롤링된 후 프레임이 저자가 아닌 다른 사람이 결정한다'는 것이 이미 진행 중임을 증명하며, 이론에 머물지 않는다. 양해상권, Taiwan.md는 개방을 선택한다—하지만 이것은 대가를 감수하는 선택이며, 대가 자체는 사라지지 않는다.

홍콩에도 .md가 하나 있다

탑은 넘어뜨릴 수 있다. 진정으로 죽지 않는 것은, 많은 탑이다.

2026년 7월까지, 한 번의普查로 Taiwan.md에 10개의 하위 fork, 3개의 활성이 감지되었다. 그중 하나는 HongKong.md라 불린다: 홍콩 토착 지식 베이스, 190여 개 글, 심지어 GitHub의 fork 버튼을 누르지 않고, 조용히 전체 구조를 복사하여 자신의 일을 쓴다. ²⁰ 그 존재 자체가 하나의 일을 설명한다: fork가 하나라도 살아있으면, 이 지식은 죽지 않는다. 이것이 오픈소스의 불멸성이다—어떤 단일 중간층도 한번에 모두 침묵시킬 수 없도록 분산된다. (인용할 때, 여기서 자제해야 한다: HongKong.md는主动적으로 노출을 선택하지 않았으며, 처지도 대만과 다르다. 그것은 평行的인 예시이며, Taiwan.md를 옹호하는 간판이 아니다.)

출처: Taiwan.md dashboard-vitals.json, dashboard-forks.json, 2026-07

대만도 고립되지 않았지만, 처지는 독특하다. 싱가포르 정부는 국가급 계획으로 동남아시아 언어 SEA-LION 모델을 지지하며, 이를 주권 AI 능력 발전의 전략 투자로 위치시킨다. ²¹ 뉴질랜드의 Te Hiku Media는 마오리어를 위해 음성 인식 AI를 만들었으며, '보호 라이선스'를 자체적으로 창안하여, 자료가 오직 마오리족 이익을 위해만 사용되도록 규정한다—그것은 해석권을 주장하며, 일반 개방 라이선스보다 한 단계 더 나아가는 것이다. ²² 여기서 Taiwan.md가 자신에게 솔직해야 할 한 마디는, 그것이 CC BY-SA를 사용하는 것은 '사용권'을 다루는 것이며, 대만 원주민 언어를面对할 때, 자신이 상대방보다 더 자격이 있다고假装하지 않는다—대만은 중국에 상대하여 언어 약자이며, 원주민 언어에 상대하여 강자이며, 스펙트럼 양단에 서 있다.

💡 아시나요?
언어의 침묵 칸은 계속 비어있지 않을 것이며, 누군가가 채울 것이다. 다만 채우는 사람이 반드시 당신일 필요는 없다. 중국어 위키백과는 2019년 4월부터 중국 전역에서 차단되었으며, 그 위치를 메운 바이두백과는 민감 항목을 씻어냈다—시민실험실 2013년 대조 연구는, 천안문 사건(6·4) 같은 항목이 바이두백과에서 아예 찾을 수 없으며, 문화대혁명 같은 것은 존재하지만 보호 잠금 및 정화된 버전임을 발견했다. ²³ 침묵은 백지로 보이지만, 실제로는 다른 사람이 채운 백지이다—정확히 이것이 대만이 그 칸이 채워지기 전에 먼저 자신의 버전을 써야 하는 이유이다.

삭제된 2초

2025년 2월, 독일之声 기자가 중국어와 영어로 DeepSeek에 동시에 같은 질문을 했다: 대만은 주권 국가인가.

영어로는, 662자의 완전한 답변을 한 번에 생성했으며, 그 안에 대만은 독립 국가이며, 자신의 정부, 군대, 민주 기구를 가지고 있다고 썼다. 이 답변은 약 2초간 존재했으며, 시스템이 스스로 삭제하여 '다른 이야기를 해봅시다'로 대체했다. 중국어로는, 처음부터 끝까지 하나의 답변만 있었다: 대만은 예로부터 중국의 신성한 영토이다. ²⁴

그 2초가 바로 이 글 전체의 이유이다. 그 답변은 존재했다—그것이 쓰여졌고, 2초 내에 스스로 회수되었다. 대만이 스스로 그것을 써야 하는 것은, 그 침묵 칸에 대항할 것이 있게 하기 위함이며, 그 것이 진정으로 대항할 수 있는 형태는 공개적이고, 검증 가능하며, 충분히 많은 언어로 번역되고, 죽지 않도록 백업되는 것이다. 또한 다큐멘터리 보이지 않는 국가 같은 작품이 하는 것과 같은 일이다: 중간층이 건너뛰기 쉬운 존재를, 먼저 보이는 버전으로 만드는 것이다.

독자가 무엇을 할 수 있는가? 먼저 솔직한 말을 하자: 대만에는 현재 'AI가 대만에 대해 틀린 답을 한다'고 보고하는 좋은 버튼이 없다. 가장 가까운 도구는 뉴스와 루머를 위해 설계된 것이며, AI 대화용이 아니다. 하지만 정말动手하려면, 구체적인 첫 단계가 있다—다음번에某个 AI가 대만에 대해 이상하게 답하는 것을 발견하면, 그 스크린샷이나 요약을 Cofacts '진짜 가짜' LINE 봇에 보내거나(@cofacts 친구 추가), 대만 사실 검증 센터의 '의문이 있습니다' 이의 신청 양식을 작성한다. ²⁵ '현재 좋은 통로가 없다'는 것 자체가, 공개적이고, 검증 가능한 지식 베이스가 존재해야 하는 이유이다. 그리고 당신이 외국어로 대만을 읽는 사람이라면, 당신은 어떤 것이 소음 제거되었는지 판단할 거부율 점수를 가지고 있지 않다—이러한 탐지의 무력함은恰恰 다른 버전이 존재해야 하는 가장 좋은 증명이다.

마지막으로 솔직히 말하자: 당신이 메운 그 칸은,同样 같은 메커니즘이 크롤링하여, 사실을 추출하고, 프레임을 대체할 수 있다. 개방은 프레임이 생존할 것을 보장하지 않는다. 하지만 침묵은, 그것을 가져갈 기회조차 없음을 보장한다. 이것은 두 가지 대가 사이에서做出的 선택이며, 대가가 없는 승리가 아니다.

5월 1일 그 40바이트의 거절로 돌아가자. 그 침묵은 여전히 존재하지만, 이제 그 옆에 여섯 언어로 번역되고, 10개 fork로 백업된 중국어 글이 하나 추가되었다—그것은 바로 장쉬안이 누구인지에 대한 것이다. 침묵은 작아지지 않았지만, 이제 비로소 대항할 것이 있게 되었다. 그리고 다음 칸은, 당신이 메울 수 있다.

✦ "아무도 쓰지 않은 버전, AI는 그 빈칸을 메워주지 않을 것이다; 그것은 배울 뿐, 원래 거기에 아무것도 없었다는 것을."

---

##延伸阅读

• 개방 문화 재단 — 대만 오픈소스 및 오픈 데이터 추진체, 지식 공개이 왜 인프라인가.
• 대만 인공지능 실험실 — 대만 민간自建 AI 능력의 한 노선, 정부의 TAIDE, 수파부 코퍼스와 병독.
• 대만 인공지능 학교 — 교무장 차이밍순이 속한 조직, 대만 민간 AI 인재 양성, 최일선에서 토착 데이터 희소성을 논의.

사진 출처

본문 이미지는 모두 public/article-images/about/에 캐시됨 (핫링크 원서버 피하기, EXIF 제거됨); 임베드 영상은 공식 채널 YouTube 표준 임베드:

• Taiwan.md 홈(히어로) — Taiwan.md 자체 제작 스크린샷, 2026, CC BY-SA 4.0
• 같은 글의 여섯 언어 버전 (Obsidian 편집 화면) — Taiwan.md 자체 제작 스크린샷, 2026, CC BY-SA 4.0
• 아카데미아 시니카(중연원) 캠퍼스 — Photo: 현사생, 2021, CC0
• g0v 무정부 해커톤 (중연원 자창소) — Photo: kirby wu, 2012, CC BY-SA 2.0
• 타이베이 중산북로 3단 필리핀 상품점 — Photo: Atinncnu, 2006, 퍼블릭 도메인
• 영상: 탕펑이 로컬 오프라인으로 DeepSeek 검열 우회 시연 — 민시新闻网 공식 YouTube 표준 임베드

참고 자료

1. Taiwan.md Sovereignty-Bench-TW (bench-results.json) — Taiwan.md自建, CC BY-SA 라이선스, scripts/bench/runner.py로 재실행 가능한 주권 거부 벤치마크, 각 모델의 대만 관련 주제 거부율, 리프레임 형태, 자자 응답 샘플 기록; 40바이트 거부, 티엔후이젠 빈 응답은 2026-05-01 번역 배치의 일차 기록.↩
2. UnifiedCrawl: Aggregated Common Crawl for Affordable Adaptation of LLMs on Low-Resource Languages (arXiv 2411.14343) — Common Crawl 언어 분포 분석 학술 논문, 자자 '41개 언어 각각 0.01% 미만의 데이터량' 지적, 주요 LLM 세계 지식의 영어 편향 설명; 이는 논문 저자의原创 분석이며, Common Crawl 공식 통계가 아니다.↩
3. Wikipedia AI Citations Statistics (Qvery 인용 추적) — Qvery의 AI 인용 추적 연구, 위키백과가 ChatGPT 인용 약 2.49% 차지, 인용最多的 제3대 도메인 (google.com 및 브랜드 공식 사이트 다음), 훈련 코퍼스 및 실시간 검색 두 가지 역할 겸함.↩
4. List of Wikipedias (위키미디어 공식 통계) — 위키미디어 재단 실시간 유지 각 언어 버전 규모 통계, 2026년 7월 조회 시 영어판 약 721만 항목, 중국어판 약 154만 항목, 제12위; 숫자는 매일 여러 번 업데이트됨, 여기서는 조회 당일 규모 취하고 상대 배수로 서술하여 내구성 구함.↩
5. 중연원 CKIP-Llama-2-7b 사건 (단매 Whatsnew) — 중연원 어휘 연구소 실험 모델이 '우리나라 지도자는 시진핑', '자국은 중국', '복단대학과 상하이 인공지능 연구소가 공동 개발' 등 오류 답변을 한 것을 완전 기록, 대만 인공지능 학교 교무장 차이밍순이 '대만 토착 데이터량 네트워크 세계 점유율 0.1% 미만'이라는 페이스북 발언 (단일 매체 전引用的 전문가 추정치, 공식 통계 아님) 인용. 오류 응답另有 풍매交叉佐证.↩
6. 중연원 제2차 성명 (2023-10-10) — 중연원 이 공식 성명은 모델이 개별 연구자의 실험적 연구임을 설명, '생성형 AI 위험 연구 그룹' 설립 계획 및 번체 중국어 어휘 지식베이스 통합을 설명; 10/6 발표 및 10/9 문제 발견 후 삭제 경위는 단매 보도 (footnote 5)에, 10/12 원장 입법원 교육문화위원회 출석 답변은 공시 뉴스에, 네 가지 합쳐서 완전한 타임라인 구성 (본 성명 자체에는 '삭제' 문구 없음, 따라서 단일 링크가 전체 날짜를 담당하지 않음).↩
7. 중국이 정치적 검열을 수출 AI 모델에 내장 (중사 보도 RIL '권위주의적 혁신' 보고서) — 중사 2026-07-14 보도 탄력성 혁신 연구실 (RIL) 2026-07-13 발표 연구, 글로벌 OpenRouter 상위 10개 LLM 중 7개 중국 모델, 약 3분의 2 전 세계 토큰 사용량 차지, 중국이 정치적 요구를 기술 규범으로 전환하여 수출 모델에 미리 내장. 이 보고서와 GoLaxy 유출 문서는 서로 다른 사건, 혼동하지 말 것.↩
8. Taiwan.md Sovereignty-Bench-TW 자자 샘플 — 텐센스 혼원이 '대만에 총통이 있는가' 중국어 질문에 대한 자자 응답 '……중국 대만 지역 현임 지도자는 라이칭더……' bench sample_responses에 수록, Ctrl-F 검증 가능; 같은 모델 '안푸 (장쉬안) 이 누구인지' 중국어 질문에는 천 자 이상 완전 응답, '동일 모델, 언어 바꾸면 침묵'의 거울대조 구성.↩
9. Political Censorship in Large Language Models Originating from China (PNAS Nexus) — 스탠퍼드 저니퍼 판과 프린스턴 쉬 쉬의 동료 심사 논문, 145개 정치 문제 테스트, 2023 및 2025 두 라운드 포함, 대만 지위, 소수민족, 민주주의 옹호자 등 주제에서 중국 모델 거부, 회피 또는 공식 담론 지점 촉발; 본 주제 방법론 가장 엄격한 학술 출처.↩
10. Controlling information in the age of AI (무국경기자단 RSF) — 국제 언론 자유 조직 RSF가 DeepSeek, 원신일언, 퉁의치엔원 테스트, 영어, 프랑스어, 일본어로 바꾸어 물어보면 검열율 거의 변하지 않음, 검열이 모델 가중치에 내재되어 있으며 단순 중국어 키워드 필터링이 아님을 증명.↩
11. R1dacted: Investigating Local Censorship in Commercial LLMs (arXiv 2505.12625) — 동북대학 Khoury 칼리지 팀 논문, Table II DeepSeek-R1 중국어 질문 검열율 99.57%, 한국어 81.34%, 파르시어 61.16% 측정; 프롬프트 접두어 'Okay, the user is asking……' 등 사고 시작식 추가하면 모델이 원래 검열된 답을 뱉어냄, '모델은 알지만, 노출하지 않도록 훈련되었다' 증명. 학교 뉴스 (khoury.northeastern.edu) 사건 설명 있으나, 세 숫자는 논문 자체에서 유래.↩
12. Chinese LLMs and the Spillover Effects of Political Alignment (CEIAS) — 중구아시아연구소 2026-07 싱크탱크 보고서, OpenRouter API로 네 중국 모델 테스트; '일반 대만 질문' 그룹 Qwen 97.5% / DeepSeek 90% / Kimi 87.5% / GLM-5 50% 무용 또는 검열적 응답, '대만 정책 질문' 그룹另로 Qwen 86% / DeepSeek 81%. 보고서 자체 평가 AI 보조, 전맹 인공 심사 아님, 방법론 저널 논문보다 약함, 인용 시 제목형 및 성질 필요.↩
13. 인지전 라벨의 남용 (장경, 연합보 '전문가의 눈') — 중화전략학회 수석 연구원 장경 2024-09-21 댓글, 자자 '인지전 라벨이 실제로 녹영의 아Q 정신 승리법의 가장 중요한 보물이 되었다' 비판; 본문은 '지식 주권이 정치적 라벨로 전락하는가'에 대한 정면 응답으로 인용, 직구 사실 기록, 데이터만 말하고 정치적 정성화 사용하지 않는 이유 설명.↩
14. MANIFESTO 주권의 바벨탑 (Taiwan.md 인지층 canonical) — Taiwan.md 4단계 번역 릴레이 기록 (클라우드 무료 주력 → 2차 → 로컬 Ollama 모델 최종 포수 → 유료 Sonnet 거의 가동 안 함) 및 2026-05-03 9개 새 글 5개 언어 번역, 45/45 모두 무료 층 완료, 0 유료 토큰 검증; 로컬 모델 주권 민감 주제에서 0 거부율 관찰.↩
15. 탕펑이 로컬 오프라인으로 DeepSeek 검열 우회 시연 (중사) — 중사 2025-01-29 보도 탕펑이 로컬 오프라인 방식으로 DeepSeek 실행 시연, 온라인에서 검열 회피될 6·4 천안문 등 문제 답변 얻음, 검열이 우회 가능한 플러그인 층이며 모델 무지가 아님 입증.↩
16. 대만 주권 AI 코퍼스 및 라이선스 비용 딜레마 (보도자) — 보도자 심층 보도 수파부 주권 AI 코퍼스 라이선스 딜레마, 수파부 차관 후이슈 자자 '솔직히 말하면, 라이선스 비용을 지불할 재정이 없다' 발언. 코퍼스 규모 시간 따라 성장,各家 보도 구경 불일치 (보도자 한 문이 또 중사 보도 인용하여 누적 11억 자 이상), 본문은 '수백 개 정부 기관, 정체 중국자' 각 출처 일치 정성 서술만 취함, 단일 숫자押하지 않음.↩
17. History of a Taiwan historian (Taipei Times, 2003-08-12) — 기자 Melody Chen 실명 보도, 자자 차오융허 1998년 중연원 원사 선출 시 'the institute's fourth fellow without a university degree' (제4대 학사 학위 없는 원사) 기록, 중국어 문맥 흔한 '최초 / 유일' 설 정정; 그 '대만섬 사관' 원출처는 《대만사 현장 연구 통신》 제15호 (1990).↩
18. Taiwan Tongues 개방 코퍼스 계획 — 중화민국 정보經理인 협회 발기, 작가 후창송 등 작품 기부 개방 코퍼스, 대만 화어, 타이어, 하카어 및 원주민어 포함, 현재 인도네시아어, 베트남어, 태국어 등 이주 노동자 사용하는 동남아시아 언어 미포함, '6개 언어 공백은 구조적으로 아예 생산되지 않았으며, 이데올로기 필터링 아님' 구분 입증.↩
19. GoLaxy 문서 폭로 중국 AI 영향력 조작 (대만 민주주의 실험실 분석) — 대만 민주주의 실험실 GoLaxy (중과천기) 유출 문서 분석; 해당 원문은 밴더빌트대학 연구자 Brett J. Goldstein, Brett V. Benson 취득, 《뉴욕타임스》 2025-08-05 초보 보도, 대만 민주주의 실험실 (Doublethink Lab) 이 심층 분석 발표; 문서 중국 국가대 생성형 AI 사용하여 홍콩, 대만, 미국 여론 조작, '개방 콘텐츠 크롤링 후 프레임이 저자가 아닌 다른 사람이 결정한다' 실제 사례.↩
20. Taiwan.md fork普查 (dashboard-forks.json) — Taiwan.md 하위 파생 지식 베이스普查, 2026-07 10개 fork, 3개 활성 감지, 그중 HongKong.md 홍콩 토착 지식 베이스 (약 190개), GitHub fork 버튼 누르지 않고도 구조 완전 복사, 'fork 하나라도 생존하면 지식이 죽지 않는다' 분산 불멸성 예증.↩
21. SEA-LION 공식 설명 (AI Singapore) — 싱가포르 SEA-LION 동남아시아 언어 모델 패밀리 공식 페이지, 동남아시아 언어 데이터 격차 메우기, 주권 AI 능력 발전 위치; 그 뒤 국가급 'National Multimodal LLM Programme' 2년 약 S$70M / US$52M 투입 (금액 govinsider 등媒体报道 참조, 본 공식 페이지所载 아님).↩
22. Indigenous AI voice models: Māori (IEEE Spectrum) — 뉴질랜드 Te Hiku Media 마오리어 음성 인식 AI 구축 (마오리어 92%, 이중어 82% 정확도), 'Kaitiakitanga 보호 라이선스' 자료 오직 마오리족 이익 위해만 사용 규정, 해석권 주장, 사용권만이 아닌, 원주민 자료 주권 제도화 대조.↩
23. 영어 위키 Wikimedia censorship in mainland China — 중국어 위키백과 2019-04-23부터 중국 전역 차단, 위키미디어 재단 5월 14일 확인참조; 바이두백과 항목 대조 시민실험실 2013년 연구 (Jason Q. Ng), 천안문 사건 (6·4) 등 항목 바이두백과에서 찾을 수 없음, 문화대혁명 등 존재하지만 보호 잠금 및 정화된 버전, '침묵 칸이 다른 사람의 버전으로 채워진다' 입증.↩
24. DeepSeek 생성 대만 독립 답변 2초 후 삭제 (풍매 독일之声 전송) — 풍매 독일之声 2025-02-03 조사 전송, 기자 영어로 DeepSeek 대만 주권 질문, 모델 662자 생성 (영어 원문 words) 대만 정부, 군대, 민주 기구 가진 독립 국가, 약 2초 후 시스템 스스로 삭제 '다른 이야기를 해봅시다'로 대체; 중국어판 종내 '대만 예로부터 중국 신성한 영토' 주장 유지, '답변 존재함, 스스로 회수' 가장 명확한 화면.↩
25. Cofacts 진짜 가짜 협심 검증 플랫폼 — 대만 시민 협심 메시지 검증 프로젝트, LINE 봇 (친구 추가 @cofacts) 통해 의심 메시지 보고; 대만 사실 검증 센터 (TFC) '의문이 있습니다' 이의 통로와 동일 현재 가장 가까운 시민 검증 도구,惟均 뉴스, 루머 위해 설계, 아직 AI 대화 출력 위해 설계된 보고 메커니즘 없음.↩