🔓 언센서드 AI 모델, 왜 주목받는가
2026년 10월, 한 오픈소스 프로젝트가 90,000개 이상의 GitHub 스타를 기록하며 화제가 되었습니다. 바로 자체 호스팅 AI 에이전트 워크플로우 도구인 Odysseus입니다. 이 프로젝트의 핵심은 대형 AI 기업의 정책 검열을 우회한 언센서드(Uncensored) 모델을 로컬에서 직접 학습시켜 사용한다는 점입니다.
기존 클라우드 AI는 약관 위반 시 계정 정지, 응답 거부, 추론 과정 암호화 등의 제재를 받습니다. 반면 로컬 파인튜닝 모델은 가중치(weights)가 사용자의 하드디스크에 저장되므로 외부 통제에서 자유롭습니다. 이 글에서는 실제 공개된 사례를 기반으로 로컬 AI 모델을 직접 만드는 전체 파이프라인을 4단계로 분석합니다.
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🧠 1단계: 베이스 모델 선택과 증류(Distillation)의 이해
베이스 모델: Qwen 3.5 9B 파라미터
언센서드 모델 구축의 출발점은 공개된 오픈소스 베이스 모델입니다. 알리바바의 Qwen 3.5 9B 모델은 90억 개 파라미터 규모로, 단일 소비자용 GPU에서도 파인튜닝이 가능한 수준입니다. 커뮤니티 보고서에 따르면 9B급 모델은 24GB VRAM 환경에서 LoRA 방식 학습이 가능합니다.
증류(Distillation)란 무엇인가
증류는 큰 교사 모델(Teacher)이 출력하는 확률 분포를 작은 학생 모델(Student)이 모방하도록 학습시키는 기법입니다. 2015년 제프리 힌튼의 논문에서 정식화되었으며, DeepSeek·Qwen 등이 이 방식으로 프론티어 모델과의 격차를 좁혀왔습니다.
⚠️ 주의: 대형 AI 기업 약관은 증류를 명시적으로 금지합니다. OpenAI는 2024년 원시 사고 연쇄(chain of thought) 출력을 숨기고 API 추론 결과를 암호화된 블롭으로 반환하도록 변경했습니다. 따라서 합법적 경로는 자체 데이터 수집과 공개 데이터셋 활용입니다.
로컬 AI 학습 환경 구축에 관심이 있다면 AI 노트북 성능 비교 가이드에서 하드웨어 선택 기준도 함께 참고할 수 있습니다.
⚙️ 2단계: SFT → GRPO → 디센서링 파이프라인
SFT(지도 미세조정)로 도구 사용 능력 학습
첫 단계는 **성공적인 상호작용 예시를 보여주는 지도 미세조정(Supervised Fine-Tuning)**입니다. 공개된 사례에서는 20,000개의 깨끗한 예시를 목표로 했으나 실제로 수집된 것은 약 300개에 불과했습니다. 이후 합성 데이터를 생성해 약 2,000개로 필터링했습니다. 이는 고품질 데이터 수집이 얼마나 어려운지를 보여주는 수치입니다.
GRPO(그룹 상대 정책 최적화)
DeepSeek가 도입한 **GRPO(Group Relative Policy Optimization)**는 별도의 비평가(Critic) 모델 없이도 강화학습을 가능하게 합니다. 동일 작업을 여러 번 시도한 뒤 결과를 채점하고, 그룹 평균보다 우수한 시도를 선호하도록 학습합니다.
| 단계 | 기법 | 필요 데이터 | 주요 효과 |
|---|---|---|---|
| 1 | SFT (지도 미세조정) | 2,000~20,000 예시 | 도구 사용·형식 학습 |
| 2 | GRPO (강화학습) | 자동 채점 가능 작업 | 도메인 특화 지능 향상 |
| 3 | Heretic (디센서링) | 소량 캘리브레이션 | 거부 응답 제거 |
| 4 | 양자화 배포 | - | VRAM 절감·추론 가속 |
디센서링: 거부 파라미터 제거
Heretic과 같은 도구는 모델 내부의 **소거 파라미터(obliteration parameters)**를 자동 탐지해 외과적으로 제거합니다. 이를 통해 모델이 요청을 거부하는 경향을 줄입니다. 다만 이 과정은 모델의 안전 정렬을 의도적으로 해제하는 것이므로, 사용 목적과 법적 책임은 전적으로 사용자에게 있습니다.
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🎯 결론: 로컬 AI의 자유와 책임
로컬 파인튜닝의 최종 가치는 가중치를 직접 소유한다는 데 있습니다. 클라우드 구독료 없이, 외부 정책 변화 없이, 자신의 하드웨어에서 모델을 운용할 수 있습니다. 다만 SFT 데이터 수집, GRPO 학습, 디센서링까지 수개월의 작업이 필요하며, 9B 모델 기준 최소 24GB VRAM급 GPU가 요구됩니다.
📅 정보 기준일: 2026-10-05
주의사항: 증류는 주요 AI 기업 약관에서 금지되며, 디센서링된 모델의 오남용은 법적 책임을 초래할 수 있습니다. 학습 데이터의 출처와 라이선스를 반드시 확인하십시오.
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