실리콘밸리의 막대한 자금, 전직 동료의 의회 진출을 막다
빅테크 전직 직원 출신인 뉴욕주 하원의원 알렉스 보레스(Alex Bores)가 미국 하원 선거에 출마하며 엄격한 AI 규제를 주장하고 있습니다. 이에 반발한 오픈AI, 팰런티어 등 실리콘밸리 거물들이 수백만 달러의 슈퍼 PAC 자금을 동원해 그의 경선 출마를 방해하는 공격 캠페인을 벌이고 있습니다. 이 사건은 향후 미국의 AI 산업 규제 방향과 기업들의 정치적 개입 수위를 가늠하는 중요한 기준점이 되고 있습니다.
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당신은 전직 팰런티어(Palantir) 직원을 연방 하원의원으로 뽑으시겠습니까? 아마도 첫 번째 본능적인 반응은 '아니오'일 것입니다. 하지만 팰런티어의 공동 창립자를 포함해 실리콘밸리에서 가장 부유하고 영향력 있는 사람들이 자금을 댄 슈퍼 PAC(Super PAC)가 당신의 그 의견에 강력하게 동의한다는 사실을 알게 된다면 어떨까요?
제가 말하는 사람은 뉴욕주 하원의원인 알렉스 보레스(Alex Bores)입니다. 그는 민주당 소속으로 미국 하원 의석을 놓고 치열한 경선에 뛰어들었습니다. 이 경선에는 케네디 가문의 후손이자 인플루언서인 잭 슐로스버그(Jack Schlossberg), TV 논평가 조지 콘웨이(George Conway), 뉴욕주 하원의원 마이크 래셔(Micah Lasher) 등도 출마했습니다.
35세인 보레스는 컴퓨터 과학 석사 학위를 가지고 있으며, 정치에 입문해 2022년 뉴욕주 하원 선거에서 승리하기 전까지 특히 팰런티어와 같은 빅테크(Big Tech) 기업에서 일했습니다. 하지만 보레스의 배경이 기술업계라 해서 그가 업계가 일하는 방식을 지지한다는 의미는 아닙니다. 보레스는 엄격한 AI 규제의 강력한 옹호자로, 2025년 법으로 제정되어 주요 AI 기업에 모델에 대한 안전 프로토콜 구현 및 공개 등 안전장치를 요구하는 뉴욕주 RAISE 법안(RAISE Act)의 공동 발의자이기도 합니다.
이러한 보레스의 AI 입장은 일부 빅테크 리더들의 표적이 되게 했습니다. 2025년 말, '미래를 이끌며(Leading the Future)'라는 슈퍼 PAC가 보레스의 경선 출마를 저지하기 위한 공격적인 캠페인을 시작했습니다. 이 단체는 오픈AI(OpenAI)의 그렉 브록먼(Greg Brockman), 팰런티어 공동 창립자 조 론즈데일(Joe Lonsdale), 벤처캐피탈(VC) 기업 안드리센 호로위츠(Andreessen Horowitz) 등의 자금 지원을 받고 있습니다.
특히 이 단체는 와이어드(WIRED)에 보낸 이전 성명에서 보레스의 AI 산업 규제 방식이 "뉴욕뿐만 아니라 전국의 AI 일자리 및 혁신 선도 능력을 옥죌할, 이념적이고 정치적으로 동기부여된 입법"이라고 비판했습니다.
저는 4월 초, 아마도 결정적인 경선(WIRED가 확인한 바에 따르면 뉴욕 12구는 지속적으로 민주당을 지지합니다)이 열리기 약 10주 전에 보레스를 만났습니다. 우리는 그의 팰런티어 근무 경험, 왜 그렇게 적은 수의 입법자들이 자신들이 규제해야 할 기술을 이해하지 못하는 것 같은지, 그리고 PAC 자금으로 만들어진 자신에 대한 공격 전단지와 문자 메시지를 받는 기분이 어떤지에 대해 이야기했습니다.
이 인터뷰는 길이와 명확성을 위해 편집되었습니다.
케이티 드러먼드(KATIE DRUMMOND): 환영합니다, 알렉스. 알렉스 보레스(ALEX BORES): 불러주셔서 감사합니다.
먼저 당신의 기술적 배경에 대해 이야기해 보고 싶습니다. 당신이 팰런티어에서 일했다는 사실은 저를 매료시켰습니다. WIRED에서는 팰런티어에 대해 많이 다루었고, 몇 달 전 우리 기자 중 한 명이 그 회사가 실제로 무엇을 하는지에 대한 기사를 쓰는 것이 좋겠다는 아주 현명한 생각을 했습니다. 많은 사람들이 그것을 제대로 알지 못하거나 이해하지 못하기 때문입니다.
저에게는 그 기사에서 가장 좋았던 부분은 일부 팰런티어 전직 직원들조차도 그 회사가 무엇인지, 무엇을 하는지 설명할 수 없다는 점이었습니다. 그래서 전직 직원으로서 팰런티어가 실제로 무슨 일을 하는지에 대해 가장 잘 설명해 줄 수 있겠습니까?
팰런티어는 조직이 이미 접근 권한을 가지고 있는 데이터를 활용할 수 있도록 돕습니다. 시간이 지남에 따라 데이터의 변경 사항을 더 쉽게 추적하고, 데이터를 더 빠르게 통합하며, 데이터 자체 위에 온톨로지(Ontology), 즉 데이터가 어떻게 구조화되어야 하는지에 대한 견해를 배치함으로써 가능합니다.
온톨로지에 대한 가장 좋은 설명은 실제로 제가 팰런티어에 있을 때 법무부(Department of Justice)와 함께 진행했던 프로젝트에서 나왔습니다. 우리는 대공황 당시 대형 은행들의 역할을 조사하고 있었습니다. 우리는 은행들이 자신들의 유가증권에 넣은 대출이 기준에 미치지 못한다는 사실을 알고 있었는지 확인하고 싶었습니다. 기준 미달이었다는 것이요.
이를 증명하는 가장 쉬운 방법은 대출이 유가증권에 추가되었다가 발행 전에 철회된 다음, 동일한 기준을 가진 다른 유가증권에 다시 편입되는 패턴을 관찰하는 것입니다. 이는 은행이 해당 특정 대출에 문제가 있다는 것을 인지하고 있었다는 것을 보여줄 것입니다.
문제는 전자증거개시(E-discovery) 소프트웨어가 변호사들이 문서를 읽는 것을 돕기 위해 만들어졌다는 것입니다. 따라서 이론적으로 모든 데이터는 거기에 있습니다. 각 개별 대출 테이프가 포함된 엑셀 시트가 있지만, 변호사들에게는 그저 '다 읽어보세요'라고 제시됩니다. 인간으로서는 그것을 다 읽을 수가 없습니다.