인공지능의 법적 규제와 사회적 요구: AI Act와 한국의 대응 전략 분석

1. 요약

• 인공지능의 법적 규제에 대한 관심이 급증하는 가운데, 유럽연합의 AI Act는 세계 최초로 포괄적인 인공지능 법적 틀을 제공하며, AI 시스템의 안전하고 윤리적인 사용을 보장하기 위해 규정을 설정하고 있습니다. 이 법은 AI 기술의 위험을 기반으로 각 시스템의 위험 등급에 따라 차별화된 규제를 적용하여, 사회적 신뢰와 안전성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 고위험 AI 시스템에는 설명 가능성, 데이터 품질, 안전성 등 엄격한 요구 사항이 적용됩니다. AI Act는 단순한 지역적 규제 제정을 넘어 소비자와 기업의 책임을 강조하며, 국제적으로도 여러 나라에서 참고할 만한 기준으로 자리잡고 있습니다.

• 또한, 한국은 AI Act에 대응하기 위해 인공지능 관련 법안 입법을 활발히 진행하고 있습니다. 정부는 인공지능 생태계 조성을 위해 정책을 정비하고 있으며, 인공지능 국가전략에 따라 기술 개발, 인프라 확충, 인재 양성을 통해 지속 가능한 산업 생태계를 목표로 하고 있습니다. 인공지능 기술의 초거대 모델 도입은 의료, 금융, 제조 등 다양한 분야에 혁신을 가져오고 있지만, 동시에 개인정보 보호와 규제 필요성이 대두되고 있습니다. 이와 같은 변화 속에서 한국 정부는 개인정보 법령을 강화하고 기술 발전을 지원하기 위한 정책 개선이 필요함을 인식하고 있습니다.

2. AI Act: 유럽의 포괄적 법적 틀

• 2-1. AI Act의 목적 및 주요 내용

• AI Act는 2023년 6월에 유럽 의회와 EU 이사회에서 통과된 세계 최초의 포괄적인 인공지능 법적 틀로, AI 시스템에 대한 규정을 포함하고 있습니다. 이 법의 주요 목적은 인공지능 기술의 안전하고 윤리적인 사용을 보장하고, 공공의 신뢰를 높이며, 유럽 내 AI 산업의 경쟁력을 강화하는 것입니다. AI 시스템이 사회에 미치는 영향을 고려하여 위험 기반 접근 방식을 채택하고 있으며, 이는 AI 시스템의 위험 등급에 따라 다르게 규제를 적용하는 방식입니다. AI Act는 인공지능의 정의, 위험 등급분류 및 요구사항(예: 설명 가능성, 데이터 관리, 기술적 안전성 등)을 명확히 규정하고 있습니다. 특히 고위험 AI 시스템에 대한 요구 사항은 매우 엄격하게 설정되어 있으며, 안전성 검증, 데이터의 출처 및 품질 보장, 관련 정보의 투명성 요구에 중점을 두고 있습니다. 이 법안은 AI 기술이 인간의 권리를 침해하지 않도록 하는 동시에 기술 혁신을 촉진하기 위한 기반을 마련했다고 평가됩니다.

• 2-2. 국제적 기준으로서의 의의

• AI Act는 단순한 법적 도구 이상의 의미를 지니고 있습니다. 이는 유럽연합이 AI 기술의 안전한 사용과 혁신 촉진을 위해 수립한 글로벌 기준의 초석이 되고 있으며, International Standard Organization (ISO), OECD와 같은 여러 외부 기관들이 이를 기반으로 AI 시스템의 표준화를 추진하려고 하고 있습니다. 이러한 면에서 AI Act는 다국적 기업들이 AI 기술을 개발하고 사용할 때 반드시 고려해야 할 중요한 국제적 기준으로 자리잡고 있습니다. AI Act는 기업들이 법적 요구사항을 준수할 수 있도록 함으로써, 유럽 시장에서 활동하는 AI 기술이 경제적 이득과 함께 사회적 책임을 지도록 촉진합니다. 이는 AI 기술이 특정 국가나 지역일 뿐만 아니라 글로벌 수준에서 규제되고 통제되는 방식을 제시하며, 각국의 정부들도 유사한 법적 틀을 도입하거나 조정하도록 자극하는 효과를 일으키고 있습니다.

• 2-3. 세계 다른 국가들의 반응

• AI Act의 도입에 대해 많은 국가들이 주목하고 있으며, 각국의 정부와 기업들은 그 내용을 분석하고 있습니다. 미국, 캐나다, 일본, 한국 등 여러 국가들은 AI 기술의 발전과 관련하여 유럽의 접근 방식을 참고하며 자국의 법적 체계를 보완하고 있습니다. 예를 들어, 미국에서는 연방 정부가 AI의 규제 프레임워크를 수립하기 위해 다양한 논의를 진행 중이며, 일부 주에서는 자체 법안을 마련해 AI와 관련된 특정 요구 사항을 모색하고 있습니다. 한국에서도 AI Act와 유사한 내용을 포함한 법안이 제정되고 있으며, 이에 따라 정부와 연구 개발 기관들은 AI 시스템의 안전성을 높이고, 법적 요구 사항을 준수할 수 있는 정책적으로 조율된 방안을 모색하고 있습니다. 이러한 국제적 반응은 AI Act가 단순한 지역적 규제를 넘어 범위와 영향력을 확장하는 데 중요한 기여를 하고 있습니다.

3. 한국의 인공지능 정책 현황

• 3-1. 2019년 인공지능 국가전략의 내용

• 2019년 12월, 대한민국 정부는 '인공지능 국가전략'을 발표하였으며, 이는 인공지능(AI) 기술의 발전을 통해 국가 경쟁력을 강화하고 경제 성장을 도모하기 위한 계획입니다. 해당 전략의 주요 내용으로는 인공지능 기술 개발을 위한 정책적 지침을 제공하고, 인공지능 관련 인프라를 확충하며, 인재 양성을 통한 지속 가능한 산업 생태계를 조성하는 것을 목표로 합니다. 또한, 인공지능이 사회에 미치는 긍정적 영향을 극대화하고 부정적인 영향을 최소화하기 위한 법적 및 윤리적 기준을 정립하고 있습니다.

• 이 전략에는 다양한 분야에서 인공지능의 활용도를 높이기 위한 구체적인 목표와 실행 방안이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 의료, 금융, 제조업 등 여러 산업에서 인공지능 기술의 적용을 장려하고, 이를 통해 새로운 서비스와 비즈니스 모델을 창출하는 것을 장려하고 있습니다. 또한, 이를 위해 인공지능 기술에 대한 연구개발(R&D) 예산을 증대시키고, 기업과 대학, 연구기관 간의 협력도 강화할 필요성을 강조했습니다.

• 3-2. 인공지능 생태계 구축을 위한 노력

• 한국 정부는 인공지능 생태계를 구축하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 특히, 민간기업과의 협력 및 연구개발 촉진을 위해 많은 정책을 시행하고 있습니다. 주요 내용으로는 인공지능 관련 스타트업 지원, 연구개발 인프라 조성을 위한 투자 확대, 그리고 기술 상용화를 위한 지원 정책 등이 포함되어 있습니다.

• 또한, '인공지능 국가전략'의 일환으로 공공 데이터 개방과 가용 데이터의 품질 향상에도 집중하고 있습니다. 데이터는 인공지능 기술의 발전에 있어 핵심 자원으로, 이를 위해 정부는 다양한 데이터를 수집하고 이를 산업계에 제공함으로써 인공지능 개발을 촉진하고 있습니다. 그러나 데이터 수집 및 활용 과정에서 발생하는 개인정보 보호와 관련된 법적 이슈를 해결하는 것이 중요한 과제로 남아 있습니다.

• 3-3. 광주광역시의 AI 기반 산업융합 집적단지 조성 계획

• 광주광역시는 인공지능 기반의 산업융합 집적단지를 조성하기 위한 계획을 세우고 2024년까지 이를 완공할 예정입니다. 이 프로젝트는 인공지능 기술을 활용하여 다양한 산업과의 융합을 통해 지역 경제를 활성화하려는 목적을 가지고 있습니다. 이를 통해 AI 연구개발 및 상용화를 포함한 생태계를 조성하고, 지역 내 기업의 경쟁력을 높이는 것이 목표입니다.

• 광주시는 해당 단지 내에 다양한 연구 개발 시설 및 창업 지원 공간을 마련할 계획이며, 이는 인공지능 신산업을 지속적으로 발전시킬 수 있는 발판이 될 것입니다. 이를 위해 지역 기업과의 협력을 강화하고, 민간 투자도 유치하여 적극적인 정책을 추진할 필요성을 강조하고 있습니다. 이러한 노력은 국가 차원에서도 인공지능 산업의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

4. AI 기술의 발전과 사회적 요구

• 4-1. 초거대 및 생성형 인공지능의 응용 분야

• 초거대 인공지능은 비약적인 데이터 처리 능력과 학습 능력을 갖춘 인공지능 모델을 의미합니다. 이러한 기술은 다양한 산업 분야에서 적용되고 있으며, 특히 의료, 금융, 제조, 교육 및 미디어 분야에서 그 활용성이 두드러집니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 진단 및 치료 방법을 제안하기 위해 초거대 AI가 의료 데이터와 과거 사례를 분석하여 높은 정확도의 진단 보조 시스템을 구축하고 있습니다. 또한, 금융업계에서는 투자 분석 및 고객 서비스 개선을 위해 인공지능의 데이터를 기반으로 한 예측 분석이 활발히 이루어지고 있습니다. 생성형 인공지능, 즉 사용자의 요구를 기반으로 새로운 콘텐츠를 창출할 수 있는 기술은 마케팅 및 광고 분야에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. AI가 제작한 텍스트, 이미지 및 비디오 콘텐츠는 기업의 브랜드 전달에 혁신을 가져오고 있으며, 이에 따라 소비자의 반응을 실시간으로 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 기여하고 있습니다.

• 4-2. 각 산업별 AI-데이터 활용 현황

• AI와 데이터의 융합은 전 산업에 걸쳐 변화의 바람을 일으키고 있습니다. 제조업에서는 예측 유지보수(Predictive Maintenance) 및 품질 최적화(Process Optimization)에 AI를 활용하여 효율성을 높이고 불량률을 줄이고 있습니다. 금융업에서는 신용 점수 산출 및 이상 거래 탐지와 같은 분야에서 AI 기반 알고리즘을 통해 리스크 관리와 고객 서비스 품질을 향상시키고 있습니다. 헬스케어 분야는 AI의 영향력이 특히 두드러지며, 의료 데이터의 분석을 통해 개인 맞춤형 진료가 가능해졌습니다. 예를 들어, 인공지능은 방대한 양의 임상 데이터를 분석하여 특정 환자에게 효과적인 약물이나 치료법을 제안할 수 있습니다.

• 이외에도 교육 분야에서는 AI 기반의 학습 시스템이 개인의 학습 속도와 수준에 맞춘 맞춤형 학습을 가능하게 하고 있으며, 물류 분야에선 AI가 경로 최적화 및 재고 관리에 기여하여 운영 비용 절감과 서비스 품질을 개선하고 있습니다.

• 4-3. 기술 발전에 따른 개인정보보호 및 규제 필요성

• AI 기술이 발전함에 따라 개인정보 보호와 관련된 우려도 함께 증대하고 있습니다. 예를 들어, 초거대 인공지능 모델이 방대한 양의 개인 데이터를 학습함으로써 다양한 서비스가 가능해지긴 했지만, 이와 동시에 소중한 개인정보가 유출되거나 악용될 위험이 증가했습니다. 이에 따라 각국 정부는 AI 기술의 발전과 사회의 요구에 부응하기 위해 보다 엄격한 개인정보 보호 법령을 제정할 필요성이 제기되고 있습니다. 한국에서도 이러한 요구에 맞춰 데이터 보호법과 함께 AI 시스템의 투명성을 높이기 위한 다양한 규제 방안을 모색하고 있으며, 이는 궁극적으로 국민의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 따라서 데이터 사용 및 AI의 공정성을 보장하기 위한 기준을 마련하는 것이 당연히 필요하며, 이를 통해 기술 혁신과 사회적 요구 간의 균형을 잡아야 할 것입니다.

5. 미래의 정책 개선 방향

• 5-1. AI 기술 발전에 대한 정책적 대응 방안

• 인공지능 기술의 비약적인 발전은 그동안 추구해온 정책들이 점차 현실과 거리감을 두고 있음을 시사합니다. 따라서 앞으로의 정책은 기술 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 유연성을 갖추어야 합니다. 예를 들어, AI 기술이 다양한 산업에 빠르게 적용되고 있는 이 시점에서 각 산업별 맞춤형 정책을 수립하는 것이 필수적입니다. 이러한 정책은 기존의 규제를 재검토하고, 혁신을 저해하지 않는 방향으로 조정되어야 하며, 필요시에는 특정 산업군에 대한 규제 완화가 동반되어야 할 것입니다. 또한, AI 분야에서의 정부의 R&D 투자를 늘려 산업 전반에 걸쳐 기술 혁신을 유도해야 할 것입니다. 이러한 노력은 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 선두주자로 나설 수 있는 발판이 될 것입니다.

• 5-2. 인공지능 관련 법령의 개선 필요성

• 현재 인공지능 관련 법령은 빠르게 변화하는 기술 환경에 불안정한 모습을 보이고 있습니다. 특히, 개인정보 보호와 관련된 규제는 오히려 인공지능 산업의 발전을 저해하는 요소로 작용하고 있습니다. 따라서 법령의 개선이 시급합니다. 구체적으로는, 인공지능 학습 데이터의 수집 및 활용에 대한 구체적인 지침을 마련하고, 안전한 데이터 활용을 위한 법적 근거를 명확히 할 필요가 있습니다. 예를 들어, 개인정보 보호 관련 법령의 유연한 해석이 필요하며, 개별 사업자가 필요로 하는 데이터에 대한 접근을 보장하는 법적 장치가 마련되어야 합니다. 이를 통해 인공지능이 보다 직관적이고 혁신적인 방식으로 활용될 수 있을 것입니다.

• 5-3. 산업계와의 협력 필요성

• AI 기술 발전은 기업과 연구기관 간의 협력 없이는 이루어질 수 없습니다. 정책 개선의 방향 또한 이러한 협력을 토대로 설정되어야 합니다. 효과적인 협력은 기술 혁신을 가속화할 수 있는 초석이 됩니다. 예를 들어, 정부는 기업이 보다 쉽게 혁신을 목적으로 연구개발을 할 수 있도록 지원하는 정책을 수립해야 합니다. 또한, 기업 간 데이터 공유 협약을 장려하고, 이를 통해 데이터 활용의 효율성을 높이는 방안도 고려해야 합니다. 이러한 협업은 인공지능의 잠재력을 극대화하고, 궁극적으로 산업생태계의 발전에 기여하게 될 것입니다. 그뿐만 아니라, 공공과 민간의 데이터 연계를 통한 '데이터 허브'의 설치도 필요할 수 있습니다. 이는 기업들이 인공지능 혁신을 추구하는 데 있어 매우 중요한 역할을 할 것입니다.

• 또한, 해외의 성공적인 AI 정책 및 사례를 분석하여 이를 한국의 상황에 맞게 적절히 도입하는 것도 중요합니다. 한국은 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 이러한 다양한 협력 방안을 모색해야 할 것입니다.

결론

• 인공지능의 법적 규제를 위한 AI Act의 통과는 한국에게 중요한 시사점을 제공합니다. 이는 인공지능 기술이 사회 전반에서 안전하게 활용될 수 있도록 하는 국가적 노력이 시급함을 알리고 있습니다. 인공지능 기술이 가져오는 혁신적 변화에 발맞추어 한국은 법령과 정책을 개선해야 하며, 이는 국민의 신뢰 확보 및 기술 발전과 기업의 경쟁력 향상에 기여할 것입니다. 따라서 향후 정책은 보다 포괄적이고 실질적으로 변화하여야 하며, 산업계와의 협력을 통한 생태계 구축이 필수적입니다.

• 특히 정부는 인공지능 분야의 연구개발을 지원하며 각 산업별 맞춤형 정책을 수립하여 기술 혁신을 촉진해야 합니다. 기업과의 협력 및 데이터 정책의 개선을 통해 인공지능 생태계를 조성하여야 하며, 동시에 공공 데이터 개방 및 데이터의 질적 향상을 통해 AI 기술에 필요한 기반을 마련하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 노력은 향후 한국이 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 유지하고 성장할 수 있는 발판이 될 것입니다.

용어집

• AI Act [법적 규제]: 유럽연합이 인공지능 기술의 안전하고 윤리적인 사용을 보장하기 위해 제정한 세계 최초의 포괄적인 인공지능 법적 틀.

• 초거대 인공지능 [기술]: 비약적인 데이터 처리 능력과 학습 능력을 갖춘 인공지능 모델로, 다양한 산업에서 활용되고 있음.

• 생성형 인공지능 [기술]: 사용자의 요구에 기반하여 새로운 콘텐츠를 창출할 수 있는 인공지능 기술로, 마케팅 및 광고 분야에서 활용됨.

• 고위험 AI 시스템 [기술]: 사회에 미치는 영향이 큰 인공지능 시스템으로, 엄격한 규제와 요구사항이 적용됨.

• 예측 유지보수 [산업 적용]: 장비의 고장을 사전에 예측하여 유지보수를 수행하는 기술로, 제조업에서 효율성을 높이는 데 사용됨.

• 개인정보 보호 법령 [법적 규제]: 개인의 개인정보를 보호하기 위해 제정된 법률로, AI 기술 발전에 따른 우려를 반영하여 개선 필요성이 제기됨.

• 데이터 허브 [인프라]: 공공과 민간 데이터 연계를 통해 데이터를 효율적으로 활용할 수 있게 하는 플랫폼.

출처 문서

• Applying NIST AI Risk Management Frameworkhttp://www.ksie.ne.kr/journal/article.php?code=91008
• KISA 한국인터넷진흥원https://www.kisa.or.kr/201/form?postSeq=12028&lang_type=KO&page=
• 초거대·생성형 인공지능 기술 전망과 산업별 AI-데이터 활용사례 현황분석https://techforum.tistory.com/850