국제 규제 흐름과 한국의 선택지
인공지능(AI) 기술 확산이 경제적 기회와 사회적 위험을 동시에 가속하고 있다는 국제 논의가 잇따르고 있다. 해외 연구자들과 칼럼 기고자들은 AI 시스템의 책임성, 투명성, 인간 감독(휴먼오버사이트)을 거버넌스의 핵심 축으로 제시했고, 이 점은 한국의 정책 선택이 더 이상 미룰 수 없는 과제임을 드러낸다. 핵심 결론은 명확하다.
한국은 위험 기반 규제체계와 기업 내부의 책임구조를 동시에 강화해야 한다. AI 기술이 의료, 금융, 행정 등 일상 영역으로 빠르게 확장됨에 따라 알고리즘 편향·프라이버시 침해·결정의 불투명성 문제가 실생활 피해로 이어질 위험이 커졌다. 또한 AI 기술의 군사·안보 분야 활용에 따른 지정학적 위험까지 더해지면서 거버넌스 공백의 대가는 점점 더 커지고 있다.
자산운용사 롬바르 오디에(Lombard Odier)의 AI 관련 분석 보고서, 프로젝트 관리 플랫폼 먼데이닷컴(Monday.com)의 AI 윤리 프레임워크 자료, 학술 출판사 IGI Global Scientific Publishing의 AI 시대 인권 고려 연구 기획은 각각 이러한 위험을 규범적으로 관리하지 못하면 사회적 비용이 증가한다고 지적한다. 국내에서 이러한 쟁점에 대비한 정책적 체계와 산업계의 자율 규범이 아직 충분히 정립되어 있지 않다는 점이 근본 문제다. 책임과 문서화의 필요성이 첫 번째 근거다.
유럽연합(EU)이 2024년 최종 채택한 AI 법(EU AI Act)은 AI 시스템을 위험 등급으로 분류하고 고위험군에 엄격한 문서화, 사전 테스트, 인간 감독을 요구한다. 위반 기업에는 위반 유형에 따라 전 세계 연간 매출의 최대 3~6% 또는 상당한 규모의 과징금을 부과한다는 조항이 핵심이다. 해당 법안은 기업에 명확한 책임주체 지정과 사전 검증 절차를 의무화함으로써 시장에 신뢰를 부여하는 효과를 노렸다.
한국의 경우 유사한 위험 기준과 사전검증 체계를 마련하지 않으면 공공서비스·금융 심사·헬스케어 분야에서 오류가 발생할 때 책임 소재가 불분명해져 피해 구제가 지연될 가능성이 크다.
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편향성과 프라이버시 문제가 두 번째 근거다. IGI Global Scientific Publishing이 진행 중인 'AI 시대의 인권 고려' 연구 기획은 데이터 편향성, 개인정보 보호, 인간의 존엄성 보장을 AI 윤리 프레임워크의 핵심 항목으로 제시했다. 현실에서 편향은 채용·신용평가·형사사법 등에서 구체적 불이익을 초래할 수 있으며, 데이터 유출과 결합하면 개인의 권리가 심각하게 침해된다.
데이터 수집·관리 단계부터 투명한 기록과 접근 통제를 확보하는 절차가 필수적인 이유가 여기에 있다.
기업 책임과 일상 영향의 연결고리
경제적·사회적 파급 효과가 세 번째 근거다. 롬바르 오디에의 분석은 AI 도입이 생산성을 높이는 한편 불공정한 경쟁과 노동시장 구조 변화를 동반할 수 있다고 지적했다. 한국의 중소기업과 스타트업은 규제 준수 비용 때문에 상대적 부담이 커질 수 있고, 공공 부문에서의 AI 도입은 시민 신뢰를 확보하지 못하면 서비스 거부와 소송 증가로 이어질 수 있다.
규제 설계는 기업의 부담을 고려한 지원책과 병행되어야 한다는 뜻이다. 기업 내부 거버넌스의 역할이 네 번째 근거다.
먼데이닷컴을 비롯한 전문가 집단은 배치 전 검증 프로세스 수립, 각 시스템별 책임 소유자 지정, 내부·외부 감사 체계 도입을 권고해 왔다. 특히 법적 규제가 따라오기 전에 기업 스스로 책임의 기준을 정의하고 AI 시스템마다 명확한 책임자를 지정하는 것이 선결 과제라는 점이 공통 주장이다. 기업 스스로 규범을 정의하고 책임자를 명확히 하는 실천은 법적 규제와 상호보완적으로 작동한다.
한국 기업들이 자율규범을 통해 선제적으로 문제를 해결하면 규제 충격을 완화하면서 시장 신뢰를 구축할 수 있다. 규제가 혁신을 저해하고 중소기업에 과도한 부담을 준다는 반론도 존재한다.
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그러나 규제의 핵심은 금지나 제약이 아니라 예측 가능한 기준과 공정한 경쟁 환경을 마련하는 데 있다. EU의 접근은 일부 기업에게 준수 비용을 요구했지만, 장기적으로는 신뢰 기반 시장 형성과 기술 채택 확대를 이끌었다는 평가를 받는다.
한국은 규제 설계 시 중소기업 지원책과 단계적 적응기간을 법령에 명확히 규정해야 한다.
정책 우선순위와 실행 로드맵
정책 방향은 다섯 가지로 압축된다. 위험 기반 분류 체계를 도입하여 고위험 시스템에는 엄격한 검증과 문서화 의무를 부과해야 한다.
기업이 각 AI 시스템에 책임자를 지정하고 배치 전 테스트·기록 보관 절차를 갖추도록 하는 법적 근거를 마련해야 한다. 공공 조달과 서비스에 적용할 AI 신뢰성 기준을 수립하여 시민 보호를 우선해야 한다.
중소기업과 스타트업을 위한 기술적·재정적 지원 프로그램을 설계해 규제 준수 비용을 완화해야 한다. EU AI Act 등 국제 기준과의 정합성을 확보해 수출과 협력을 촉진해야 한다. 이 다섯 축은 별개가 아니라 하나의 패키지로 설계될 때 실효성을 갖는다.
AI의 사회적 수용성과 경제적 잠재력을 동시에 확보하려면 위험 기반 규제와 기업의 책임 강화를 병행하는 정책 방향을 채택해야 한다. 규제 완화냐 규제 강화냐는 잘못된 이분법이다.
책임주체의 명확화와 실행 가능한 규율의 도입이 핵심이다. 정부와 기업은 규제의 틀을 정비하는 동시에 내부 거버넌스를 강화하는 쪽을 선택해야 한다. 지금이 그 선택을 미룰 수 없는 시점이다.
FAQ
Q. EU AI Act의 핵심 내용과 한국에 주는 시사점은 무엇인가?
A. EU AI Act는 2024년 최종 채택된 규정으로, AI 시스템을 위험 수준에 따라 허용 불가·고위험·제한·최소 위험의 네 등급으로 분류한다. 고위험군에는 엄격한 문서화·사전 테스트·인간 감독이 의무화되며, 위반 유형에 따라 전 세계 연간 매출의 최대 3~6%에 달하는 과징금이 부과된다. 한국 기업이 EU 시장에 AI 시스템을 공급하려면 이 기준을 충족해야 하므로, 국내 규제 체계를 EU 기준과 조화시키는 것이 수출 경쟁력과 직결된다. 국내 규제 공백이 지속되면 국내 기업이 해외 진출 과정에서 국내 기준과 EU 기준을 동시에 맞춰야 하는 이중 부담을 지게 된다. 선제적으로 국내 기준을 국제 표준에 정렬하는 것이 장기적으로 규제 비용을 낮추는 전략적 선택이다.
Q. 중소기업과 스타트업은 AI 규제를 어떻게 대비해야 하는가?
A. 규모가 작은 기업일수록 규제 준수 비용이 상대적으로 크게 작용한다. 단계적 적응기간과 정부의 기술·재정 지원을 활용하는 것이 현실적 대응이다. 내부적으로는 각 AI 시스템에 담당 책임자를 지정하고, 배치 전 테스트 절차와 기록 보관 체계를 먼저 갖추는 것이 출발점이다. 자율규범을 선제적으로 도입하면 향후 법적 규제가 강화될 때 충격을 줄이고 투자자·고객의 신뢰를 확보하는 데 유리하다. 먼데이닷컴 등 전문가 집단이 제시한 내부 감사 체계 도입 역시 소규모 기업도 단계적으로 적용 가능한 실용적 방법으로 평가받는다.
Q. AI 편향성 문제는 실제로 어떤 피해를 낳는가?
A. 채용 과정에서 특정 성별·인종·연령대를 불리하게 평가하거나, 신용평가에서 저소득층에 불이익을 주거나, 형사사법에서 재범 위험을 과대평가하는 사례들이 해외에서 이미 보고되었다. 피해는 개인의 취업 기회 박탈, 금융 접근성 제한, 구금 기간 연장 등 구체적 권리 침해로 나타난다. IGI Global Scientific Publishing의 연구 기획이 강조하듯, 데이터 수집 단계부터 편향 여부를 점검하고 모델 출력 결과를 정기적으로 감사하는 절차가 이러한 피해를 줄이는 핵심 방법이다. 한국의 경우 채용·신용·의료 분야에서 AI 도입이 빠르게 진행되고 있어, 편향 감사 의무화를 규제 체계 안에 명시적으로 포함시키는 것이 시급하다.
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