2026년 1월 22일, 한국은 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 AI기본법)」을 전면 시행하며 AI 기술에 대한 통합적 규제 체계를 도입했습니다.
AI 기술 확산과 함께 등장한 윤리적·사회적 문제에 대응하고 산업 생태계의 신뢰 기반을 마련하겠다는 취지에서 시작된 제도입니다.
이 법은 EU의 AI법(Artificial Intelligence Act)를 참고해 설계되었으며 기술의 혁신성과 공공안전을 균형 있게 고려하는 방향을 추구하고 있습니다.
그러나 최근 글로벌 주요국들이 AI 규제를 ‘속도 조절’하거나 ‘분산 규제’로 전환하고 있는 것과 달리, 한국은 정해진 일정대로 강행하면서 업계와 학계 모두에서 “한국만 규제 강화 기조로 역주행하는 것 아니냐”는 우려가 커지고 있습니다.
EU·미국은 왜 규제를 늦췄을까: 산업현실에 맞춘 ‘속도 조절’
EU는 기술표준 부재와 집행 인프라 부족, 산업계 반발 등을 고려해 규제 적용 시기를 2027년 12월까지 늦추는 방향으로 논의 중이며, 이와 관련해 ‘디지털 간소화 방안(Digital Omnibus Proposal)’을 발표해 유연한 접근 기조를 공식화했습니다.
유럽 주요 기업 100여 곳이 우르줄라 폰데어라이엔 EU 집행위원장에게 시행 유예를 요구하는 공개서한을 보낸 바 있으며 EU 역시 처음으로 규제 강도를 조절하는 유연한 입장을 보인 것입니다.
한편, 미국은 지난해 7월 ‘AI 행동계획(America’s AI Action Plan)’을 발표해 AI 기술 진흥을 최우선 정책으로 명시하고 연방 차원의 단일 규제체계 확립을 위한 행정명령(제14365호)까지 발동했습니다.
이는 주(州)정부의 독자적 AI 규제를 견제하고, 산업 우선주의 원칙에 따라 AI 산업의 성장을 저해하지 않겠다는 분명한 메시지입니다.
AI기본법, 기업 입장에서 문제는 무엇인가?
AI기본법은 신뢰 기반의 기술 활용을 위해 다양한 의무를 기업에 부과하고 있지만 현장에서는 그 적용 기준의 모호성과 과도한 규제 우려가 제기되고 있습니다.
1. 고영향 AI 기준의 모호함
AI기본법은 보건·금융·수사·에너지 등 사회적 파급력이 큰 분야에서 사용되는 AI를 ‘고영향 AI’로 지정하고 이에 대해 위험관리, 설명 가능성, 적합성 평가 등의 의무를 부과하고 있습니다.
그러나 문제는 ‘고영향 AI’로 분류되는 기준이 지나치게 모호하다는 점입니다.
예컨대 상품 추천 시스템이나 자동 배차 시스템처럼 일상적 기술도, 개인 권리에 영향을 미친다는 이유로 고영향 AI에 포함될 수 있으며 이 경우 기업은 예상하지 못한 법적 책임과 운영 비용을 부담하게 됩니다.
2. 연산량 중심의 경직된 기준
법에서는 누적 연산량 10²⁶ FLOPS 이상인 AI 모델을 고영향 AI로 분류하고 있습니다.
하지만 이는 기술의 활용 목적이나 실제 서비스의 위험성을 고려하지 않은 수치 중심의 일률적 기준이라는 비판이 많습니다.
연산량이 낮더라도 사회적으로 위험한 AI 서비스가 존재할 수 있으며, 반대로 연산량이 높은 대형 모델이라도 안전하게 설계된 경우가 있기 때문입니다.
이로 인해 기술적 기준에 유연성을 확보할 필요가 있다는 목소리가 업계에서 꾸준히 나오고 있습니다.
3. 생성형 콘텐츠에 대한 고지 의무 기준 불명확
AI기본법은 생성형 AI 결과물 중, 사람이 직접 작성하거나 제작한 것으로 오인될 수 있는 경우, 이용자에게 ‘AI 사용 사실’을 명시하도록 규정하고 있습니다.
이는 딥페이크 범죄나 정보 왜곡을 방지하기 위한 제도적 장치지만, 문법 보정, 이미지 필터링, 자동 번역 등 단순 보조·편집 기능까지 고지 대상으로 확대 해석될 경우 이용자 피로도와 혼란을 초래할 수 있다는 우려가 제기됩니다.
업계는 고지 의무의 기준이 불명확할 경우, 실제로는 유의미하지 않은 콘텐츠까지 모두 고지 대상이 되어 결국 디지털 피로를 가중시키는 과잉 규제로 작용할 수 있다고 지적하고 있습니다.
지금 필요한 건 속도가 아니라, ‘제도 운영의 유연성’
정부는 AI기본법을 ‘최소 규제법’으로 설계했다고 설명하고 있습니다.
하지만 제도 시행 이후 실제 현장에서는 업종별 특성, 서비스 유형별 리스크 차이, 기술 발전 속도 등을 고려하지 않은 일률적 규정이 예기치 않은 부담으로 작용할 수 있습니다.
기업 입장에서는 다음과 같은 항목들을 반드시 사전 점검할 필요가 있습니다.
구분 | 점검 항목 |
AI 분류 | 자사 서비스가 고영향 AI에 해당하는지 여부 |
운영 체계 | 생성형 콘텐츠 고지 프로세스 정비 여부 |
데이터 구조 | 연산량, 학습데이터 품질 관리 체계 존재 여부 |
법률 대응 | 규제 위반 발생 시 대응 프로토콜 수립 여부 |
특히 규제 대상 여부와 의무 수준을 정확히 분류하고, 법적 책임이 발생할 수 있는 서비스에는 설명 가능성, 모니터링, 정보 고지 체계를 사전 구축하는 것이 매우 중요해졌습니다.
‘AI기본법’은 규제가 아닌 리스크 관리의 출발점
AI기본법은 단순한 규제를 넘어, AI 기술을 활용하는 모든 기업에 있어 리스크 관리의 새로운 기준이 됩니다.
법 적용의 범위가 넓고 불명확한 만큼, “우리 서비스는 안전한가?”라는 질문을 구체적인 계약, 기술 문서, 운영 매뉴얼로 뒷받침할 수 있어야 합니다.
법무법인 대륜의 기업전문변호사는 AI기본법 시행에 따른 기업의 규제 대응, 기술 활용 리스크 점검, 생성형 콘텐츠 고지 프로세스 설계, 고영향 AI 판단 기준 자문 등 다양한 영역에서 실무 중심의 대응 경험을 보유하고 있습니다.
귀사의 기술과 비즈니스가 안정적으로 성장할 수 있도록 법무법인 대륜이 든든한 파트너가 되겠습니다.
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