“모호한 AI기본법, 진흥 발목 잡는다…‘AI모델’ 개념 도입 시급” 작성일 06-05 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI모델 API로 제공하는 사업자는 규제 대상 빠질 가능성</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pjQKwmSrlh"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="15d2d5df3eb1a1a8bd4efdbaccb1742f72e388ed7f4518851787b7ea5b3cfe89" dmcf-pid="UAx9rsvmSC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/05/552796-pzfp7fF/20260605162108302lvpm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="0IJ8ClGhyl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/05/552796-pzfp7fF/20260605162108302lvpm.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="3db26ba3e76216ef5f0cbed71ce3892a4ade541520d5bf4b842ee710949d843f" dmcf-pid="ucM2mOTsTI" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] <strong>“가장 나쁜 규제는 강한 규제가 아니라 불명확한 규제입니다. 현재 AI 기본법 주요 개념들이 모호한 상태이며 특히 생성형 AI 시대에 규제 대상을 명확히 하고 규제 공백을 막기 위해서는 법률상 ‘AI 모델’ 개념을 신설해야 합니다.”</strong></p> <p contents-hash="18763df0d5d4350f46e49f6875c0b4ba8987bb1e86ec155e8921c2cdeb852b88" dmcf-pid="7kRVsIyOvO" dmcf-ptype="general">5일 계인국 고려대학교 행정전문대학원 교수는 법무법인 광장과 한국정보통신법학회 등이 공동 개최한 ‘인공지능 전환(AX) 국가 혁신 기반 구축을 위한 법정책적 과제’ 세미나에서 ‘AI 기본법의 개선 방향’을 주제 발표하며 이같이 강조했다.</p> <p contents-hash="706587738cf57a9ea93419eed90fad2fb55ea9d43c7e1f3422b76f96605535d2" dmcf-pid="zEefOCWICs" dmcf-ptype="general">그는 AI 기본법 시행 이후 마주한 법 체계 문제점을 지적했다. 전 세계에서 처음으로 시행된 법안인 만큼 법 정의와 그 체계가 명확하지 않다는 것이다. 관련해 정부에서도 문제점을 인식하고 지난 3월부터 과학기술정보통신부를 중심으로 AI 기본법 개정 연구반 태스크포스(TF)를 운영 중이다.</p> <p contents-hash="7fab6a1a3c417a18e717d7864d040a35df21197a4afd095dc858fdbc33874991" dmcf-pid="qsLQSTZvym" dmcf-ptype="general">계 교수는 “기초를 만들고 실행하는 과정에서 어려운 문제에 직면해 있다”며 “아울러 당시 (계엄 등으로) 정국이 혼란스러운 상황에서 통과되다 보니 논의 과정에서 아쉬웠던 부분들이 존재하며 빠른 수정과 개정에 대한 논의가 진행 중인 것은 다행스러운 일”이라고 평가했다.</p> <p contents-hash="7f37d0edd3e97c0d5c1fbe4cf2dbbf6589503710fd6b4f81b70c0e22c955c230" dmcf-pid="BOoxvy5TWr" dmcf-ptype="general">먼저 계 교수는 현행법 ‘AI’ 개념의 정의가 과거 낡은 틀에 갇혀 있다고 비판했다. AI 개념은 1990년대 수준인 ‘인간 유사적(Human-like) AI’, 즉 인지적 정보 처리 능력을 가진 개체라는 낡은 표현을 여전히 고수하고 있다는 설명이다. 특히 과거 표현은 사람들에게 ‘인지된’ AI를 지칭하지만 실제 AI는 서비스 뒷단에서 인지되지 않는 영역에서 더 많이 활용되고 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="2b0ee2f6d50bf045c11a1bf717235216c30667af723dcc6946c4c14af94f9763" dmcf-pid="bIgMTW1yyw" dmcf-ptype="general">그는 “비인지적 기능의 AI가 훨씬 더 광범위하게 사용되고 있다”며 “법을 엄격하게 해석한다면 비인지적 AI는 현행 AI 기본법 규율 범위에서 완전히 제한된다”고 말했다.</p> <p contents-hash="965842c36b5fd610851eb8e49dabda5640c6907a891f1982883c24a952d6e42f" dmcf-pid="KCaRyYtWSD" dmcf-ptype="general">계 교수는 ‘AI 모델’ 개념 도입 필요성을 역설했다. 현재 AI기본법에는 AI 모델이라는 개념 자체가 존재하지 않는다는 것이 계 교수 설명이다. 생성형 AI 기술 핵심은 파운데이션 모델(Foundation Model) 자체에 내재돼 있다. 이를 탑재한 ‘응용 시스템’은 단지 그 모델을 특정 공정에 맞게 전달하는 부수적인 역할만을 수행할 뿐이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="8883ff8f89c0ecb738d1ad123fe77ffe87697e32e6742fd033ec2d7345e5fd27" dmcf-pid="9hNeWGFYlE" dmcf-ptype="general">결과적으로 AI 모델 개념이 빠지면 불합리한 규제 전가 현상이 발생할 수 있다는 지적이다. 기존처럼 시스템 정의로만 AI를 규제하게 될 경우 모델을 응용프로그램인터페이스(API) 형태로만 제공하는 사업자들은 자신들이 AI 시스템에 해당한다는 것을 근거로 교묘하게 규제를 회피할 수 있다는 것이다. 그 결과 근본적인 생성 능력을 지닌 모델 제공자는 빠져나가고 그 능력을 가져다 시스템을 만든 하위 사업자만이 규제 철퇴를 맞게 될 수 있다는 경고다.</p> <p contents-hash="c2e4b96a716e5dee222bd8b59e6cf5be4f0e937a6292bc4d6572a9c8855b2d78" dmcf-pid="2ljdYH3Gvk" dmcf-ptype="general">계 교수는 ‘투명성 의무’와 ‘고영향 AI’ 판별 과정에서도 AI 모델개념 부재가 문제 될 수 있다고 봤다. 그는 “현행 시스템 정의 하에서는 ‘응용 시스템 구축자’와 ‘제공자’만이 의무를 부담하며 근본적인 모델 제공자는 법적 의무에서 쏙 빠져 있다”며 “동일한 파운데이션 모델이 의료나 채용 등 다양한 고영향 분야에 탑재됐을 때 법이 시스템 차원만 바라보고 규제하려다 보면 근본적인 모델 단계에서 고영향 여부 확인이나 관리·감독은 대처가 안 된다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="7e3224b2643ef1a78976966f7d60d1f004d96ad8489dcc03f2017b4fa1b1547f" dmcf-pid="VSAJGX0HCc" dmcf-ptype="general">그는 “규제 공백과 불합리한 규제 전가를 막기 위해서는 법률 내에 AI 모델 개념을 신설하는 것이 시급하다”며 “모델 개념 도입에 맞춰 AI 사업자 범위와 관련 의무 규정을 동시다발적으로 전면 개정해야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="792995bd62987bf2f9a1567076024d290ac0c5694b4490e8f1a2f6b303f1851b" dmcf-pid="fvciHZpXyA" dmcf-ptype="general">계 교수는 ‘대규모 데이터 학습과 추론 능력’ 등 요소를 포함하는 AI 모델 개념 신설을 강조했다. 시행령 등 위임법이 아닌 국회 입법 등으로 법률에 명시하는 것이 핵심이다. AI 모델 개념을 신설하고 AI 사업자 범위와 의무 규정을 전면 재조정해야 한다고 설명했다.</p> <p contents-hash="91505a084b1769ae4d1f8ac37fe092b303b29ed4cf8b81cb5ce681aa010f2fd2" dmcf-pid="4TknX5UZhj" dmcf-ptype="general">이 외에도 계 교수는 고영향 AI를 규정하는 법적 체계의 경직성에 대해서도 비판했다. 현행법은 ‘고영향 AI’ 구체적인 종류를 법률 조문에 직접 열거하고 나머지는 대통령령으로 하위 법령에 위임하는 형식으로 돼 있다. 하지만 새로운 고영향AI 문제가 나타날 때마다 법률을 개정해야 하는 경직성이 발생할 수 있다는 것이다. 또 상하 법률 체계 상 법률에 명시된 고영향 AI와 대통령령에 위임된 고영향 AI가 서로 동일한 지위를 갖는 것인지에 대한 법리적 혼란도 야기될 수 있다고 지적했다.</p> <p contents-hash="d92217ab50506955723b634d61aed9296d57e23658e3dcece27d5ee02ef3ec29" dmcf-pid="8yELZ1u5vN" dmcf-ptype="general">계 교수는 “많은 이들이 AI 기본법은 규제법이 아니라 진흥법이라고 말하지만 명백히 규제 의무는 존재한다”며 “가장 크게 우려하는 것은 정부 각 부처별로 새로운 AI 규제 법안들이 쏟아져 나올 수 있다는 점”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="077705ef3dc376933e7900ae73af214826b471e76bb43aaa3af875ef43760070" dmcf-pid="6vciHZpXWa" dmcf-ptype="general">또 “따라서 기본법에서 요구하는 최소한의 의무를 충실히 다했다고 하더라도 하위 산업 분야까지 현장을 살펴보면 중복 규제 의무를 부담하게 될 가능성이 크다”며 “국가가 기업에 얼마의 보조금을 주는 것보다 규제 의무가 무엇인지 명확히 해주고 이 의무를 준수했을 때 추후 타 영역에서 추가적인 중복 규제를 최소화할 수 있게 해주는 것이 가장 중요한 진흥의 역할”이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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