챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 2주 마다 다뤄보고자 한다.
미국 콜롬비아 로스쿨의 아누 브래드포드 교수는 그의 저서 '디지털 엠파이어'에서 디지털 시대에 있어 미국의 시장 주도적 규제 모델, 중국의 국가 주도적 규제 모델, 유럽의 시민(권리) 주도적 규제모델이 있다고 소개했다. 또 이 세 가지 규제 모델이 전 세계적으로 경쟁을 하고 있다고 설명했다. 미국의 규제 모델은 성장하는 시장(참여자)이 룰셋팅을 주로 하는 규제 모델을 의미하고, 중국의 규제 모델은 국가가 시장 성장을 주도하면서 그에 따른 룰을 셋팅하는 규제 모델을 의미한다. 마지막으로 유럽의 규제 모델은 시민 권리의 위협에 따라 룰을 우선적으로 셋팅하는 규제 모델을 의미한다.
이러한 규제 모델의 경쟁은 인공지능(AI)에 대한 규제 모델에도 동일하게 작용하고 있는 것으로 보인다. EU는 인공지능에 관한 포괄적인 규율 체계인 소위 EU인공지능법을 가장 먼저 입법화하기 위한 노력을 했고, 이러한 노력은 사실상 마무리 단계에 접어들고 있다.
이와 달리 미국은 인공지능에 관한 규제 체계를 바로 도입하기 보다는 행정명령을 통해 인공지능에 대한 현재 상황을 체크하고, 어떤 규제 체계를 도입할지에 대한 보고서 등을 작성하는 것에 초점을 두고 있다.
이러한 차이는 단순히 인공지능에 대한 규제 도입 단계의 차이만을 의미하는 것이 아니라 인공지능 서비스를 주도하고 있는 미국 기업들의 현 상황까지를 고려한 규제 체계를 도입할 필요가 있는지에 대한 입장 차이도 포함하고 있다. 결과적으로는 인공지능 규제 체계 도입에 대한 근원적인 시각 차이를 반영한 것으로 판단된다.
구체적인 내용을 살펴보면 EU 인공지능법은 잠재적인 위험 및 영향 수준에 따라 인공지능 시스템을 금지된 인공지능 시스템(Prohibited AI systems), 고위험 인공지능 시스템(High-risk AI systems), 최소 위험 인공지능 시스템 (Minimal Risk AI systems), 범용 AI (General purpose AI, GPAI) 모델로 분류하고, 각 분류 체계에 따라 각기 다른 의무를 부과하고 있다. 특히 EU 인공지능법은 이 시스템들 중 고위험 인공지능 시스템에 관해 규제 초점을 맞추고 있다.
이러한 EU 인공지능법은 앞서 설명한 것처럼 시민 권리에 대한 위험도 평가를 기반으로 인공지능에 대한 규제체계를 구성해 매우 촘촘한 규제 체계를 형성하고 있다. 그러나 이에 비해 미국 행정명령은 인공지능에 대한 8가지 정책 원칙을 밝힌 이후 미국 상무부 등 각 행정부처에게 생성형 인공지능을 위한 위험관리 기본체계에 관한 가이드라인 및 모범사례 등을 작성해야 한다. 또 이중 용도 파운데이션 모델의 경우 인공지능 레드티밍시험을 수행할 수 있는 가이드라인 등 작성하도록 요구하고 있다. 여기에 이러한 행정명령에 따라 미국 상무부와 NIST는 생성형 인공지능에 대한 위험관리 기본체계에 대한 초안을 작성해 의견을 수렴하는 등의 절차를 거쳤다.
이 같은 유럽과 미국의 규제 방식의 차이에서 우리는 어떤 선택을 할 것인지 여전히 문제된다. 즉 미국과 같이 현재 시장 상황에 대한 검토를 시작해 시장 상황에 근거한 규제 체계를 도입할지, 아니면 유럽과 같이 인공지능에 관한 예측된 위험으로부터 시민의 권리를 보호하기 위한 규제 체계를 도입할지에 대한 검토가 필요하다.
현재 22대 국회에서 발의된 인공지능 관련 법안들은 두 가지 규제 방식 중 유럽식 규제 체계를 반영하면서 한국의 현실을 고려해 인공지능 서비스 진흥을 위한 정책들을 포함하고 있는 법률안들로 보인다.
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그러나 과연 한국에서 고위험 인공지능 시스템에 대한 규제를 지금 도입할 필요가 있는지에 대해선 여전히 의문이 있다. 아직까지 인공지능 서비스가 본격화되지 않은 지금의 시점에 인공지능에 대한 규제 체계를 먼저 도입하는 경우 서비스 활성화에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 고민 때문이다.
일례로 2023년 엔비디아 H100 칩 구매량에 대한 통계에서 한국 기업은 10대 구매 기업에 어느 한 곳도 포함돼 있지 않다. 물론 GPU 구매량이 특정 기업의 인공지능 서비스 수준의 척도는 될 수 없겠지만, GPU 구매량은 인공지능 서비스에 대한 투자 정도를 보여주는 지표는 될 수 있다고 생각된다. 아직까지 한국의 기업들이 인공지능 서비스에 대한 투자 또는 서비스 제공 수준이 글로벌 수준에 미치지 못한다는 점을 고려해 한국에서 인공지능에 대한 규제체계 속도를 어떻게 할 것인지에 대한 고민이 필요한 시점이다.