[AI기본법, 제대로 작동하려면①] AI 전문 기업, 규제와 진흥 ‘균형’ 강조

[산업일보]
몇 년간 난항을 겪던 ‘AI(인공지능)기본법’이 지난해 드디어 국회를 통과했고, 내년 1월 본격적인 시행을 앞두고 있다. ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’의 줄임말인 AI기본법은 한국 AI 산업의 건전한 발전을 지원하고, AI 사회의 신뢰 기반 조성에 필요한 기본적인 사항을 규정한 법이다.

AI기본법은 EU에 이어 세계 두 번째로 제정됐다는 성과를 거뒀지만, 빠르게 진화하는 기술의 특성을 다루고 있는 만큼 하위법령과 가이드라인 마련 단계에서 보강해야 할 부분이 많다는 현장의 목소리도 나온다.

본보에서는 지난달 26일 국회에서 개최된 ‘AI기본법으로 연결되는 AI 혁신과 안전’ 토론회에 참석한 AI 산업계‧전문가‧정부 관계자들이 제시하는 AI기본법의 후속 과제가 무엇인지 살펴봤다.

‘고영향 AI’ 정의, 광범위 규제 우려 있어
우선, AI 전문기업들은 ‘산업 진흥’과 ‘신뢰성 확보’ 사이의 무게추를 맞추는 과정에서 규제적인 측면이 커지지 않도록 세심하게 균형을 맞춰야 한다고 주문했다.

생성형AI 기반 법률문서 자동작성‧관리 서비스를 제공 중인 ‘로폼(LAW FORM)’의 박성재 AI센터장은 법안의 내용을 세세히 따졌다.

그는 “법안 제2조 4호에서 ‘고영향 인공지능’을 열거주의로 규정하고 있는데, 카목(그밖에 사람의 생명‧신체의 안전 및 기본권 보호에 중대한 영향을 미치는 영역으로써 대통령령으로 정하는 영역)을 통해 포괄적인 규정을 둠으로써 광범위한 규제의 근거가 될 우려가 있다”라고 지적했다.

제24조(인공지능 실증기반 조성 등 와 제30조(인공지능 안전성·신뢰성 검·인증 등 지원)에 마련된 AI 검증·인증 지원 항목에 대해선 우려를 표했다. “AI 스타트업이 서비스를 출시하는데 위험성을 설명하고 검증과 인증을 거쳐야 한다면 제약 요소가 될 수 있다”라며 “기업 또는 비즈니스 모델의 형태에 맞게 잘 조화가 됐으면 좋겠다”라고 이유를 설명했다.

박 센터장은 AI의 투명성과 안전성 확보 의무를 명시한 제31조(인공지능 투명성 확보 의무)·제32조(인공지능 안전성 확보 의무)를 두고는 동의한다면서도 “제2조에서 고영향 인공지능을 광범위하게 설정할 수 있게 함에 따라 AI 이용 사업자에게 중압감을 줄 수 있다”라며 제32조를 준수한 경우 면제나 경감하자고 제안했다.

더불어, “제31조의 경우 고영향이 아닌 생성형AI 사업자까지 적용되도록 하고 있는데, 생성형AI는 대부분의 인공지능 사업자가 사용하고 있는 기술로 특히 스타트업에 과도한 부담으로 작용할 수 있다”라고 짚었다.

또한 제2조 7호의 ‘인공지능사업자’에 대한 정의를 살피며 “‘개발’ 사업자와 ‘이용’ 사업자를 나눠서 규정하고 있는데, AI를 자체적으로 개발하고 서비스하는 사업자의 경우 개발 단계와 출시 단계에서 이중으로 검증을 받게 된다”라고 분석했다. 이 때문에 개발 단계에서 검증을 거쳤다면, 출시 단계에서는 간소화·면제와 같은 경감이 필요하다고 내다봤다.

박성재 센터장은 “AI기본법 제정 이후 다양한 관련 법안들이 발의돼 있다”라며 “리걸테크(LegalTech) 산업 진흥에 필요한 ‘리걸테크 진흥법(리걸테크 산업 진흥 및 이용촉진에 관한 법률안)’도 국회를 조속히 통과돼 산업 현장에 도움이 되길 바란다”라고 덧붙였다.

AI 수요기업도 함께 고려해야
기업용 대화형 AI 솔루션 기업인 ‘랭코드(lancode)’의 김민준 대표이사는 “AI 사용자들이나 수요기업 등은 AI기본법이 제정됐다는 인식은 있으나, 그 의미와 세부적인 내용, 파급 효과에 대해선 인지가 낮은 편”이라며 향후 정책 시행이나 거버넌스 차원에서 홍보가 더 많이 이뤄져야 한다고 의견을 냈다.

그러면서 “정부 주도로 글로벌 수준의 LLM(거대언어모델)을 개발하는 ‘월드 베스트 LLM’처럼 AI 모델을 개발하는 것도 중요하지만, 산업 현장에서는 프롬프트 엔지니어나 AI 컨설턴트를 비롯한 응용 인력을 확보하는 문제도 시급하다”라며 “민간 자격증이나 일부 교육과정이 늘고 있는 추세긴 하나, 전문 인력 교육·인증이 아직 부족한 상황”이라고 인력 양성의 필요성을 강조했다.

그는 AI 클러스터 조성과 같은 집적화 시, 수요기업이나 배후 산업군과의 연계도 고려해야 한다고 봤다. AI 클러스터에 수요기업이 함께 참여해 기술 개발부터 시험·실증·상용화까지 연계한다면 빠른 성과 창출이 가능하다는 것이다.

김 대표는 AI기본법을 두고 “규제 신설은 기업 입장에서 우려가 될 수밖에 없지만, 글로벌 진출을 목표로 하는 입장에서는 오히려 사업의 기회와 경쟁 우위를 확보하는 요소가 될 수 있다”라고 평가했다.

그 이유로는 “AI·IT 관련 국내법이 체계적으로 짜여있고 이를 준수했다면, 글로벌 바이어·기업들이 까다로운 해외 규정도 충분히 충족시킬 수 있겠다는 인식을 가질 수 있기 때문”이라고 풀이했다.

김민준 대표는 AI 윤리 및 신뢰성 확보 방안 마련 시 AI 수요기업도 함께 고려해야하며, 정부 차원에서 자율인증프로그램이나 표준화된 가이드라인 등을 제공해야 한다고 주장하기도 했다.

글로벌 인재 유인책 필요
영상 이해 초거대 AI 개발 기업인 트웰브랩스(Twelve Labs)의 공동창업자인 정진우 이사는 글로벌 경쟁력 확보를 위해 국회에서 지원해 줄 요소가 있다고 밝혔다.

그는 “글로벌 진출을 위해 기초 체력을 육성하는 것이 국가의 의무라고 생각한다”라면서 해외 사례를 소개했다. 네덜란드와 캐나다는 ‘기술 이민’ 정책을 적극적으로 활용하고 있다. 네덜란드는 해외 기술자들을 상대로 5년간 30%의 세제 혜택을 제공했고, 글로벌 반도체 기업인 ASML이 탄생하는 기반이 될 수 있다는 주장이다. 캐나다도 AI 기초 연구 지원과 함께 핵심 인재의 적극적 이민을 지원했다.

정 이사는 “한국 내부에서 기술 인재를 육성하는 것도 중요하지만, 글로벌 인재에 대한 실질적인 유인책이 필요하다”라며 “또, 글로벌 AI 연구개발 센터를 한국에 유치하는 입법‧지원 정책을 통해 고급 소프트웨어 개발 노하우 축적이나 인력 확보 기회가 마련될 것”이라고 해설했다.

한국형 LLM(거대언어모델)을 개발하는 ‘월드베스트 LLM’ 정책에 대해 “시의적절하고 안정적 토대 마련에 중요한 역할을 할 것으로 보인다”라고 평가한 그는 “엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황 대표가 제시한 ‘피지컬(Physical) AI’ 또는 멀티모달 AI와 같은 차세대 기술을 선점하려는 노력도 있어야 한다”라고 강조하기도 했다.

더불어 “특히 로보틱스‧미디어&엔터테인먼트‧방산‧의료 등 한국이 이미 글로벌 시장에서 강점을 가지고 있는 산업들이 멀티모달 데이터를 기반으로 하는 만큼, AI 분야에서 퀀텀 점프가 이뤄지는 계기가 될 것”이라고 내다봤다.

정진우 이사는 “최근 미국의 AI 기업 팔란티어가 우크라이나 전쟁을 통해 대규모 비정형 데이터를 확보하고 있다”라며 “한국은 ‘개인정보보호법’ 및 ‘정보통신망법’과의 충돌로 인해 CCTV 영상을 비롯한 비정형 데이터를 AI 학습용으로 활용하는 데 어려움이 많다”라고 짚었다.

그는 법제 개선 방안으로 ▲비정형 데이터 활용 가이드라인 완화 ▲AI 연구개발에 대한 법적 보호 및 지원 강화 ▲비정형 데이터 활용을 위한 공공복리 중심의 정책 개편을 제안했다.

▶[AI기본법, 제대로 작동하려면②]에서 이어집니다.