[김경환 변호사의 IT법] 〈1〉인공지능 기본법 시행 임박, 기업은 무엇을 준비해야 하는가

김경환 법무법인 민후 변호사

인공지능(AI) 기술은 이제 산업의 경계를 넘어 우리의 일상 깊숙이 침투했다. 생성형 AI의 등장 이후 기업의 생산성은 비약적으로 향상됐으나, 부작용에 대한 우려 또한 커지고 있다. 이에 전 세계는 AI의 '진흥'과 '규제'라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 분주하다. 유럽연합(EU)이 포괄적인 'AI법(AI Act)'을 시행하며 규제의 닻을 올렸고, 대한민국 역시 AI기본법 시행을 목전에 두고 있다.

한국의 AI기본법은 '우선 허용·사후 규제'를 원칙으로 하지만, 이를 기업에 대한 무조건적인 면죄부로 해석해서는 안 된다. 그러면 무엇을 준비해야 하는가?

첫째, 자사 AI 시스템의 '위험 등급'을 식별하고 분류해야 한다. AI기본법의 핵심은 '위험 기반 접근'이다. 사람의 생명, 신체, 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 '고위험 AI'와 그렇지 않은 AI를 구분하는 것이 첫걸음이다. 기업은 현재 운영 중인 AI 자산을 전수 조사해 고위험 영역에 속하는지, 혹은 금지된 AI에 해당하지 않는지 법적 검토를 선행해야 한다. 고위험 AI를 운영한다면 적합성 평가, 이용자 고지 의무 등을 수행할 준비가 되어 있는지 냉정히 따져봐야 한다.

둘째, 'AI 거버넌스' 체계를 구축하고 책임 소재를 명확히 해야 한다. 기술적 준비만으로는 부족하다. AI의 도입부터 폐기까지 전 과정을 감독할 조직과 프로세스, 즉 'AI 거버넌스'가 필수적이다. 이는 정보기술(IT) 부서만의 일이 아니다. 경영진이 참여하는 의사결정 기구를 통해 AI 윤리 원칙을 수립하고, 문제 발생 시 책임 소재와 리스크 완화 방안을 마련해야 한다. 특히 AI 결과에 대한 '설명 가능성'과 '투명성' 확보는 거버넌스의 핵심이다. 내부적으로 윤리 가이드라인을 제정하고, 임직원 교육을 통해 '책임 있는 AI' 문화를 정착시키는 것이 시급하다.

셋째, 데이터의 '무결성'과 '저작권·개인정보' 이슈를 점검해야 한다. AI의 연료는 데이터다. 그러나 학습 데이터의 품질과 출처는 법적 분쟁의 씨앗이 된다. 적법하지 않은 경로로 수집된 데이터나 개인정보가 포함된 데이터를 학습에 사용할 경우 심각한 제재를 받을 수 있다. AI기본법 시행과 무관하게 기업은 자사 AI 모델이 학습한 데이터가 저작권법을 준수했는지, 개인정보 비식별화 조치는 완벽한지, 데이터에 편향성은 없는지를 꼼꼼히 감사해야 한다. 데이터 출처를 명시하고 학습 데이터의 정당성을 입증할 문서화 작업을 지금부터 시작하는 것이 향후 소송 리스크를 줄이는 가장 확실한 보험이다.

넷째, 제3자 검증을 통한 '신뢰성 인증'을 준비해야 한다. 내부 점검만으로는 객관성을 담보하기 어렵다. 기업은 개발 단계부터 테스트, 배포에 이르기까지 외부 기관을 통해 알고리즘의 공정성과 안전성을 검증받는 프로세스를 도입해야 한다. 특히 생성형 AI의 환각 현상이나 유해 콘텐츠 생성에 대한 기술적 차단 조치가 제대로 작동하는지 반복적으로 테스트해야 한다. 미리 준비된 기업만이 법 시행 직후 혼란 없이 인증을 획득하고 시장의 신뢰를 선점할 수 있다.

많은 기업이 규제를 혁신의 발목을 잡는 장애물로 인식하곤 한다. 그러나 파급력이 큰 AI 기술에 있어 적절한 규제는 안전성을 보장하는 가드레일과 같다. 선제적으로 리스크를 식별하고, 윤리적 거버넌스를 구축하며, 데이터 투명성을 확보하는 기업만이 'AI 대전환'의 파고를 넘어 글로벌 리더로 도약할 수 있을 것이다. 철저히 준비된 기업에 AI기본법은 규제가 아닌, 경쟁사와 차별화할 수 있는 강력한 무기가 될 것이다.

김경환 법무법인 민후 변호사

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