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[IT뉴스]글로벌 AI 규제 ‘폭증’…정책 변수 다변화에 불확실성 ‘촉각’

온카뱅크관리자

2026-06-29 15:57:28

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 [디지털데일리 오병훈기자] 미국 정부가 자국 AI 모델에 대한 접근권 통제 기조를 이어가게 되면서 글로벌 인공지능(AI) 규제 긴장감이 고조되고 있다. 모델 접근권 뿐 아니라 AI 산업을 겨냥한 규제도 잇따라 신설되면서 영향권에 있는 기업들도 촉각을 기울이고 있다.
 29일 글로벌 시장조사업체 스태티스타에 따르면 2025년 기준 미국 AI 관련 규제는 약 58건으로 나타났다. 2016년 1건 수준에서 10년 사이 60건에 가까운 수준까지 급증한 셈이다.
 AI 규제 환경은 크게 세 가지 축에서 전개되고 있다는 것이 업계 분석이다. 첫째는 ‘AI 관련 입법과 규제 양적 확대’ 둘째는 ‘금융권을 중심으로 한 산업별 규제 프레임워크의 제도화’ 셋째는 ‘각국 정부의 AI 규제에 대한 사회적 신뢰도의 국가별 다변화’ 등이다.
 먼저 AI 규제 양적 확대는 미국 뿐 아니라 전세계 공통된 흐름이다. 미국 뿐 아니라 한국도 지난 2025년까지 17건의 관련 규제 법안이 통과되면서 글로벌 AI 규제 4위권 국가에 이름을 올렸다. 특히 한국은 전세계에서 2번째로 ‘AI 기본법’을 제정한 국가다. 현재 하위법령 작업까지 마무리 됐으며 실제 적용을 위한 유예 기간 등을 두고 법안 개정 작업도 함께 추진중이다.
 유럽에서도 ‘AI 액트’를 중심으로 다양한 규제 논의가 이뤄지고 있다. AI 액트는 지난 2024년 8월 발효된 뒤 금지 AI 관행, AI 리터러시, 범용 AI 모델, 생성형 AI 투명성, 고위험 AI 시스템 의무를 순차 적용하는 방식으로 시행되고 있다. 최근 유럽연합(EU)은 범용 AI 코드 오브 프랙티스와 생성형 AI 콘텐츠 표시·라벨링 관련 실무지침을 마련하며 실제 집행 단계로 넘어가고 있다.
 다만 고위험 AI 시스템에 대해서는 산업계 준비 기간을 감안해 생체정보, 핵심 인프라, 교육, 고용, 이민·국경관리 등 일부 영역은 2027년 12월부터, 제품 내장형 AI 시스템은 2028년 8월부터 적용하는 일정 조정도 병행하고 있다.
 AI 규제가 실질적 영향을 미치고 있는 분야는 금융권으로 분석된다. 이미 금융 IT 인프라에 관련 규제가 적용된 메인 프레임 시스템을 운영하는 움직임이 이어지고 있다는 것이다. 이같은 움직임은 스태티스타가 지난 5월 금융업계 333명을 대상으로 진행한 ‘전 세계 금융 서비스 분야에 적용될 AI 규제 프레임워크’ 관련 조사에서도 잘 드러난다.
 복수 응답 방식으로 진행된 조사에서 65% 답변자는 AI 활용과 관련해 일반 AI 규제와 금융서비스 규제를 모두 적용받고 있다고 응답했다. 금융권에서 AI 규제가 기존 금융 규제 체계 위에 추가적으로 얹히는 방식으로 작동하고 있음을 시사한다는 분석이다. 40%는 가까운 시기에 규제 적용 대상이 될 것으로 예상했다.
 규제 대응 움직임도 뚜렷하다. 규제가 적용된 메인 프레임워크 도입 현황을 묻는 질문에 48% 응답자는 금융 부문에 적용 가능한 국가 차원 AI 규제 프레임워크를 이미 보유하고 있다고 답했다. 16%는 현재 개발 중이라고 응답했다. 31%는 해당 프레임워크가 없다고 답했다.
 AI 산업을 이끄는 주요 국가에서 관련 규제가 새로운 변수로 부상하게 되면서 규제에 대한 신뢰도 역시 중요한 사업 과정의 고려요소로 주목받고 있다. 핵심은 규제 일관성을 유지해 불확실성을 최소화하는 것이다. 불명확하고 자주 변하는 규제는 기업을 위축시킬 수 있다는 분석이다.
 스탠포드 대학교가 발표한 ‘전 세계 국가별 인공지능(AI) 규제 관련 정부 신뢰도’ 조사에 따르면 2025년 기준 정부의 AI 규제를 신뢰한다고 답한 응답자 비중은 미국의 경우 31%로 나타났다. 한국은 46%로 미국보다는 높게 집계됐다.
 국내에서는 전문가들을 중심으로 규제 정책이 산업 실상에 맞춰 나갈 수 있도록 조율할 필요가 있다는 분석이 나온다. 구체적으로 사전에 완성된 정답을 정하는 방식이 아니라 시행 이후 효과를 검증하고 다시 제도를 보완하는 ‘동적 입법체계’로 전환돼야 한다는 것이다.
 관련해 과학기술정책연구원(STEPI)은 보고서 ‘과학기술 혁신 전환기에 대응한 입법영향평가 체계 구축 방안’을 통해 과학기술 혁신은 AI, 양자, 합성생물학 등 파괴적 기술이 서로 맞물리면서 기존 예측 중심 정책 방식만으로는 파급 효과를 가늠하기 어려워지고 있다고 분석했다.
 보고서는 기술 초기에는 통제가 쉽지만 효과를 알 수 없고, 효과가 명확해진 뒤에는 이미 사회에 고착화돼 통제가 어려워지는 ‘콜링리지 딜레마’를 지적했다. 확정적 규범과 혁신의 유동성이 충돌하면 혁신을 막거나 규제 공백을 만들 수 있다는 설명이다.
 이에 따라 AI 같은 신기술 입법은 한 번에 완성된 규칙을 만드는 방식보다 사전평가, 시행 과정 점검, 사후평가, 학습·환류가 연결되는 전주기 체계로 설계돼야 한다는 제언이 나온다.
 기존 법령 시행 결과와 사후 입법영향분석, 정부 영향평가 결과를 통합 관리하는 데이터 기반 분석 인프라를 구축하고, 미래예측·시나리오 분석·조기경보 기능을 입법 과정에 접목할 필요가 있다는 결론이다.
 또 사전평가와 사후평가를 연계해 실제 효과 검증과 개정·폐지 판단으로 이어지게 하고 과학기술·경제·사회·법률·윤리·환경 전문가가 참여하는 독립적 검토 체계와 입법부·행정부 간 양방향 환류 거버넌스를 마련해야 한다고 강조했다.
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