AI 규제, 입법 후 '제때 수정' 메커니즘 필수…AI기본법 시행 앞두고 전문가 제언

핵심 요약

- 신기술 규제는 입법 당시 예측만으로 정당화될 수 없으며, 시행 후 '제때 수정할 수 있는 메커니즘'이 필수적 - 개인정보 보호와 데이터 활용 조화, 플랫폼 책임, 알고리즘 공정성 등이 AI 규제의 핵심 쟁점으로 제기 - 2026년 AI기본법 시행을 앞두고 유연한 규제 거버넌스 구축 필요성 강조

주요 내용

법조계 전문가들이 인공지능 등 신기술 규제 입법 시 '사후 수정 가능성'을 제도적으로 보장해야 한다는 의견을 제시했다. "규제는 입법 당시의 예측만으로 정당화될 수 없다"는 전제 하에, 기술 발전 속도와 사회적 영향을 고려한 동적 규제 체계가 필요하다는 것이다.

특히 2026년 현재 AI기본법 시행을 앞둔 시점에서, 개인정보 보호와 데이터 활용의 조화 문제가 핵심 과제로 부각되고 있다. AI 모델 학습을 위한 대규모 데이터 수집·처리 과정에서 개인정보 침해 우려와 혁신 촉진 필요성이 충돌하는 상황이 반복되고 있기 때문이다. 플랫폼 사업자의 법적 책임 범위, 시장지배력 규제 수준, 알고리즘의 공정성 검증 방법론 등도 지속적인 논의 대상으로 지목됐다.

전문가들은 "좋은 규제는 제때 고칠 수 있는 규제"라는 원칙을 강조하며, 규제 샌드박스, 일몰 조항, 정기적 규제 영향 평가 등 제도적 장치 마련을 제안했다. 특히 AI 기술의 급속한 발전을 고려할 때, 사전 규제(ex-ante) 일변도에서 벗어나 사후 모니터링과 조정이 가능한 하이브리드 규제 모델이 필요하다는 분석이다.

바이브 코딩(Vibe Coding) 등 생성형 AI 기반 자동 코드 생성 기술의 확산도 규제 설계에 새로운 도전 과제를 제시하고 있다. AI가 생성한 코드에 인젝션 취약점, 인증 미비, 경쟁조건(race condition) 등 보안 결함이 포함될 경우, 개인정보 유출 등 직접적 피해로 이어질 수 있어 사전 검증 체계 구축이 시급한 상황이다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 AI 규제의 핵심은 '기술 중립성'과 '위험 기반 접근'의 균형이다. 현행 개인정보보호법은 기술 특정적 규제를 지양하지만, AI 특성상 자동화된 의사결정, 프로파일링, 대규모 데이터 처리 등 고유 위험이 존재한다. 따라서 AI기본법 시행 후에도 개인정보 영향평가(PIA), 알고리즘 투명성 보고, 설명 가능성(explainability) 확보 등 실질적 보호조치가 지속 강화되어야 한다.

특히 바이브 코딩으로 생성된 코드의 보안성 검증이 중요하다. AI가 자동 생성한 코드에는 ① SQL 인젝션 등 입력값 검증 누락 ② 하드코딩된 인증정보 ③ 부적절한 접근 제어 ④ 안전하지 않은 역직렬화 등 OWASP Top 10 취약점이 빈번히 발견된다. 기업은 AI 코드 생성 도구 도입 시 정적 분석(SAST), 동적 분석(DAST) 도구를 통한 자동 검증과 보안 담당자의 수동 리뷰를 병행해야 한다. 또한 생성된 코드의 출처 추적성(traceability) 확보와 버전 관리 체계 구축이 필수적이다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

규제 샌드박스와 개인정보 보호: 규제 샌드박스는 신기술 실증을 위해 일시적으로 규제를 유예하는 제도로, 개인정보보호법 제58조의2(규제의 특례)에 근거한다. AI 서비스 시범 운영 시에도 가명처리, 최소 수집 원칙, 안전성 확보조치 등 핵심 보호의무는 유지되며, 실증 종료 후 수집 정보의 파기 또는 별도 동의 취득 절차가 필요하다.

알고리즘 공정성과 자동화된 결정: GDPR 제22조, 개인정보보호법 제37조의2(자동화 평가)는 개인에게 중요한 영향을 미치는 자동화된 의사결정에 대한 정보주체 권리를 규정한다. AI 알고리즘의 편향성, 차별 가능성, 의사결정 근거 등을 사전 평가하고, 정보주체에게 설명·이의제기 기회를 제공해야 한다. ISMS-P 인증 시 AI 시스템의 공정성 검증 절차, 모니터링 체계, 이의신청 처리 프로세스 등이 심사 대상이다.