AI 기본법 2026년 시행…AI 교육·보안 거버넌스 체계 본격화

핵심 요약

- 정부는 2025년 말부터 AI 기본법 제27조에 따라 AI 교육 및 신뢰 기반 조성 정책을 본격 추진 중 - 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 데이터 마이닝·AI 국제 학술대회 KDD 2026에 참여하며 AI 기술 및 거버넌스 동향 공유 - AI 기본법 시행으로 AI 개발·활용 전 과정에서 개인정보보호 및 보안 요구사항 강화 전망

주요 내용

정부는 2025년 말부터 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)' 제27조에 근거한 정책을 추진하고 있다. 2026년 8월 현재, AI 기본법은 AI 기술 발전과 더불어 AI 시스템의 투명성, 공정성, 안전성을 확보하기 위한 법적 기반으로 자리잡고 있으며, 특히 AI 교육 및 인력 양성, AI 신뢰성 확보를 위한 거버넌스 체계 구축이 핵심 과제로 부상했다.

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2026년 개최된 국제 학술대회 'KDD 2026(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)'에서 'AI for...' 주제로 연구 성과를 발표했다. KDD는 데이터 마이닝과 AI 분야 최고 권위의 학술대회로, KISTI의 참여는 한국의 AI 연구 역량을 국제 사회에 알리는 동시에, AI 거버넌스 및 윤리적 AI 개발에 대한 글로벌 논의에 적극 동참하고 있음을 보여준다.

AI 기본법은 AI 개발자와 사업자에게 AI 시스템의 위험 관리, 데이터 품질 확보, 이용자 권리 보호 등의 의무를 부여하고 있다. 특히 고위험 AI 시스템에 대해서는 사전 영향평가, 지속적 모니터링, 사고 대응 체계 마련 등을 요구하며, 이는 개인정보보호법, 정보통신망법 등 기존 법체계와 유기적으로 연계될 전망이다. 교육 분야에서는 디지털새싹, 사이버가디언즈 등 청소년 대상 AI·코딩 교육 프로그램이 AI 기본법의 교육 의무 조항과 맞물려 더욱 강화될 것으로 예상된다.

AI 기본법 시행은 바이브 코딩(Vibe Coding) 환경에서도 중요한 의미를 갖는다. ChatGPT, GitHub Copilot 등 생성형 AI를 활용한 코드 자동 생성이 보편화되면서, AI가 생성한 코드의 보안 취약점과 개인정보 처리 적정성 검증이 필수 과제로 대두되고 있다. AI 기본법은 AI 시스템 개발·운영 전 과정에서 신뢰성과 안전성을 확보하도록 요구하므로, 바이브 코딩으로 생성된 코드 역시 보안 취약점 점검, 개인정보 영향평가 등의 절차를 거쳐야 한다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 AI 기본법 시행은 정보보호 관리체계 전반에 중대한 영향을 미칠 것으로 전망된다. 특히 AI 시스템을 활용하는 기업은 ISMS-P 인증 심사 시 AI 거버넌스 체계, AI 모델 학습 데이터의 개인정보 처리 적법성, AI 생성 결과물의 보안성 검증 등이 새로운 심사 항목으로 추가될 가능성이 높다. 바이브 코딩으로 개발된 시스템의 경우, AI가 자동 생성한 코드에 SQL 인젝션, 인증·인가 미비, 민감정보 평문 저장 등의 취약점이 포함될 수 있으므로, 정적·동적 코드 분석 도구를 통한 검증과 전문가 코드 리뷰를 의무화해야 한다.

AI 기본법은 기업에게 AI 시스템의 생명주기 전반에 걸친 위험 관리 체계를 요구하므로, 기업은 AI 개발·운영·폐기 각 단계에서 개인정보보호 영향평가(PIA), 보안 취약점 점검, 사고 대응 계획 수립 등을 체계화해야 한다. 청소년 AI·코딩 교육 프로그램(디지털새싹, Build with AI 등)에서도 AI 윤리, 개인정보보호 원칙, 바이브 코딩 보안 위협에 대한 교육을 강화하여, 미래 AI 개발자들이 책임 있는 AI 개발 역량을 갖추도록 해야 한다. 교육 현장에서 ChatGPT를 활용한 코딩 실습 시, 생성된 코드의 보안 취약점을 스스로 식별하고 수정하는 훈련을 병행함으로써 실무 역량을 강화할 수 있다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

AI 시스템 개인정보 영향평가(PIA): AI 기본법은 고위험 AI 시스템에 대해 사전 영향평가를 의무화하며, 이는 개인정보보호법상 개인정보 영향평가(PIA)와 연계된다. AI 모델 학습 데이터에 개인정보가 포함될 경우, 수집·이용·제공의 적법성, 가명·익명 처리 적정성, 데이터 최소 수집 원칙 준수 여부를 평가해야 한다. ISMS-P 심사 시 AI 시스템의 PIA 수행 여부와 평가 결과 반영 여부가 검토된다.

바이브 코딩 보안 취약점 관리: 생성형 AI를 활용한 코드 자동 생성(바이브 코딩) 시, AI가 생성한 코드에 보안 취약점(인젝션, 인증 우회, 경쟁 조건 등)이 포함될 수 있다. ISMS-P 인증 기업은 개발 단계에서 정적 분석 도구(SAST), 동적 분석 도구(DAST)를 활용한 취약점 점검, 전문가 코드 리뷰, 보안 코딩 가이드 준수 여부 점검을 통해 AI 생성 코드의 보안성을 확보해야 하며, 이는 ISMS-P 통제 항목 '2.8.4 시큐어 코딩' 및 '2.10.2 보안 취약점 점검'과 직접 연계된다.