'이것이 AI 거버넌스다' 출간기념회 개최…AI 책임성·투명성 체계 구축 방안 논의

핵심 요약

- AI 거버넌스 전문서 '이것이 AI 거버넌스다' 출간기념회가 2026년 7월 19일 강남 앙트레블에서 개최 - AI 의사결정 투명성, 책임성, 개인정보·저작권 보호, 위험 대응체계 등 실무 핵심 주제 집중 논의 예정 - AI 기술의 업무·일상 전반 확산에 따른 체계적 거버넌스 구축 필요성 부각

주요 내용

'이것이 AI 거버넌스다'의 출간기념회가 오는 7월 19일 서울 강남구 소재 앙트레블에서 개최된다. 이번 행사는 2024년 AI기본법 제정 이후 본격화된 국내 AI 거버넌스 체계 구축 논의를 실무 차원에서 조명하는 자리로 마련됐다.

최재용 저자는 출간 배경에 대해 "AI가 업무와 일상 전반에 빠르게 도입되고 있지만, 기술을 안전하고 책임감 있게 활용하기 위한 거버넌스 체계는 아직 초기 단계"라고 지적했다. 특히 생성형 AI의 확산으로 의사결정 과정의 불투명성, 결과에 대한 책임 소재 불명확, 개인정보 및 저작권 침해 리스크가 급증하는 상황에서 체계적인 관리 프레임워크의 필요성이 커지고 있다.

기념회에서는 ▲데이터 관리 체계 ▲AI 의사결정 과정의 투명성 확보 ▲알고리즘 편향성 해소 ▲결과에 대한 책임 분배 ▲개인정보 및 저작권 보호 방안 ▲위험 대응체계 구축 등이 주요 논의 주제로 다뤄질 예정이다. 특히 AI 시스템의 전체 생명주기(개발-배포-운영-폐기)에 걸친 거버넌스 통제 방안이 실무 사례와 함께 소개될 것으로 보인다.

2026년 현재 AI기본법 시행령 및 하위 규정이 구체화되면서 기업들은 AI 윤리위원회 설치, 영향평가 수행, 설명 가능성 확보 등 법적 의무를 이행해야 하는 상황이다. 이번 출간은 이러한 실무 요구에 부응하는 구체적 가이드를 제시할 것으로 기대된다.

전문가 시각

ISMS-P 인증심사 현장에서 관찰되는 가장 큰 문제는 AI 시스템 도입 시 개인정보 영향평가와 보안 통제가 사후적으로 이뤄진다는 점이다. 특히 바이브 코딩(자연어 기반 AI 자동 코드 생성)으로 개발된 시스템의 경우, 생성된 코드에 SQL 인젝션, 취약한 인증 로직, 개인정보 평문 저장 등 심각한 보안 취약점이 포함돼도 개발자가 이를 식별하지 못하는 사례가 빈발한다. AI 거버넌스는 단순히 윤리 원칙 선언이 아니라, 개발 단계부터 보안·개인정보보호 통제를 내재화하는 'Security by Design' 접근이 핵심이다.

기업 실무 관점에서는 AI 거버넌스 체계 구축 시 ①AI 시스템 인벤토리 관리(어떤 AI를 어디에 사용하는가) ②위험도 분류(고위험/일반 AI 구분) ③생명주기별 통제 절차(개발-검증-배포-모니터링) ④책임 소재 명확화(AI 오류 발생 시 대응 체계)를 우선 정립해야 한다. 특히 개인정보를 학습 데이터로 사용하거나, AI가 개인정보 처리 의사결정에 관여하는 경우 개인정보보호법상 개별 동의, 자동화 결정 고지, 설명 요구권 보장 등 법적 요건 준수가 필수적이다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

AI 자동화 의사결정과 정보주체 권리: 개인정보보호법 제37조의2는 정보주체가 자동화된 결정에 대해 설명을 요구할 권리를 규정한다. AI 거버넌스 체계는 의사결정 로직의 투명성 확보, 판단 근거 기록 보관, 이의 제기 절차 마련 등을 포함해야 하며, ISMS-P 인증 시 '2.8.3 개인정보 처리 시스템 접근 및 관리' 항목에서 AI 시스템의 접근 통제 및 로그 관리가 심사된다.

AI 시스템 위험 관리 및 영향평가: AI기본법에 따라 고위험 AI는 사전 영향평가를 수행해야 하며, 개인정보보호 측면에서는 개인정보 영향평가(PIA)와 통합 수행이 권장된다. ISMS-P '2.5.1 정보보호 위험 관리' 통제 항목은 AI 시스템의 위험 식별·분석·평가·대응 체계를 요구하며, 특히 학습 데이터의 편향성, 모델 오류, 개인정보 재식별 위험 등 AI 특화 위험 요소가 평가 대상에 포함돼야 한다.