최근 인공지능(AI) 기술이 들어가지 않는 경우를 찾기 힘들 정도로 전 산업 분야에서 활용되고 있다. 공공·금융·의료·유통·제조 전통 산업은 물론, 최근 떠오른 펫 산업에도 AI를 접목한 기술이 개발되고 있는 상황. 자율주행, 로봇, 빅데이터 등 4차 산업혁명 대표 신기술들도 AI기반으로 이뤄진다.
AI는 그만큼 범용성이 크고, 모든 산업에 부가가치를 높일 수 있다. 이런 특성으로 애플, 구글, MS 등 글로벌 IT기업부터 삼성, SK, 현대, 네이버, 카카오 등 국내 주요 기업은 물론, 중소기업이나 스타트업도 자체적으로 AI 개발에 공을 들이고 있다.
이렇듯 신기술이 등장하고 발전함에 따라 그에 맞는 새로운 제도적 장치와 법 정비가 필요하다. 다만, 법이나 제도는 기술이 충분히 발전하고 산업에 안착한 후에 실효성을 갖는다. 우리 정부도 이 같은 인식을 바탕으로 AI 산업 '진흥'에 초점을 둔 정책을 펼치고 있다.
그런데 최근 AI로 인한 차별·혐오·편향성 등 문제가 불거지자 이를 법적으로 규제해야 할 필요성이 부각되고 있다. 특히 AI 편향성 문제나 설명 불가능한 알고리즘은 신뢰성 문제로 이어진다. 공공, 의료 등 산업 곳곳에서 AI를 활용해 중요한 의사결정을 내릴 경우, 그 결과를 믿을 수 없게 될 뿐더러 사회 악영향을 미칠 수 있는 것이다.
이 때문에 산업 전반에서 AI윤리준칙 확립을 통한 신뢰할 수 있는 AI기술 구현이 중요해졌다. 다만, 이를 산업 자율에 맡길 지 공권력이 개입한 법적 책임을 지울 지 의견이 엇갈린다.
◆ AI기본법 '특수활용 인공지능' 규정…"지나친 사전규제·산업 발전 저해"
국내에서도 EU가 규정한 고위험 인공지능처럼 이를 정의하는 법안이 나왔다. 사람의 생명·신체에 위험을 주거나 차별·혐오 등으로 인권을 해칠 위험이 있는 경우를 '특수활용 인공지능'이라 명명하고, 보건의료·필수공공재·범죄수사·국가활용 등 8개 분야로 나누었다.
AI기본법을 제정한 정필모 의원은 "인공지능 육성을 위해 강력한 규제가 아닌 사회가 수용가능한 최소한의 규제 내용을 담았다"고 강조했으나, 업계에서는 윤리기준을 법으로 정의한다는 자체가 강행규범으로 받아들여질 수 있다는 입장이다. 신뢰할 수 있는 AI 환경을 위해서는 윤리준칙이 필요하지만, 그 실행은 산업 자율에 맡겨야 한다는 것이다.
권세화 한국인터넷기업협회 정책실장은 "특수활용 인공지능의 정의가 포괄적이라 헌법상 명확성의 원칙을 위반하고 있다"면서, "육성을 저해하는 지나친 사전규제 부분이 존재한다"고 지적했다.
이어 "특수활용 인공지능을 개발하려면, 정부에 사전신고를 하도록 하고 위반시 폐업 등 강력한 처분을 규정하고 있다. 이 자체가 인공지능을 개발하는 유인을 떨어트릴 것"이라면서, "또 기술적·관리적 조치를 규정하고 있는데, 소규모 인공지능 개발사들은 이러한 여건 자체를 갖추는 것이 불가능하기 때문에 이들에게 큰 진입장벽으로 작용할 것"이라고 설명했다.
김경만 과기정통부 인공지능기반정책과장도 "해당 법안은 정부의 직접적인 규제의 대상이 될 수 있어 산업계·시민사회 등 다양한 이해관계자의 충분한 의견 수렴이 필요해 보인다"는 입장을 밝혔다.
◆ 국내 AI기술 수준 선진국에 비해 낮아…스타트업 위한 지원책 필요
국내 AI기술이 충분히 발전한 후에 법·제도적 정비가 필요하다는 의견도 나왔다. 국내 AI산업 발전 수준은 아직 미국, 중국 등 기술 선진국에 비해 낮은 편인데, 현 시점에서 법적 규제를 논하는 것은 시기상조란 의미다. 그보다는 발전을 가로막는 기존 법안 체제를 정비하고, AI 핵심인재 유입 등 산업 육성을 위한 정책적 노력이 필요하다.
전국경제인연합회가 지난 4월 발표한 '인공지능(AI) 분야 현황과 과제'에 따르면, 한국의 AI 경쟁력은 지난해 기준 미국의 80.9% 수준으로, 1.8년의 기술격차를 보였다. 미국을 기술수준 100으로 봤을 때, ▲EU 89.5 ▲중국 85.8 ▲일본 81.0 ▲한국 80.9 순으로 나타났다.
국내 AI 논문 수는 세계 9위지만 1위인 중국(7만 199건)과 비교해 1/10 수준에 불과하고, 질적 지표인 논문 편당 인용 수는 전체 91개국 중 31위에 그쳤다. 또 원천기술을 개발하는 석·박사 이상급 연구자 숫자도 미국의 3.9% 수준인 405명에 불과했다.
더욱이 국내 스타트업 육성을 위해 최근 정부가 다양한 정책을 내놓고 있으나 투자규모나 착수 시점이 선진국에 비해 뒤쳐진 상황. 이미 글로벌 기업은 AI 기술을 다양한 분야와 융합·확장하고 있는 반면, 국내 기업의 AI활용은 아직 제한적인 수준이다.
한국지능정보사회진흥원의 '국내 AI 스타트업의 애로사항과 정책 요구사항'(2020.10월 기준) 조사 결과를 살펴보면, 데이터 품질 관리 표준체계가 미비해 양질의 데이터 확보가 어려운 상황이다. 데이터 활용과 관련, 분야별 개별법이 아직 갖춰져 있지 않아 높은 장벽이 요구된다. 또 보건당국의 규제 제약으로 의료현장에선 활용이 미비하다.
유환익 전경련 기업정책실장은 "AI 기반이 되는 데이터 활용을 원활하게 하기 위해 업종별로 데이터를 차등·활용할 수 있도록 개인정보보호법을 개정하고, 의료법 등 관계법을 정비할 필요가 있다"면서, "집중적인 재정 지원과 더불어 비자 요건 완화, 학과 정원규제 유연화 등 AI 핵심 인재 유인을 위한 제도적 정비도 시급하다"고 지적했다.
과기정통부 관계자는 "카카오, 네이버 등 IT대기업들은 연구·개발 등 인프라가 잘 갖춰져 있지만, 국내 중소벤처기업들은 인력확보에서 투자, 연구 개발까지 전 과정에서 정책적 지원이 필요한 실정"이라면서, "정부는 중소벤처기업들이 발전할 수 있는 환경 조성에 힘쓰고 있다"고 밝혔다.
/박진영 기자(sunlight@inews24.com)
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