[디지털데일리 채성오기자] 내년 1월 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)'이 시행되는 가운데, 관련 업계에서는 과도한 규제 우려에 대비해 하위 입법 과정에서 보완이 필요하다는 의견이 제기됐다.

8일 사이버커뮤니케이션학회는 '이재명 정부 AI 정책의 주요 쟁점 및 향후 개선 방안'을 주제로 한 국회 특별 기획 세미나를 통해 현 정부의 AI 관련 정책을 분석하고 적절한 개선 방안 모색에 나섰다.

이번 세미나에는 김현경 서울과기대 교수, 이철남 충남대학교 법학전문대학원 교수, 박민수 성균관대 교수, 신진우 KAIST 교수, 장준영 법무법인 세종 변호사, 김항기 놀유니버스 NOL같이성장 실장, 구본석 법무법인 이공 변호사, 이원태 국민대학교 교수가 참석했다.

◆EU도 반발…"과도한 AI 규제, 산업 발전 악재될 수 있어"

첫 번째로 발제를 맡은 김현경 서울과기대 교수는 'AI 기본법 시행 현안과 과제'를 주제를 통해 AI 산업 발전에 부합하는 방향으로 규제가 시행돼야 한다고 강조했다.

먼저 김 교수는 지난해 8월 발효된 유럽연합(EU)의 '인공지능 법(AI ACT)'이 EU 회원국과 기업들로부터 상당한 비판 및 반발에 직면했다고 지적했다.

실제로 지난 2월 에마뉘엘 마크롱 대통령은 프랑스 파리에서 열린 'AI 액션 서밋'을 통해 'AI 규제 단순화'를 언급했고, 같은 해 6월 울프 크리스테르손 스웨덴 총리의 경우 AI ACT 시행 일시 중단을 요구한 바 있다. 이는 막 태동하기 시작한 AI 산업에 광범위한 규제가 적용되면 치명적인 악재로 작용할 수 있다는 우려를 보여주는 것이라고 김 교수는 설명했다.

그는 시행령을 통해 시행 난이도를 조율하는 것이 현실적인 방안이라고 소개했다. 김 교수는 "세계 최초로 시행 예정인 AI 기본법의 경우 고영향 AI 사업자는 엄중한 규제 대상이 됨에도, 기준 등 절차가 대통령령에 포괄적으로 위임돼 있어 불확실성이 크다"며 "시행령에서 고영향 AI에 해당하지 않는 요건과 절차 등을 세부적으로 구체화해 고영향 AI 범위를 축소하고, 고영향 AI 판단 절차를 명확히 해야 한다"고 강조했다.

현재 AI 기본법은 인간의 생명·안전·기본권에 중대한 영향을 미치는 AI를 '고영향 AI'로 규정하고 관련 사업자에게 안전성과 신뢰성 확보 조치 의무를 부여하는 내용을 담고 있다. 다만, 구체적 기준을 담은 하위 법령은 아직 마련되지 않은 상태이다.

이런 이유 때문에 국내 사업자들은 고영향AI에 해당하는지 여부를 미리 알 수가 없어 AI 서비스 개발 및 출시를 미루는 등 섣불리 대응하지 못해 혼란이 가중되는 모습이다.

김 교수는 "업계에서 자율적으로 정한 기술·관리 수준을 모두 준수한 경우 분류하지 않는 등 시행령에서 요건과 절차를 구제화해 고영향 AI 범위를 축소해야 한다"며 "고영향 여부가 애매하다면 아닌 것으로 추정하도록 하는 등의 판단 절차를 명확히 해야 할 것"이라고 말했다.

◆AI 학습 데이터 공개 쟁점, 규제보다 소통으로 풀어야

세미나에서는 AI 학습데이터 공개 관련 주제도 다뤄졌다. 두 번째 발제자로 나선 이철남 충남대 법학전문대학원 교수는 AI 학습데이터 공개에 관한 쟁점을 주제로 ▲생성형 AI와 학습데이터 사례 ▲생성형 AI관련 저작권 소송 동향 ▲학습데이터 공개 관련 입법 동향 등에 대해 발표했다.

이 교수는 저작권자들이 AI 학습 데이터 목록 공개 의무화를 주장하고 있지만, 저작권자들이 요구하는 정도로 상업 AI 모델의 학습 데이터 목록을 자세히 공개하는 것은 거의 불가능하다고 꼬집었다.

그는 "EU AI ACT의 학습데이터 공개 요구도 데이터 요약 정보 수준으로, 해당 수준으론 자신의 저작물이 학습에 활용됐는 지 확인하는 데 실효성이 없다"며 "저작권자들이 원하는 정도로 데이터셋 전체를 공개하거나 출처 목록을 모두 공개하는 것은 EU법 조차도 요구하지 않고, 기술·재정적으로 구현하기에 굉장히 큰 어려움이 있는데, 이를 고려하지 않고 학습데이터 공개를 요구하는 것은 바람직하지도 않고 현실적인 한계가 있다"고 말했다.

또한, AI 학습 데이터 관련 쟁점은 규제 관점의 접근보다는 상호 자율적인 소통이 기반이 될 필요가 있다고 이 교수는 강조했다.

이 교수는 "AI 기업 입장에서는 서비스 고도화를 위해 자율적으로 데이터 라이선스를 잘 준수하는 등의 데이터 거버넌스에 대한 자율적인 노력을, 저작권자들은 저작권 라이선싱과 계약 사례를 확산하고 AI 창작을 위해 넓게 협력할 필요가 있다"고 말했다.

한편 이어진 종합 토론에서 박민수 성균관대 경제학과 교수는 정책적으로 진흥과 규제 간의 충돌이 있어 보이는데 일관되도록 정리가 필요하다는 점을, 장준영 법무법인 세종 변호사는 데이터 경쟁력을 갖기 위해서는 개인정보와 저작권 등의 쟁점에 대해 자유로운 학습을 보장할 수 있도록 데이터 규제를 잘 설계할 필요가 있다는 의견을 밝혔다.

김한기 야놀자 실장은 "학습용 데이터 개요를 설명할 의무는 기업의 핵심 자산이자 영업 비밀인 데이터를 공개하게 하는 것"이라며 "오랜 기간 막대한 투자를 통해 구축한 독점적 데이터의 목록을 공개해야 할 경우 기술·재정적 부담이 가중된다"고 말했다.