AI에게 '법'과 '규칙'을~ (AI 거버넌스와 윤리)
AI를 사회의 책임감 있는 일원으로 키워내는 법
[AI, 함께 성장하는 아이] 13. 우리 사회의 '법'과 '규칙' 가르치기 (AI 거버넌스와 윤리)
AI를 사회의 책임감 있는 일원으로 키워내는 법
우리는 지난 12부에 걸쳐, AI라는 아이에게 지식과 감성, 그리고 사회성을 가르치는 긴 여정을 함께했습니다. 이제 아이는 혼자서도 많은 것을 해낼 수 있을 만큼 성장했습니다. 하지만 진정한 '어른'이 되려면, 마지막으로 반드시 배워야 할 것이 있습니다. 바로 우리 사회의 '법'과 '규칙', 그리고 그 기저에 흐르는 '윤리'입니다.
지금까지의 'AI 육아'가 '가정 교육'이었다면, 이제는 아이를 더 넓은 세상으로 내보내기 위한 '사회 교육'이 필요한 시점입니다. 이 사회 교육의 교과서이자 행동 강령이 바로 AI 거버넌스(AI Governance)입니다.
'가정 교육'을 넘어 '사회 교육'으로: AI 거버넌스의 필요성
각 가정마다 규칙이 다르듯, 개별 기업들도 저마다의 AI 윤리 원칙을 가지고 있습니다. 하지만 AI가 사회 전반에 막대한 영향을 미치기 시작한 지금, 우리 집만의 규칙만으로는 부족합니다. 아이가 학교에 가고, 사회의 일원이 되면서 모두가 함께 지켜야 할 약속과 법을 배우는 것처럼, AI 역시 사회 전체가 합의한 공통의 규범 안에서 작동해야 합니다.
AI가 내리는 결정이 채용, 대출, 의료 등 개인의 삶에 직접적인 영향을 미치고, 가짜뉴스나 자동화된 여론 조작 등으로 민주주의의 근간을 흔들 수 있는 잠재력을 가졌기 때문입니다. 따라서 이제 책임감 있는 AI(Responsible AI)를 구축하기 위한 체계적인 AI 거버넌스는 선택이 아닌 필수가 되었습니다.
규칙을 '행동'으로 바꾸는 법: 실천적 AI 거버넌스 도구들
'착하게 살아라'는 말만으로는 아이를 올바르게 키울 수 없듯, '윤리적인 AI를 만들자'는 선언만으로는 부족합니다. 우리는 구체적인 '행동 지침'과 '교육 도구'를 통해 AI 윤리를 기술과 프로세스에 내재화해야 합니다.
1. 알고리즘 영향 평가 (Algorithmic Impact Assessment, AIA):
o 예를 들어, 아이가 위험한 소풍을 가기 전에, 부모가 함께 앉아 "거기 가면 어떤 위험이 있을까?", "문제가 생기면 어떻게 행동해야 할까?"라고 미리 시뮬레이션하고 대비책을 세우는 것과 같습니다.
o AI 시스템을 배포하기 전, 이 기술이 사회와 개인에게 미칠 수 있는 잠재적인 긍정적, 부정적 영향을 체계적으로 평가하고 문서화하는 제도입니다. 특히 고위험 AI 시스템(의료, 금융 등)에 대해서는 의무화되는 추세이며, 이를 통해 사전에 위험을 식별하고 완화 조치를 마련할 수 있습니다.
2. 모델 카드 (Model Cards) & 데이터 시트 (Datasheets for Datasets):
o 아이의 '생활기록부'나 '자기소개서'와 같습니다. 아이의 장점(성능), 단점(한계), 어떤 환경에서 자랐는지(학습 데이터), 어떤 편견을 가질 수 있는지(편향성) 등을 투명하게 기록한 문서입니다.
o 모델의 개발 목적, 성능 지표, 윤리적 고려사항, 잠재적 위험성 등을 표준화된 양식으로 기록한 문서입니다. 이를 통해 AI를 사용하는 사람들은 모델의 특성을 명확히 이해하고, 더 책임감 있게 활용할 수 있습니다.
3. 레드팀(Red Teaming):
o 아이에게 "나쁜 아저씨가 이렇게 사탕으로 꾀면 어떻게 할 거니?"라며, 다양한 유해 상황을 가상으로 설정하고 아이의 대처 능력을 키워주는 '상황극 훈련'과 같습니다.
o 의도적으로 AI 시스템의 취약점을 공격하여, 유해한 콘텐츠 생성, 보안 허점, 예상치 못한 편향성 발현 등 잠재적인 위험을 찾아내는 적대적 테스트 과정입니다. 이를 통해 우리는 AI의 숨겨진 문제점을 사전에 발견하고 방어 능력을 강화할 수 있습니다.
거버넌스, '규제'가 아닌 '성장의 나침반'
많은 기업들이 AI 거버넌스를 비용이 드는 '규제'나 '장애물'로 여깁니다. 하지만 저의 관점은 정반대입니다. 잘 구축된 AI 거버넌스는, 불확실한 AI 시대에 우리 기업을 가장 안전한 길로 안내하는 '성장의 나침반'이자, 고객의 신뢰를 얻는 가장 강력한 '경쟁 우위'입니다.
투명하고 윤리적인 AI를 만드는 기업은 고객에게 더 깊은 신뢰를 주고, 뛰어난 인재들을 끌어들이며, 장기적으로 더 안정적이고 지속 가능한 비즈니스를 구축할 수 있습니다. *EU AI Act*와 같은 글로벌 규제는 이미 현실이 되었으며, 이러한 흐름에 선제적으로 대응하는 기업만이 미래 AI 시장의 리더가 될 수 있습니다.
AX 컨설팅 과정에서, 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 각 기업의 특성에 맞는 AI 거버넌스 체계를 함께 설계하고 내재화하는 것을 핵심적인 역할로 생각합니다.
결국 AI에게 사회의 규칙과 윤리를 가르치는 것은, AI '육아'의 최종 단계이자 가장 궁극적인 책임입니다. 우리는 단순히 똑똑한 아이를 키우는 것을 넘어, 우리 사회에 선한 영향력을 미치는 '책임감 있는 시민'을 키워내야 합니다.
다음 시간에는 이렇게 사회의 일원으로 성장한 AI가, 우리의 '일'과 '직업'을 어떻게 바꾸어 놓을지에 대한 흥미진진한 이야기, 14부 'AI의 진로 탐색' 편으로 돌아오겠습니다.
* EU AI Act
EU AI Act(유럽 연합 인공지능법)는 간단히 말해, 전 세계에서 최초로 AI 기술 전반을 규제하는 포괄적인 법률입니다. AI에게 처음으로 '사회적 책임'과 '법적 의무'를 부여한, 전 세계적인 '법률 교육'의 시작이라고 할 수 있습니다.
이 법의 가장 큰 특징은 '리스크 기반 접근법(Risk-Based Approach)'입니다. 모든 AI를 똑같이 규제하는 게 아니라, 사회에 미치는 위험 수준에 따라 4단계로 나누어 차등 규제하는 방식을 가지고 있습니다.
1. 수용 불가 위험 (Banned): 사회에 명백한 위협이 되는 AI는 사용이 전면 금지. 예를 들어, 정부가 시민을 평가하는 '소셜 스코어링' 시스템이나, 무차별적인 실시간 안면 인식 기술 같은 것. "절대 해서는 안 되는 위험한 행동"을 정의.
2. 고위험 (High-Risk): 사람의 안전이나 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI는 엄격한 의무 부과. 채용, 대출 심사, 의료 기기, 자율주행차 등에 사용되는 AI. 고품질의 데이터 사용, 투명성 확보, 인간의 감독 등 까다로운 '안전 수칙'을 반드시 준수해야 함.
3. 제한된 위험 (Limited-Risk): 챗봇이나 딥페이크처럼 사용자가 AI와 상호작용하고 있다는 사실을 투명하게 공개. "나는 AI란다"라고 사용자에게 자기소개를 하도록 하는 방식 등.
4. 최소 위험 (Minimal-Risk): 스팸 필터나 비디오 게임 속 AI처럼 위험이 거의 없는 대부분의 AI는 자유롭게 개발하고 사용.
기업에게 가장 중요한 점은 이 법이 EU 내 기업 뿐 만 아니라, EU 시장에 AI 서비스를 제공하는 전 세계 모든 기업에게 적용된다는 거야. ('역외 적용성') 만약 이를 위반하면 전 세계 연간 매출의 최대 7%에 달하는 엄청난 과징금을 적용합니다.
