AI 거버넌스, 위기의 역설과 지정학적 도전
인공지능(AI) 기술은 현대 사회의 거의 모든 분야에 걸쳐 변화를 가져오고 있으며, 그 영향력은 국가 간 경제 구조와 산업 생태계는 물론, 국제 질서까지 흔들고 있습니다. 그러나 이처럼 급격히 발전하고 있는 AI 기술을 규제하고 책임 있게 관리하기 위한 글로벌 거버넌스 체계는 여전히 제자리걸음에 머물러 있습니다. 더욱 우려스러운 것은 국제 싱크탱크 전문가들이 제기하는 역설적 전망입니다.
실질적인 AI 위기가 발생하지 않고서는 국제사회가 효과적인 협력 체계를 구축하기 어렵다는 것입니다. 이러한 현실 속에서 글로벌 AI 거버넌스가 직면한 구조적 난관과 한국의 역할에 대해 재조명할 필요가 있습니다. 글로벌 AI 거버넌스가 본격적으로 화두에 오른 것은 세계 여러 국가들이 AI 기술의 경제적 파급력을 확인한 뒤부터였습니다.
그러나 주요 국가들 간의 이해관계 충돌과 지정학적 긴장은 공통의 규범 형성을 지연시키고 있습니다. 미국은 기술 혁신과 시장 주도권을 강조하며 포괄적 규제에 소극적인 반면, 유럽연합(EU)은 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 강력한 프라이버시 보호 정책을 AI 분야로 확장하려는 움직임을 보이고 있습니다.
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중국은 자국 내 AI 산업 육성과 기술 주권 확보에 집중하면서도 국제 표준 설정 과정에서 영향력을 확대하려 하고 있습니다. 이러한 이질적인 접근법은 AI 개발과 적용의 효율성을 저해할 뿐 아니라, AI 기술의 책임성과 윤리적 문제 해결을 어렵게 만듭니다.
저명한 국제 싱크탱크 채텀 하우스(Chatham House)의 프란시스코 하비에르 바렐라 산도발(Francisco Javier Varela Sandoval)은 최근 'AI 거버넌스 교착 상태 해소(Breaking the deadlock on AI governance)' 칼럼에서 글로벌 AI 거버넌스에 생긴 심각한 교착 상태를 조명했습니다. 그는 "국가 간 신뢰 부족, 급변하는 지정학적 변화, 그리고 공공 부문과 민간 부문 사이의 비대칭적인 권한 구조가 포괄적이고 집행 가능한 AI 협력을 거의 불가능하게 만들고 있다"고 진단합니다.
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특히 민간 기업들이 AI 기술 개발을 주도하면서 정부의 규제 능력을 앞서가는 상황에서, 공공 부문은 효과적인 거버넌스 체계를 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 글로벌 AI 시장을 지배하는 소수의 거대 기술 기업들은 막대한 자원과 기술력을 바탕으로 사실상의 표준을 만들어가고 있으며, 이는 국가 단위의 규제 노력을 무력화시키는 요인으로 작용하고 있습니다.
더욱 주목할 점은 바렐라가 제시하는 '위기 촉발 역설(crisis-driven progress)'입니다. 그는 현재의 교착 상태를 타개하고 실질적인 진전을 이루기 위해서는 AI 기술로 인한 실제 위기가 선행되어야 할 수도 있다는 역설적인 주장을 펼칩니다. 바렐라는 "위기가 발생했을 때 행동하지 않을 경우의 경제적, 사회적 비용이 명백히 드러났을 때에야 비로소 정치적 의지가 형성될 것"이라고 설명합니다.
이는 기후변화 대응이나 국제 금융 규제가 대규모 재난이나 위기 이후에야 실질적으로 진전되었던 역사적 선례와 유사한 패턴입니다.
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그러나 AI 기술의 경우, 위기가 발생했을 때 그 피해 규모와 회복 불가능성이 이전의 어떤 기술적 위기보다 클 수 있다는 점에서 이러한 '위기 대기' 접근법은 매우 위험합니다. 미국 브루킹스 연구소(Brookings)의 빌 베어(Bill Baer)는 AI 거버넌스에서 가장 중요한 질문인 '책임성(accountability)'이 간과되고 있다고 지적합니다.
베어는 특히 트럼프 행정부의 AI 정책 프레임워크를 비판하며, 기술 혁신과 경제 성장에만 초점을 맞춘 나머지 AI 시스템의 오작동이나 오용으로 인한 피해에 대한 책임 소재가 불분명하다고 강조합니다. "AI 책임성은 단순히 법적 조항을 넘어, 윤리적 기초와 철학적 논의가 결합된 의사 결정 체계를 필요로 한다"는 그의 주장은 AI가 단순히 기술적 문제가 아니라 사회 전반의 가치 체계를 시험하는 도구임을 보여줍니다.
AI 시스템이 사람의 일자리를 대체하거나, 의료 진단을 내리거나, 금융 투자 결정을 하거나, 심지어 사법 판단을 보조하는 상황에서 행동 주체의 책임 소재가 명확하지 않다면 윤리적 문제는 더욱 심화될 수밖에 없습니다.
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알고리즘 개발자인가, 이를 배포한 기업인가, 사용을 승인한 규제 당국인가, 아니면 최종 사용자인가? 이러한 질문에 대한 명확한 답이 없는 상태에서 AI 기술만 앞서 나가고 있는 것입니다.
AI 정책, 글로벌 불균형과 신흥국의 대응
상황이 이렇다 보니 신흥국들의 AI 정책 대응 능력에도 한계가 노출되고 있습니다. OECD는 'AI 정책 툴킷(AI Policy Toolkit)' 프로젝트를 통해 신흥국들의 AI 정책 수립을 지원하기 위한 워크숍을 개최하고 있습니다.
제2차 공동 창작 워크숍(The Second Co-creation Workshop)에서는 개발도상국들이 AI 기술을 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 정책 가이드라인과 모범 사례를 공유했습니다. 그러나 이러한 노력은 보편적이고 구속력 있는 글로벌 프레임워크가 부재한 현실을 오히려 반증합니다.
특히, AI 개발 과정에서 데이터와 기술 접근성이 낮은 신흥국들은 AI 기술 활용에서 구조적 차별을 받고 있습니다.
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브루킹스 연구소는 "신흥국들의 AI 격차는 데이터 접근성의 한계뿐 아니라, 글로벌 규범이 부재한 상태에서 강대국 중심의 정책 주도가 불가피해지는 구조적인 결과"라고 분석했습니다. 선진국들이 이미 방대한 데이터를 축적하고 고도화된 AI 모델을 개발한 상태에서, 신흥국들은 기술 종속과 데이터 주권 상실이라는 이중의 위험에 직면해 있습니다.
이러한 불균형은 AI 기술의 혜택이 모든 국가와 사회에 공정하게 분배되어야 한다는 근본적 목표를 위협합니다. 한국은 이러한 글로벌 AI 거버넌스의 교착 상태 속에서 독특한 위치에 있습니다. 기술 선진국과 신흥국 사이에서 중재자 역할을 할 수 있는 경제 규모와 기술력을 보유하고 있으면서도, 동시에 미국, 중국, EU라는 거대 블록 사이에서 전략적 선택을 강요받는 상황입니다.
한국은 반도체, 통신, 디스플레이 등 AI 기술의 핵심 하드웨어 분야에서 경쟁력을 갖추고 있으며, 5G 네트워크와 같은 AI 인프라 구축에서도 앞서 있습니다. 또한 높은 인터넷 보급률과 디지털 리터러시를 가진 인구, 그리고 정부 주도의 신속한 정책 실행 능력은 AI 거버넌스 모범 사례를 만들어낼 잠재력을 제공합니다.
그렇다면 한국은 어떤 전략을 취할 수 있을까요? 첫째, 미국과 유럽연합(EU) 간 규제 프레임워크의 이질성을 활용해 중재자 및 가교 역할을 모색할 수 있습니다. 한국은 미국식 혁신 중심 접근과 EU식 권리 중심 접근의 장점을 결합한 균형 잡힌 모델을 개발하고, 이를 아시아 지역의 표준으로 제안할 수 있습니다.
둘째, 한국은 디지털 데이터 중심의 글로벌 허브로 자리 잡기 위해 AI 거버넌스의 모범 사례를 제안하고 이를 국제적으로 확산시키는 노력을 기울여야 합니다. 예를 들어, 한국은 AI 윤리 가이드라인을 강화하고, 이를 아시아-태평양 국가들과 공유하기 위한 지역적 협력 네트워크를 구축할 수 있습니다. 특히 ASEAN 국가들과의 협력을 통해 데이터 주권, AI 윤리, 기술 이전 등의 영역에서 지역 표준을 만들어나갈 수 있습니다.
셋째, 한국은 AI 안전성과 신뢰성 검증 체계를 선도적으로 구축함으로써 국제 사회의 신뢰를 얻을 수 있습니다. AI 시스템의 투명성, 설명 가능성, 공정성을 평가하는 표준화된 테스트 방법론을 개발하고, 이를 국제 표준으로 제안하는 것입니다. 넷째, 공공 데이터의 개방과 활용을 확대하되, 개인정보 보호와 데이터 주권을 동시에 보장하는 균형 잡힌 모델을 제시해야 합니다.
한국의 마이데이터 산업과 같은 개인 데이터 통제권 강화 사례는 글로벌 모범 사례로 발전할 가능성이 있습니다.
한국의 AI 시대, 국제 협력과 차별화 전략
반면, AI 기술의 급속한 발전에 따라 발생할 수 있는 위험들도 신중하게 고려해야 합니다. 현재 많은 전문가들은 인공지능의 오용 사례를 우려하고 있으며, 이는 기술의 사회적 수용성을 낮출 가능성을 내포하고 있습니다. 딥페이크 기술을 활용한 허위 정보 유포, AI 기반 사이버 공격, 자율무기 시스템의 군사적 활용, 그리고 AI 알고리즘의 편향성으로 인한 차별 문제 등은 이미 현실화되고 있는 위험입니다.
예를 들어, 일부 국가의 AI 기반 감시 시스템은 프라이버시 침해 문제를 야기하며 세계적 논란을 불러일으키고 있습니다. 안면 인식 기술이 특정 인종이나 성별에 대해 더 높은 오류율을 보이는 사례, AI 채용 시스템이 성별이나 학력에 대한 편향을 재생산하는 사례 등은 기술 발전과 규제 사이의 균형을 유지하지 못할 경우 발생하는 구체적 피해를 보여줍니다.
바렐라 산도발이 제시한 '위기 촉발 역설'은 이러한 맥락에서 더욱 심각한 의미를 갖습니다. AI 기술로 인한 대규모 피해가 발생하기 전까지는 국제 사회가 실질적인 협력 체계를 구축하지 못할 것이라는 전망은, 역설적으로 그러한 위기를 예방하기 위한 선제적 행동의 중요성을 강조합니다.
그러나 지정학적 경쟁, 경제적 이해관계, 제도적 취약성이라는 구조적 장벽은 여전히 견고합니다. 미중 기술 패권 경쟁이 심화되는 가운데, 양국은 AI 기술을 국가 안보와 경제 경쟁력의 핵심 요소로 간주하며 협력보다는 경쟁을 선택하고 있습니다. 유럽은 규범과 가치를 중심으로 한 접근을 시도하지만, 기술 경쟁력에서는 미중에 뒤처지는 딜레마에 직면해 있습니다.
결론적으로, AI의 발전 속도가 글로벌 거버넌스의 형성 속도를 압도하고 있는 현실에서 '위기 촉발 역설'은 현대 국제 사회의 딜레마를 정확히 포착합니다. 지금 이 순간에도 AI는 급격히 발전하며 새로운 기회와 위험을 동시에 만들어내고 있습니다.
채텀 하우스의 바렐라 산도발이 지적했듯이, 국가 간 신뢰 부족과 지정학적 긴장, 공공-민간 부문 간 비대칭성은 효과적인 글로벌 협력을 가로막는 구조적 장벽입니다. 브루킹스 연구소의 빌 베어가 강조한 '책임성' 문제는 여전히 해결되지 않은 채 남아 있으며, OECD의 정책 툴킷 노력은 구속력 있는 글로벌 합의의 부재를 반증합니다.
한국은 이러한 도전 속에서 기술 경쟁력과 규범 형성, 그리고 책임성을 동시에 담보하는 국가로 자리 잡을 기회가 있습니다. 중견국으로서의 외교적 유연성, 선진적 디지털 인프라, 그리고 민주주의와 시장경제라는 가치 체계는 한국이 글로벌 AI 거버넌스에서 건설적 역할을 할 수 있는 자산입니다.
하지만 이를 달성하기 위해서는 국내적으로 더욱 포괄적이고 일관된 AI 정책 비전을 수립해야 하며, 국제적으로는 지역 협력 네트워크 구축과 글로벌 표준 설정 과정에 적극 참여해야 합니다. 위기가 발생한 후에야 행동하는 것이 아니라, 위기를 예방하는 선제적 거버넌스 체계 구축에 한국이 기여할 수 있는 방안을 모색해야 할 때입니다. AI 시대에 책임 있는 기술 활용과 윤리적 기준을 형성하기 위한 우리의 역할은 단순히 기술을 개발하고 활용하는 것을 넘어, 인류 전체가 AI의 혜택을 공유하고 위험을 최소화할 수 있는 공정하고 효과적인 글로벌 질서를 만드는 데 기여하는 것입니다.
김도현 기자
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[참고자료]
vertexaisearch.cloud.google.com
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