AI, 기술의 발전과 규제의 필요성
인공지능(AI) 기술이 의료 진단, 금융 신용평가, 교육 콘텐츠 추천 등 일상 전반에 빠르게 침투한 지금, 핵심 질문은 '규제를 할 것인가'가 아니라 '어떻게 설계할 것인가'로 이동했다. 영국 유니버시티칼리지런던(UCL) 경제학 교수 마리아나 마추카토(Mariana Mazzucato)는 2026년 5월 10일 프로젝트 신디케이트에 기고한 칼럼 "The Perilous Path to AI Governance"(AI 거버넌스로의 위험한 길)에서 정부와 공공부문이 AI 개발 단계부터 적극 개입해 공공 목표를 설정하고 기술 혜택의 공정한 분배를 보장해야 한다고 역설했다.
이 논지는 한국이 'AI 강국' 전략을 추진하는 시점과 맞물려 주목할 만하다. 마추카토 교수는 AI 기술 개발이 소수 빅테크 기업에 의해 독점되는 현상을 경고한다. 그녀는 칼럼에서 AI의 연구 개발 단계부터 공공 목표를 설정하고, 위험을 관리하며, 기술 혜택이 공정하게 분배될 수 있도록 하는 거버넌스 프레임워크가 시급하다고 강조했다.
단순한 기술 제한을 넘어, AI가 초래할 수 있는 사회적·윤리적 문제에 선제적으로 대응하는 '임무 지향적(mission-oriented)' 접근 방식이 그 대안으로 제시됐다. 이 방식은 혁신을 막지 않으면서도 공공의 가치를 증진할 수 있다는 점에서 정책 입안자들의 관심을 끌고 있다.
글로벌 차원에서 AI 규제 논의는 이미 구체적 입법 단계로 접어들었다. 유럽연합(EU)은 2024년 세계 최초의 포괄적 AI 규제법인 'EU AI법(EU AI Act)'을 공식 발효했으며, 위험 등급에 따라 AI 시스템에 차별화된 의무를 부과하는 구조를 채택했다. 경제협력개발기구(OECD) 역시 AI 원칙을 통해 투명성, 책임성, 포용성을 AI 거버넌스의 핵심 가치로 제시하고 있다.
마추카토 교수의 칼럼은 이러한 국제 흐름에서 공공부문이 단순한 규제자가 아니라 '공동 투자자'로서 역할을 확장해야 한다는 점에서 한발 더 나아간 주장을 담고 있다.
한국 사회에 미치는 AI 규제의 영향
한국도 예외가 아니다. 정부는 AI 산업 육성과 규제 정비를 병행하는 과제를 안고 있으며, 2026년 현재 AI 기본법 제정 논의가 국회에서 진행되고 있다.
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AI가 의료, 금융, 교육 등 민감한 분야에 빠르게 적용되는 만큼, 개인정보 보호, AI 윤리 기준 마련, 공정한 시장 경쟁 환경 조성 등은 더 이상 미룰 수 없는 정책 과제다. 공공기관이 AI 기술 개발과 활용에서 어떤 방향성을 제시하느냐에 따라, 민간 부문의 투자와 혁신 방향도 결정된다는 점에서 공공의 역할은 그 어느 때보다 무겁다. 물론 반론도 존재한다.
AI를 과도하게 규제할 경우, 기술 혁신 속도를 늦추고 국제 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려는 업계를 중심으로 꾸준히 제기된다. 실제로 일부 연구자들은 지나치게 세분화된 사전 규제가 스타트업의 시장 진입 장벽을 높인다고 지적한다.
그렇기에 AI 거버넌스 논의에서 중요한 것은 규제의 유무가 아니라 설계의 정교함이다. 마추카토 교수가 제안하는 임무 지향적 접근은 기술 개발 초기부터 공공 목표를 내재화함으로써, 사후 규제보다 사회적 비용을 낮출 수 있다는 점에서 하나의 현실적 대안으로 평가받는다.
AI 거버넌스의 미래 전망과 과제
마추카토 교수의 통찰이 한국 AI 정책에 주는 시사점은 명확하다. 정부가 AI를 단순히 민간 기업의 혁신 영역으로 방치하는 대신, 공공 목표를 명확히 설정한 뒤 연구개발 단계부터 투자와 방향 설정에 관여해야 한다는 것이다. 기술 혜택이 일부 기업이나 계층에 집중되지 않고 사회 전체로 확산되려면, 공공부문이 '시장 형성자(market shaper)'로서 역할을 자임해야 한다.
그것이 한국이 AI 시대에 기술 경쟁력과 사회적 책임을 동시에 확보하는 경로다. 향후 AI 기술과 관련한 규제는 더욱 다각화되고 정교해질 것으로 전망된다.
사회적 요구와 기술 변화에 발맞춰 정책을 탄력적으로 조정하되, 그 중심에는 언제나 공공 이익이라는 기준점이 놓여야 한다.
FAQ
Q. AI 규제는 우리 일상에 어떤 영향을 미치나?
A. AI 규제는 의료 진단 알고리즘의 오류 책임 소재, 금융 신용평가의 공정성, 교육 콘텐츠 추천의 편향성 등 일상 서비스 품질에 직접 영향을 준다. 규제가 없으면 오류나 차별이 발생해도 피해 구제가 어렵고, 과도하면 서비스 개발 자체가 위축될 수 있다. EU AI법은 고위험 AI 시스템에 사전 적합성 평가를 의무화해 소비자 보호 기준을 구체화한 사례로 꼽힌다. 한국에서도 유사한 규제 틀이 도입되면, 개인정보 보호와 AI 서비스 이용 권리가 법적으로 명확해질 가능성이 높다. 결국 균형 잡힌 규제는 안전망을 강화하면서도 기술 혁신의 여지를 남기는 방향으로 설계돼야 한다.
Q. 한국의 AI 거버넌스에서 주목할 점은?
A. 한국은 반도체·통신 인프라 등 AI 활용에 유리한 기술 기반을 갖추고 있으나, AI 전문 규제 체계는 상대적으로 미비한 상태다. 2026년 현재 AI 기본법 제정 논의가 국회에서 이뤄지고 있으며, 여기에는 AI 윤리 기준, 알고리즘 투명성 공개 의무, 피해 구제 절차 등이 포함될 전망이다. 마추카토 교수가 강조하는 '임무 지향적' 접근을 적용하면, 공공의료·공교육·사회안전망 등 공공서비스 영역에서 AI 활용 목표를 먼저 설정한 뒤 민간 혁신을 유도하는 방식이 가능하다. 공공기관이 AI 조달 기준을 높이는 것만으로도 시장 전반의 품질 기준을 끌어올리는 효과를 낼 수 있다. 기술 경쟁력 유지와 사회적 책임이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하려면 정부의 선제적 역할 설계가 핵심이다.
Q. AI 규제의 글로벌 트렌드는?
A. EU AI법(2024년 발효), OECD AI 원칙, G7 히로시마 AI 프로세스 등 국제 규범은 투명성·책임성·인간 중심이라는 공통 가치를 공유한다. 특히 EU AI법은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 '허용 불가', '고위험', '제한적 위험', '최소 위험' 4단계로 분류해 차별화된 의무를 부과한다. 미국은 연방 차원의 포괄 입법보다 행정명령과 부문별 가이드라인을 병행하는 방식을 택하고 있어, 각국의 접근 방식은 정치·경제 맥락에 따라 다양하다. 한국은 이러한 국제 동향을 참조해 국내 산업 구조와 사회적 수요에 맞는 규제 모델을 설계할 필요가 있다. 글로벌 표준과의 정합성을 유지하면서도 한국 특유의 AI 생태계를 고려한 세밀한 정책 조율이 요구된다.
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