EU AI법 발효: 글로벌 기업이 반드시 알아야 할 주요 규정

2023년, 유럽연합(EU)은 인공지능(AI) 규제의 새로운 장을 열었습니다. EU AI법(EU AI Act)은 AI 기술의 개발과 사용에 대한 책임성과 투명성을 강화하며, 윤리적 기준과 혁신의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다.

다음 주부터 시행되는 초기 의무 조항은 기업에 중요한 전환점을 제시하며, 특히 고위험 AI 시스템의 사용을 엄격히 제한합니다.

본 글에서는 EU AI법의 주요 내용, 기업이 직면할 과제, 그리고 글로벌 비즈니스에 미치는 영향을 심층 분석하여, 독자들이 규제 환경을 이해하고 대비할 수 있도록 돕습니다.

3줄 요약

EU AI법 개요 및 금지 사항: EU AI법은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하고, 사회적 점수, 감정 인식, 실시간 생체 인식 등 고위험 및 허용 불가 AI 사용을 금지하며, 위반 시 최대 7%의 벌금을 부과한다.

기업의 초기 과제와 데이터 거버넌스: 기업은 데이터 품질, 규제 불확실성, AI 투자 ROI 입증의 압박에 직면하며, 강력한 데이터 거버넌스를 통해 규제 준수와 AI 성능을 보장해야 한다.

글로벌 영향과 준비 전략: EU AI법은 글로벌 기업에도 적용되며, AI 사용 사례 감사, 데이터 품질 강화, AI 리터러시 교육, 규제 모니터링, 보안 및 프라이버시 보호를 통해 규제에 대비해야 한다.

EU AI법: 새로운 규제 프레임워크의 개요

EU AI법(EU AI Act)은 AI 기술의 잠재적 위험을 관리하고, 책임 있는 개발을 장려하기 위해 설계된 세계 최초의 종합적인 AI 규제 프레임워크입니다.

이 법은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하며, 특히 “고위험(high-risk)” 및 “허용 불가(unacceptable)”로 간주하는 시스템에 엄격한 규제를 적용합니다.

초기 단계는 2024년 2월 2일부터 발효되며, 특정 AI 애플리케이션의 사용을 금지하는 조항이 포함됩니다.

전체 준수 요건은 2025년 중반까지 단계적으로 시행될 예정이지만, 기업은 지금부터 준비를 시작해야 합니다.

주요 금지 사항: 무엇이 제한되나?

EU AI법은 다음과 같은 인공지능 AI 애플리케이션의 사용을 명시적으로 금지합니다:

해로운 잠재 의식적, 조작적, 기만적 기술: 사용자의 의사 결정을 조작하거나 심리적 피해를 유발할 수 있는 기술.

취약점의 유해한 악용: 특정 집단의 취약성을 악용하는 AI 시스템.

수용할 수 없는 사회적 점수(social scoring): 개인의 신뢰도나 행동을 평가하는 시스템(예: 중국의 사회 신용 시스템과 유사).

개인 범죄 위험 평가 및 예측: 일부 예외를 제외하고, 개인의 범죄 가능성을 예측하는 AI 사용.

얼굴 인식 데이터베이스 구축: 인터넷이나 CCTV 자료를 무단으로 스크래핑하여 얼굴 인식 데이터베이스를 개발하거나 확장하는 행위.

감정 인식(emotion recognition): 직장이나 교육 환경에서의 AI 감정 인식(일부 예외 있음).

생체 인식 분류(biometric categorization): 민감한 특성(예: 인종, 성별, 종교)을 추론하는 시스템(일부 예외 있음).

실시간 원격 생체 인식(RBI): 법 집행 목적의 공개 공간에서의 실시간 생체 인식(일부 예외 있음).

이러한 금지 사항은 AI 기술이 개인의 기본권(프라이버시, 공정성, 형평성)을 침해하거나 사회적 피해를 초래할 가능성을 차단하려는 조치입니다.

위반 시 기업은 전 세계 연간 매출의 최대 7%에 달하는 벌금을 부과받을 수 있으므로, 규정 준수는 선택이 아닌 필수입니다.

기업이 직면한 초기 과제: AI 데이터 거버넌스와 규제 불확실성

EU AI법의 초기 시행은 기업에 데이터 품질, 규제 불확실성, 그리고 AI 투자로부터 실질적인 ROI(투자수익률)를 입증해야 하는 압박을 동시에 가합니다.

Informatica의 기후, 지속 가능성 및 AI 부문 수석 전략가인 Levent Ergin은 “EU AI법은 데이터 거버넌스의 중요성을 재확인한다”라고 강조합니다.

그는 “강력한 데이터 기반 없이는 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 없으며, 이는 규정 준수와 비즈니스 성과 모두에 영향을 미친다”라고 덧붙였습니다.

1. 데이터 품질과 거버넌스의 중요성

AI 시스템의 성능과 규정 준수는 데이터의 품질에 크게 의존합니다. Ergin은 “데이터가 정확하고, 전체적이며, 통합적이고, 최신이며, 잘 거버넌스 되어야 한다”라고 주장합니다.

이는 단순히 규제 요구 사항을 충족하는 것을 넘어, AI가 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 보장하는 데 필수적입니다.

예를 들어, EU 기업의 82%가 2025년에 생성 AI(GenAI) 투자를 늘릴 계획이지만, 기술적 한계와 데이터 품질 문제는 AI 파일럿을 프로덕션 단계로 전환하는 데 주요 장애물로 작용합니다.

2. 규제 불확실성: 준비와 적응의 필요성

현재 많은 기업이 규제 불확실성에 직면해 있습니다. EU AI법은 단계적으로 시행되지만, 초기 금지 조항은 이미 강력한 규제 분위기를 조성하고 있습니다.

Ergin은 “기업은 데이터 거버넌스를 강화하고, AI 사용 사례를 철저히 검토하여 금지 범위에 해당하지 않는지 확인해야 한다”라고 조언합니다.

이는 특히 생성 AI와 같은 새로운 기술에 대한 상충하는 기대치를 관리하는 데 중요합니다.

글로벌 영향: EU AI법의 국경 없는 적용

EU AI법은 EU 내 기업뿐만 아니라, EU 시장에서 AI를 사용하거나 제공하는 모든 글로벌 기업에 적용됩니다.

Norton Rose Fulbright의 파트너인 Marcus Evans는 “EU AI법은 진정으로 글로벌한 규제”라고 설명합니다.

이는 EU에서 AI 시스템의 결과물이 사용될 때도 적용되므로, 예를 들어 미국이나 아시아에 본사를 둔 기업이 EU에서 채용을 위해 AI를 사용한다면 규제 대상이 됩니다.

1. 글로벌 기업의 대응 전략

Evans는 기업이 AI 사용을 감사(audit)하는 것으로 시작할 것을 권장합니다. 그는 “조직은 먼저 AI가 어디에서 사용되는지 파악하고, 사용 사례가 금지 조항에 해당하는지 평가해야 한다”라고 말합니다.

이를 기반으로 AI 거버넌스 프로세스를 도입하고, 데이터 보호, 지적 재산(IP), 차별 위험과 같은 추가적인 법적 복잡성을 해결해야 합니다.

2. AI 리터러시의 중요성

AI법 준수에는 조직 내 AI 리터러시(AI literacy) 구축도 필수적입니다. Evans는 “AI를 관리하고 사용하는 직원들이 관련 위험을 이해하고, 규제 요구 사항을 준수할 수 있도록 교육받아야 한다”라고 강조합니다.

이는 특히 AI 시스템의 운영 및 사용을 제3자에게 위탁할 때도 적용됩니다.

책임 있는 혁신: EU AI법의 장기적 비전

EU AI법은 단순히 규제를 위한 규제가 아닙니다. 이는 책임 있는 AI 개발을 장려하고, 기술 혁신과 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다.

EY Global의 AI 부문 리더인 Beatriz Sanz Sáiz는 “이 프레임워크는 신뢰, 책임성, 혁신을 촉진하며, AI에 대한 더 지속 가능한 미래를 구축하는 데 중요한 단계”라고 평가합니다.

1. 윤리적 AI의 기반 구축

Sanz Sáiz는 “편견을 없애고, 공정성, 형평성, 프라이버시와 같은 기본권을 우선시하는 것이 중요하다”라고 주장합니다.

EU AI법은 해로운 관행을 금지하고, 투명성과 책임을 요구함으로써 AI 기술이 사회적 가치를 존중하며 발전할 수 있는 기반을 제공합니다.

이는 기업이 기술 혁신을 지속하면서도 윤리적 기준을 준수할 수 있도록 돕습니다.

2. 혁신과 규제의 조화

EU AI법은 혁신을 억제하기보다는 책임 있는 혁신을 장려합니다.

예를 들어, 고위험 AI 시스템에 대한 엄격한 요구 사항은 기술의 안전성과 신뢰성을 높이며, 이는 장기적으로 소비자와 기업 모두에게 이익을 가져다줄 수 있습니다.

Sanz Sáiz는 “책임 있는 AI 개발은 혁신을 가속하는 데 필수적”이라고 강조합니다.

기업을 위한 실질적인 EU AI법 준비 전략 5단계

EU AI법의 시행은 기업에 새로운 도전 과제를 제시하지만, 동시에 기회도 제공합니다.

다음은 기업이 규제 환경에 적응하고, AI 기술의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 취해야 할 실질적인 준비 전략입니다.

1. AI 사용 사례 감사 및 분류

목표: AI 시스템이 금지 조항에 해당하는지, 고위험 시스템으로 분류되는지 확인.

방법:

AI 사용 사례 인벤토리화: 조직 내에서 현재 사용 중인 모든 AI 애플리케이션과 시스템을 목록화합니다. 각 AI 시스템의 목적, 기능, 데이터 처리 방식, 운영 환경 등을 상세히 기록합니다.

분류 기준 설정: EU AI법에서 정의한 고위험 및 금지 AI 시스템의 기준을 명확히 이해하고, 이를 기반으로 분류 체계를 설정합니다. 예를 들어, 소셜 스코어링, 감정 인식, 실시간 원격 생체 인식 식별 등이 포함됩니다.

평가 및 분류 수행: 설정된 기준에 따라 각 AI 사용 사례를 평가합니다. 법률 전문가의 조언을 듣거나 전문적인 평가 도구를 활용하여 정확성을 높입니다. 각 AI 시스템이 고위험 범주에 속하는지, 금지된 활동에 해당하는지를 철저히 검토합니다.

리스크 분석: 고위험으로 분류된 AI 시스템에 대해 추가적인 리스크 분석을 하여 잠재적인 법적 및 윤리적 문제를 사전에 식별합니다.

조치 계획 수립: 분류 결과에 따라 필요한 규제 준수 조치를 계획합니다. 금지된 AI 시스템의 경우 사용을 중단하거나 대체 솔루션을 모색하고, 고위험 AI 시스템에 대해서는 추가적인 안전장치와 모니터링 절차를 도입합니다.

정기적 재평가: AI 기술과 규제 환경은 지속적으로 변화하므로 정기적으로 AI 사용 사례를 재평가하고, 필요시 분류를 업데이트합니다.

이 과정을 통해 기업은 AI 사용에 대한 명확한 이해를 바탕으로 EU AI법을 준수하며, 법적 리스크를 최소화할 수 있습니다.

2. AI 데이터 품질 및 거버넌스 강화

목표: AI 시스템에서 사용하는 AI 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하여 규제 준수를 보장하고 AI의 성능을 최적화.

방법:

AI 데이터 감사 수행: 현재 사용 중인 데이터의 출처, 정확성, 완전성, 최신성을 확인하기 위해 철저한 데이터 감사를 시행합니다.

AI 데이터 관리 정책 수립: 데이터 수집, 저장, 처리, 삭제에 관한 명확한 정책을 수립하고, 이를 준수하도록 조직 내 모든 구성원을 교육합니다.

AI 데이터 품질 향상: 오류 수정, 중복 제거, 일관성 유지 등의 방법을 통해 데이터의 품질을 지속적으로 향상합니다.

AI 데이터 거버넌스 프레임워크 도입: 데이터 소유권, 접근 권한, 보안 조치 등을 포함한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하여 데이터 관리의 체계성과 투명성을 확보합니다.

정기적 데이터 검토: 정기적으로 데이터 품질을 검토하고, 필요한 경우 데이터 업데이트 및 정제를 하여 AI 시스템의 신뢰성을 유지합니다.

3. AI 리터러시 및 교육 강화

목표: 조직 내 모든 구성원이 AI 기술과 규제 요구 사항에 대한 충분한 이해를 바탕으로 책임 있는 AI 사용을 실현.

방법:

교육 프로그램 개발: AI 기술의 기본 개념부터 고급 응용까지 포함한 맞춤형 교육 프로그램을 개발하여 직원들에게 제공.

정기적인 워크숍 및 세미나 개최: 최신 AI 트렌드와 규제 변경 사항을 반영한 워크숍과 세미나를 정기적으로 개최하여 지속적인 학습 환경 조성.

전문가 초청 강연: AI 및 규제 분야의 전문가를 초청하여 심층적인 지식과 실질적인 조언을 공유.

내부 지식 공유 플랫폼 구축: 조직 내 AI 관련 지식과 경험을 공유할 수 있는 내부 플랫폼을 구축하여 협업과 정보 교류 촉진.

AI 윤리 교육: 책임 있는 AI 사용을 위해 윤리적 고려 사항과 법적 요구 사항에 대한 교육을 포함하여 조직의 윤리적 기준을 강화.

4. AI 규제 준수 모니터링 및 보고

목표: AI 시스템이 지속적으로 규제를 준수하도록 모니터링하고, 필요한 보고 절차를 마련.

방법:

모니터링 시스템 도입: AI 시스템의 운영 상태와 규제 준수 여부를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 도입.

정기적인 준수 감사: 주기적으로 내부 준수 감사를 실시하여 규제 위반 여부를 점검하고, 필요한 시정 조치를 취함.

보고 절차 설정: 규제 당국에 필수적으로 보고해야 하는 사항들을 명확히 규정하고, 이를 체계적으로 관리할 수 있는 보고 절차를 마련.

위반 사례 대응 계획 수립: 규제 위반 사례 발생 시 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 계획을 수립하여 법적 리스크를 최소화.

5. 기술적 보안 및 프라이버시 보호

목표: AI 시스템의 보안과 사용자 프라이버시를 보호하여 데이터 유출과 악용을 방지.

방법:

보안 인프라 강화: AI 시스템이 사용하는 데이터의 보안을 위해 최신 보안 기술과 인프라를 도입.

데이터 암호화: 중요한 데이터는 암호화를 통해 외부 위협으로부터 보호.

접근 권한 관리: 데이터 및 AI 시스템에 대한 접근 권한을 최소 권한 원칙에 따라 엄격히 관리.

프라이버시 보호 조치 시행: 사용자 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 익명화, 데이터 마스킹 등의 기술을 적용.

보안 사고 대응 계획 수립: 보안 사고 발생 시 신속하고 효율적으로 대응할 수 있는 사고 대응 계획을 마련하고, 정기적으로 시뮬레이션을 시행.

결론

EU AI법의 발효는 글로벌 기업들에게 새로운 규제 준수의 필요성을 제기하며, 동시에 AI 기술의 책임 있는 발전을 위한 기회를 제공합니다.

기업들은 AI 사용 사례의 감사 및 분류, 데이터 품질 및 거버넌스 강화, AI 리터러시 및 교육 강화, 규제 준수 모니터링 및 보고, 그리고 기술적 보안 및 프라이버시 보호와 같은 실질적인 준비 전략을 통해 새로운 규제 환경에 성공적으로 적응할 수 있습니다.

이러한 전략적 접근을 통해 기업들은 EU AI법을 준수함과 동시에 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 지속 가능한 성장을 이룰 수 있을 것입니다.

자주 묻는 질문