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인공지능(AI)의 합리적 수용을 위한 공법적 대응방안 : 인공지능 규제 거버넌스 모델을 중심으로

Public Strategies for the Responsible Integration of Artificial Intelligence: Focusing on AI Governance and Regulatory models

초록 (요약문)

본 연구는 인공지능이 사회에서의 합리적 수용을 위한 공법적 대응방안으로 인공지능 규제 거버넌스 모델을 제시하는데 목적이 있다. 인공지능은 기술은 혁신을 통해 사회 전반의 질을 높여주나, 동시에 알고리즘 편향으로 인한 차 별, 개인정보 및 프라이버시 침해 등과 관련된 부작용을 드러낸다. 그러므로 인공지능 기술이 사회적 신뢰를 얻기 위해서는 편익의 최대화와 역기능의 최 소화를 위한 균형적 대응방안을 마련할 필요가 있다. 다만 인공지능 기술에 기존의 전통적 규제방식을 적용할 경우 기술의 혁신을 저해하고, 규제의 목적 을 달성하기 어려우므로 이러한 한계를 극복하고자 ‘인공지능 기본법’을 중 심으로 한 리스크 기반 거버넌스 모델을 제시함으로써 신뢰할 수 있는 인공지 능 생태계 구축에 기여하고자 한다. 현재까지 인공지능 규제에 관한 선행연구는 인공지능의 규제 필요성에 대한 물음을 시작으로 인공지능 주요국의 규제를 비교·분석함으로써 우리에 적합 한 규제체계 마련에 대한 논의가 진행되었다. 이 연구는 기존 논의에서 더 나 아가 규제를 “어떻게”해야할 것인가에 대한 질문을 기반으로 “인공지능 규 제 모델”을 구상함으로써 인공지능 관리를 위한 다양화된 접근 방식을 적용 한 “거버넌스 중심”의 구체적인 규제모델을 제시한다. 첫째, 기존 법·규제체계의 한계를 지적하며 법적 규제 방안에서 나아가 법 적 규제와 다원화된 규제 수단을 결합한 거버넌스 형태의 규범적 접근방향을 논의한다. 여기서 인공지능 규제에 관한 다원주의적 방법론을 통해 거버넌스 를 이론적으로 검토함으로써 ‘거버넌스’를 법학적 차원에서 수용하며 인공 지능 대응을 위한 규제 거버넌스 모델을 구상한다. 거버넌스는 규제의 단편적 적용을 넘어 행위자 간 상호작용을 통한 규제 다원주의를 실현으로 전통적 규 제의 한계를 극복하며, 행위주체 간의 협력을 통해 규제를 유기적으로 발전시 키는 데 기여한다. 규제 거버넌스 모델은 규범적 기반과 행위주체와 객체 간 관계설정과 다양한 규제 방식 활용을 핵심 구조로 갖춘다. 둘째, 인공지능 주요국의 규제체계를 국가 중심이 아닌, 규제 유형을 중심 으로 비교·분석하여 대표적인 유럽연합과 미국의 규제방식에 집중하기보다 우리에게 적합한 규제 유형을 고찰하는 것을 중심으로 비교법적으로 검토한 다. 인공지능 주요국은 자국에 적합한 인공지능 규율 접근방식으로 여러 유형 이 혼합된 형태의 규제형태를 보이는데, 자율규제 내에서 원칙 기반 접근방식 을 활용하여 유연하고 탄력적인 접근을 시도하거나 규칙 기반 접근방식을 활 용하여 강력한 사전규제를 두고 있으나 규제 대상을 리스크 기반으로 분류하 고 자율규제를 혼합하는 방식을 사용하는 것이 그러하다. 이 과정에서 ‘리스 크 관리 기반’ ‘원칙 기반’, ‘규칙 기반’, ‘부문별 규제’ 등 다양한 규제 접근방식을 유형화하고 우리나라의 인공지능 규제 동향과 규제 유형을 비교하여 시사점을 도출한다. 셋째, 공공주체 중심의 법적 규제와 민간 중심의 자율규제를 결합한 다면적 구조체로서의 거버넌스를 구상한다. 인공지능 거버넌스는 민관협력을 통해 다 양한 규제주체 및 이해관계자가 상호작용하며 마련한 협력적 규제를 통해 인 공지능 리스크에 대해 신속하게 대응하고 규제 수준을 발전시켜나갈 수 있다 는 점에서 의미가 있다. 규제 거버넌스 모델의 구성으로는 거버넌스의 법적 근거이자 규범적 역할을 하는‘인공지능 기본법’을 중심으로 규칙기반 규제 와 자율규제를 결합하여 리스크 관리를 구체화하고 리스크를 사전에 예방하고 관리하도록 한다. ‘인공지능 기본법’을 규범적 기반으로 두고 원칙기반 접 근방식을 통한 인공지능 안전성 확보를 위한 윤리규범을 설정한 뒤 자율규제 를 통해 리스크를 모니터링 및 평가하도록 할 수 있다. 추진 체계로 역할하는 거버넌스 조직은 국내에서는 독립된 조직으로 각 부처의 인공지능 정책을 통 합적으로 아우룰 수 있어야 하며, 글로벌 사회에서는 글로벌 커뮤니케이션이 가능한 전문적 조직 구성으로 이뤄져야 한다. 그에 따라 인공지능 기술의 상 호운용성 확보 및 국제적 규제 프레임워크와 조화를 위해 글로벌 표준화 전략 을 수립할 수 있는 거버넌스 조직 및 감독기구를 제시한다. 이 연구에서 설계 한 인공지능 기본법을 중심으로 한 인공지능 규제 거버넌스가 인공지능의 적 합한 규제를 위한 후속 연구에 이바지하길 바라며 인공지능의 합리적 수용을 통한 규범적 대응방안의 실현으로 인공지능의 사회적 수용성을 제고하는데 기 여할 수 있기를 기대한다.

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초록 (요약문)

This study aims to propose an artificial intelligence (AI) regulatory governance model as a normative response to ensure the rational acceptance of AI within society. While AI technology enhances the quality of life through innovation, it also poses risks such as discrimination, privacy breaches, and data misuse. Thus in order to achieve societal trust in AI a balanced response between maximizing benefits while minimizing its risks is required. Applying traditional regulatory frameworks to AI technology may hinder innovation and fail to achieve the intended regulatory objectives. To overcome these limitations, this study proposes a risk-based governance model centered on the ‘Framework Act on Artificial Intelligence’ to establish a trustworthy AI ecosystem. Previous studies on AI regulation have primarily focused on the necessity of regulation and comparative analyses of regulatory frameworks in leading countries in AI development. Building upon these foundations, this research explores "how" AI regulation should be implemented by developing a concrete “governance-centered” regulatory model that incorporates diversified approaches to AI management. First, the study identifies the limitations of existing legal and regulatory frameworks and proposes a normative approach that integrates legal regulations with diversified regulatory tools in a governance structure. By adopting a pluralistic methodology, this study examines governance within the legal framework and conceptualizes a regulatory governance model for AI. Governance in this context surpasses individual application of regulations by promoting interaction among stakeholders to achieve regulatory pluralism, effectively addressing the shortcomings of traditional regulatory frameworks. The proposed governance model is grounded in a normative framework, emphasizing the relationship between regulatory actors and entities, while utilizing diverse regulatory approaches. Second, this study adopts comparative legal analysis between existing regulatory frameworks of leading AI-devloping countries based on their regulatory types rather than their national context. Instead of focusing solely on major entities such as the European Union and the United States, this study focuses on exploring a suitable regulatory model for South Korea. Major countries adopt a hybrid approach, combining multiple types of regulatory forms. By categorizing such approaches into "risk-based management," "principle-based," "rule-based," and "sector-specific" regulation, this study identifies useful insights comparing these models with Korea’s regulatory trends. Third, this study designs a multidimensional governance framework that combines public-led legal regulation with private-led self-regulation. AI governance highlights the importance of collaborative regulations stablished through interactions among diverse regulatory stakeholders, enabling swift responses to AI risks and the advancement of regulatory standards. The governance model integrates rule-based regulation with self-regulation centered on the “Framework Act on Artificial Intelligence” which serves as the legal and normative foundation. The model emphasizes risk management through preemptive measures and monitoring and evaluation mechanisms established via self-regulation. The governance organization should function as an independent body that oversees and integrates AI policies across ministries domestically. Internationally, it should facilitate global communication and alignment. The study proposes governance organizations and supervisory bodies capable of formulating global standardization strategies to ensure interoperability and harmonization with international regulatory frameworks. This study aspires to contribute to future research on AI regulatory models by emphasizing the Framework Act on Artificial Intelligence as the cornerstone of AI governance. By achieving the rational acceptance of AI through normative responses, it aims to enhance the social acceptance of AI and ensure its sustainable integration into society.

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목차

제1장 서론 1
제1절 연구의 목적 1
제2절 연구의 범위 및 방법 3
1. 연구의 범위 3
2. 연구의 방법 6
제2장 인공지능의 활용과 공법적 논의 8
제1절 인공지능의 이해와 특징 8
1. 인공지능에 대한 법학적 이해 8
(1) 인공지능의 공학적 해석 8
(2) 인공지능의 사회적 해석 10
(3) 법학의 인공지능 포섭 시도 11
2. 인공지능의 특징과 위험 15
(1) 자율성 15
(2) 불투명성 17
(3) 정보처리의 대량성 19
제2절 인공지능의 활용에 따른 법적 쟁점 20
1. 사적 영역에서 인공지능 활용에 따른 공법적 쟁점 20
(1) 프라이버시와 개인정보자기결정권 20
(2) 인공지능 알고리즘과 차별 22
(3) 인공지능 프로파일링 25
2. 공행정에서 인공지능 활용에 따른 공법적 쟁점 27
(1) 법률유보원칙과 인공지능을 활용한 행정자동화 27
(2) 투명성 원칙과 인공지능 블랙박스 28
(3) 적법절차원칙과 행정 자동화 31
3. 공법적 가치 수호를 위한 인공지능 규제 필요성 34
(1) 법치주의와 민주적 정당성의 침식 34
(2) 공행정 분야의 합리성 훼손 가능성 38
(3) 인공지능 우월주의에 따른 알고리즘 지배 39
제3절 소결 41
제3장 인공지능시대와 규제패러다임의 전환 43
제1절 규제현실의 변화에 따른 전통적 규제의 한계 43
1. 전통적 규제의 특성 43
(1) 전통적 규제이론 43
(2) 기존규제의 개념과 방식 44
2. 지능정보기술과 전통적 규제의 한계 46
(1) 지능정보기술 규제의 특수성에 따른 한계 46
(2) 지능정보기술의 규제 목적에 따른 한계 49
(3) 지능정보기술과 규제주체의 한계 50
3. 기존 규제체계 적용에 따른 부작용 52
(1) 규제지체 52
(2) 규제욕구 54
(3) 규제주체 및 이해관계자 간의 갈등 및 충돌 56
4. 새로운 규제방식의 모색 57
(1) 규제방식의 전환과 규제완화 57
(2) 우선허용사후규제 방식의 도입 60
(3) 연성법(Soft Law)의 확대 63
(4) 거버넌스(Governance) 개념의 등장 64
제2절 규제패러다임의 전환 시도와 이론적 근거 67
1. 사전규제 보완을 위한 자율규제의 활용과 책임문제 67
(1) 사전규제의 결합을 통한 규제 방향 제시 67
(2) 사후규제를 통한 책임문제 보완 68
2. 규제주체에 따른 구분과 규제주체의 다원화 71
(1) 정부규제와 자율규제의 비교 71
(2) 자율규제의 요청과 적용분야 73
(3) 공동규제 및 규제된 자율규제로의 전환 76
3. 규제 접근방식에 따른 구분과 규제 방식의 다원화 80
(1) 서론 80
(2) 원칙 기반 접근방식 81
(3) 리스크 기반 접근방식 85
(4) 규칙 기반 접근방식 91
4. 규제 거버넌스를 통한 다원화 실현 95
(1)'법학적 방법론'에서'다원주의적 방법론'으로의 확장 96
(2) 조종, 제어개념으로서의 거버넌스 98
(3) 규제된 자율규제로서의 거버넌스 101
제3절 인공지능 대응을 위한 규제 거버넌스 모델 103
1. 인공지능 규제 거버넌스 구상 103
2. 규제 거버넌스의 핵심요소 105
(1) 규제 거버넌스 기반으로서의 법제도 105
(2) 공동규제를 기반으로 한 다양한 규제방식의 활용 106
(3) 다양한 행위주체와 이해관계자의 참여 107
3. 인공지능 거버넌스의 실현과 범국가적 거버넌스 형태 109
(1) 국가적 거버넌스 109
(2) 범국가적 거버넌스 112
(3) 거버넌스의 법적 구조화를 통한 시사점 116
제4절 소결 119
제4장 각국의 인공지능 대응방식에 대한 비교법적 고찰 122
제1절 서론 122
제2절 리스크 기반 규제유형 123
1. 유럽연합 인공지능법 123
(1) 리스크 기반 규제의 배경 123
(2) 리스크 기반 규제체계 125
(3) 리스크 관리를 위한 거버넌스 132
2. 미국 2022 알고리즘 책임법안 134
(1) 리스크 기반 규제 배경 134
(2) 알고리즘 책임법안의 리스크 관리체계 137
(3) 거버넌스 체계 141
3.'유럽연합 인공지능법'과 '알고리즘 책입법'의 리스크 기반 접근체계 비교 142
(1) 리스크 기반 유형화의 기준 142
(2) 리스크 관리를 위한 접근 차이 144
(3) 거버넌스 체계 비교 146
제3절 원칙 기반 규제유형 147
1. 영국 인공지능 백서 147
(1) 원칙 기반 규제 배경 148
(2) 원칙 기반 접근방식의 인공지능 프레임워크 149
(3) 거버넌스 체계 151
2. 유럽의 규칙기반 규제체계와 영국의 원칙 기반 규제체계 비교 152
(1) 규제 강도 비교 152
(2) 규제 적용방식의 비교 154
(3) 거버넌스 체계 비교 155
제4절 자율규제 및 규칙기반 규제 유형 155
1. 2023 바이든 행정명령 155
(1) 자율규제에서 출발한 바이든 행정명령 155
(2) 바이든 행정명령의 주요내용 157
(3) 거버넌스 체계 160
(4) 행정명령의 자율규제적 접근 161
2. 중국의 '생성형 인공지능 서비스 관리방법' 162
(1) 규칙 기반 규제체계의 수립배경 163
(2) 생성형 인공지능 서비스 관리방법의 주요내용 164
(3) 거버넌스 체계 167
3. 미국의 자율규제와 중국의 규칙기반 규제의 비교 170
(1) 경제체제에 따른 규제의 차이 170
(2) 규제의 구속력 비교 171
(3) 글로벌 거버넌스 방향 비교 173
제5절 우리나라의 인공지능 규제 동향 174
1. 원칙 기반 규제 유형 174
(1) 원칙 기반 규제 수립 배경 174
(2) 원칙 기반 접근방식의 윤리규범 176
2. 규칙기반 규제 유형 180
(1) 인공지능 관련 현행 법제의 동향 180
(2) '인공지능 기본법안'을 통한 규칙기반 규제 시도 188
(3) 인공지능 규제를 위한 비교법적 고찰 195
제6절 소결 197
제5장 인공지능의 합리적 수용을 위한 규제방안 203
제1절 서론 203
제2절 규제체계 수립을 위한 선결문제와 규제방향 206
1. 우리의 인공지능 규제 현실에 따른 고려사항 206
(1) 우리나라 규제법학의 경향성 206
(2) 인공지능 기술산업 수준 208
(3) 인공지능 정책 210
(4) 우리 인공지능 규제를 위한 진단 211
2. 자율규제 중심의 부문별 규제 모델 214
(1) 규제체계 214
(2) 장점 218
(3) 예상되는 문제점 및 고려해야 할 지점 219
3. 법적규제중심의 수평적 규제 모델 222
(1) 규제체계 222
(2) 수평적 규제모델의 장점 227
(3) 예상되는 문제점 및 고려해야할 지점 229
4. 규제모델의 차이점 및 시사점 231
제3절 인공지능의 합리적 수용을 위한 리스크 기반 규제 거버넌스 233
1. 인공지능 규제 거버넌스의 기반인'인공지능 기본법'설계 233
(1) 서론 234
(2) 리스크 기반 규제방식의'인공지능 기본법' 234
(3) 종합적 검토 및 나아가야 할 방향 245
2. 자율규제를 활용한 리스크 관리 구체화 249
(1) 원칙 기반 규제를 통한 윤리적 대응 249
(2) 인공지능 리스크 영향평가 252
(3) 인공지능 기술 표준을 통한 간접규제 256
3. 리스크 관리를 위한 거버넌스 조직 263
(1) 거버넌스 조직 및 감독기구 263
(2) 글로벌 리스크 커뮤니케이션 방안 266
제4절 소결 267
제6장 결론 270
참고문헌 274

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