Booil Jung

AI 윤리와 거버넌스 (AI ethics and governance)

인공지능(AI) 기술이 사회 전반에 걸쳐 혁신과 효율성을 주도하면서, 그 개발과 사용에 대한 윤리적, 구조적 통제는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. 이 논의의 중심에는 AI 윤리(AI Ethics)와 AI 거버넌스(AI Governance)라는 두 개의 핵심 개념이 자리 잡고 있다.

AI 윤리는 공정성, 투명성, 책임성, 개인정보 보호, 사회적 유익성과 같은 인간의 가치 측면에서 AI의 행동을 규율하는 도덕적 원칙의 집합으로 정의된다.1 이는 AI가 사회에 유익한 방식으로 개발되고 사용될 수 있도록 방향을 제시하는 근본적인 ‘왜(Why)’에 대한 질문에 답한다. 반면, AI 거버넌스는 이러한 윤리적 원칙을 현실에 구현하기 위한 구조적 프레임워크, 즉 정책, 프로세스, 역할, 도구의 총체를 의미한다.3 거버넌스는 AI의 잠재적 부정적 영향으로부터 사회를 보호하기 위해 AI의 행동을 윤리적 기준과 사회적 기대에 부합하도록 만드는 데 필요한 감독 체계를 확립하는 것을 목표로 하며 3, 기술을 책임감 있게 운영하기 위한 구체적인 ‘어떻게(How)’를 제공한다.

이 두 개념은 분리될 수 없는 공생 관계에 있다. 윤리가 없는 거버넌스는 방향을 잃은 관료적 절차에 불과하며, 거버넌스가 없는 윤리는 강제력 없는 공허한 이상에 머무른다. 따라서 효과적인 AI 거버넌스는 추상적인 윤리 원칙을 구체적이고 신뢰할 수 있는 결과물로 변환하는 일련의 과정으로 이해할 수 있다. 이 과정은 ‘원칙(윤리) –» 정책 및 구조(거버넌스) –» 신뢰할 수 있는 AI(결과)’라는 파이프라인으로 구성된다. 이 파이프라인의 어느 한 부분이라도 약화되면 전체적인 신뢰 구축 노력은 실패로 돌아갈 수 있다. 예를 들어, 공정성, 인간 존엄성과 같은 윤리 원칙을 먼저 수립하고 1, 이를 실행하기 위한 정책과 감독 프레임워크를 구축하며 3, 그 결과로 사회적 신뢰와 수용성을 확보하는 6 순차적이고 인과적인 관계가 성립된다. 이처럼 거버넌스의 목표는 단순한 법규 준수를 넘어 AI의 사회적 책임을 보장함으로써 재정적, 법적, 평판적 피해로부터 조직을 보호하고 기술의 책임 있는 성장을 촉진하는 것이다.3

조직 내 AI 거버넌스는 그 성숙도에 따라 다양한 수준으로 존재한다. 초기 단계의 ‘비공식 거버넌스’는 조직의 가치와 원칙에 기반하며 비공식적인 윤리 검토 위원회 등을 둘 수 있지만, 공식적인 구조는 부재한다. 여기서 한 단계 발전한 ‘임시 거버넌스’는 특정 문제나 위험에 대응하여 정책과 절차를 개발하는 방식이다. 가장 높은 수준인 ‘공식 거버넌스’는 조직의 가치와 관련 법규를 모두 반영하는 포괄적인 프레임워크를 구축하며, 위험 평가, 윤리적 검토, 감독 프로세스를 체계적으로 포함한다.3 이러한 거버넌스 수준은 조직의 규모, 사용하는 AI 시스템의 복잡성, 그리고 운영되는 규제 환경에 따라 달라질 수 있다.3

신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위한 노력은 전 세계적으로 공유되는 몇 가지 핵심 원칙에 기반한다. 이러한 원칙들은 AI 윤리 담론의 근간을 이루지만, 실제 적용 과정에서는 복잡한 딜레마를 야기하기도 한다.

• 공정성 및 비차별: AI 시스템이 인종, 성별, 연령 등 민감한 특성을 이유로 개인이나 특정 집단에 대한 부당한 편견을 만들거나 강화하지 않도록 보장하는 원칙이다.4 그러나 ‘공정성’의 개념 자체가 주관적이며 문화와 상황에 따라 다르게 해석될 수 있다는 점에서 그 적용에 어려움이 따른다.7
• 투명성 및 설명가능성(XAI): AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있어야 한다는 요구사항이다.6 이는 AI가 특정 결론에 도달한 이유를 설명함으로써, 사용자가 그 결과를 신뢰하고 잘못된 결정에 이의를 제기할 수 있는 기반을 제공한다.7
• 책임성: AI 시스템이 초래한 결과에 대해 개발자, 배포자, 사용자 등 관련 주체들의 책임 소재를 명확히 하는 것이다.4 특히 AI 시스템이 피해를 유발했을 때 법적 책임을 누구에게 물을 것인지 명확히 하는 것은 중요한 과제다.6
• 안전성 및 신뢰성: AI 시스템이 의도된 대로 안정적으로 작동하고, 악의적인 공격으로부터 안전하며, 예측 불가능한 상황에서도 잠재적 위험을 방지하고 인간이 제어할 수 있는 기능을 갖추도록 설계하는 것을 의미한다.5
• 프라이버시 및 데이터 거버넌스: AI의 전체 수명 주기에 걸쳐 개인정보를 보호하고, 데이터 최소화 및 목적 제한과 같은 원칙을 준수하며, GDPR과 같은 관련 법규를 따르는 것을 포함한다.5

이러한 원칙들은 실제 현장에서 서로 충돌하며 복잡한 윤리적 딜레마를 만들어낸다. AI 거버넌스의 핵심은 이러한 상충 관계를 인지하고 합리적인 절충안을 찾아 나가는 과정에 있다.

• 알고리즘 편향: AI의 가장 고질적인 문제 중 하나로, 편향된 데이터로 학습한 AI가 채용, 대출 심사, 사법 판단 등 중요한 영역에서 특정 집단에 대한 차별적 결과를 내놓는 경우다. 아마존이 과거 개발했던 AI 채용 도구가 여성 지원자를 차별하여 폐기된 사례는 이를 명확히 보여준다.11
• ‘블랙박스’ 문제: 딥러닝과 같은 복잡한 AI 모델은 그 내부 작동 원리가 매우 복잡하여 인간이 완벽하게 이해하기 어려운 ‘블랙박스’ 특성을 가진다.14 이는 투명성과 설명가능성 원칙을 완전히 구현하는 데 있어 중대한 기술적 장벽으로 작용한다.
• 프라이버시 침해: AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 개인을 식별하고 프로파일링하는 데 사용될 수 있으며, 이는 대규모 감시나 프라이버시 침해로 이어질 위험을 내포한다.11
• 사회/경제적 파급 효과: AI 기반 자동화가 특정 직업군을 대체하여 대규모 실업을 유발하고, 이로 인해 경제적 불평등이 심화될 수 있다는 우려는 AI가 제기하는 거시적인 사회적 과제다.16
• 인간의 존엄성과 자율성: AI가 인간의 의사결정을 대체하거나 과도하게 개입함으로써 인간의 고유한 자율성과 존엄성을 훼손할 수 있다는 철학적 논쟁도 계속되고 있다.18

특히, AI 윤리의 핵심 원칙들은 항상 상호보완적인 것은 아니다. 예를 들어, 모델의 정확도를 극대화하기 위해 더 많은 데이터를 활용하려는 시도는 프라이버시 보호를 위한 ‘데이터 최소화’ 원칙과 충돌할 수 있다.7 또한, 알고리즘의 세부 사항을 완전히 공개하는 것은 투명성을 높일 수 있지만, 동시에 시스템의 보안 취약점을 노출하거나 기업의 지식재산을 침해하는 결과를 낳을 수도 있다.7 따라서 효과적인 AI 거버넌스는 모든 원칙을 완벽하게 달성하는 것이 아니라, 이러한 상충 관계 속에서 특정 상황에 맞는 최적의 균형점을 찾고, 그 결정 과정을 투명하게 기록하며, 사회적으로 정당화할 수 있는 체계를 마련하는 데 그 본질이 있다.

AI 기술의 영향력이 국경을 넘어서면서, 각국과 국제기구는 저마다의 철학과 전략적 목표를 담은 거버넌스 모델을 구축하며 글로벌 표준 경쟁을 벌이고 있다. 이는 크게 유럽연합(EU)의 권리 중심 규제 모델, 미국의 시장 중심 혁신 모델, 그리고 중국의 국가 중심 통제 모델로 나뉜다.

EU의 AI 거버넌스 접근법은 기술이나 시장 논리보다 인간의 기본권, 민주주의, 법치주의와 같은 가치를 최우선으로 보호하려는 인간 중심 철학에 깊이 뿌리내리고 있다.14 이러한 철학은 AI를 잠재적 사회 위험으로 간주하고, 이를 법적 구속력을 갖는 규제를 통해 사전에 관리해야 한다는 입장으로 이어진다.22 세계 최초의 포괄적인 AI 규제 법안인 EU AI법(AI Act)은 이러한 접근법의 결정체다.

• 위험 기반 접근법(Risk-Based Approach): AI법의 가장 큰 특징은 AI 시스템이 초래할 수 있는 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하는 것이다.23
  • 수용 불가능한 위험(Unacceptable Risk): EU의 가치와 기본권을 명백히 위협하는 AI 시스템은 원칙적으로 사용이 금지된다. 여기에는 정부에 의한 사회적 점수 평가(Social Scoring), 인간의 잠재의식을 조작하는 시스템, 취약 계층을 착취하는 AI, 그리고 대부분의 실시간 원격 생체 인식 시스템이 포함된다.25
  • 고위험(High-Risk): 의료, 교육, 고용, 핵심 인프라, 사법 및 법 집행 등 개인의 안전과 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 분야의 AI 시스템이 해당된다.24 이러한 시스템은 시장에 출시되기 전에 위험 관리 시스템 구축, 높은 수준의 데이터 거버넌스, 기술 문서 작성, 인간의 감독, 적합성 평가 등 엄격한 의무 사항을 준수해야 한다.25
  • 제한된 위험(Limited Risk): 챗봇이나 딥페이크와 같이 사용자를 속일 가능성이 있는 AI 시스템은 투명성 의무를 진다. 사용자는 자신이 AI와 상호작용하고 있다는 사실이나, 보고 있는 콘텐츠가 인위적으로 생성되었다는 사실을 고지받아야 한다.25
  • 최소 위험(Minimal Risk): AI 기반 비디오 게임이나 스팸 필터와 같이 위험이 거의 없는 대부분의 AI 시스템은 별도의 법적 의무가 부과되지 않는다.26
• 거버넌스 및 집행: 법의 일관된 적용을 위해 ‘유럽 인공지능 위원회(European AI Board)’를 설립하고, 위반 시 전 세계 연간 매출의 최대 7% 또는 3,500만 유로에 달하는 막대한 과징금을 부과하여 강력한 집행력을 확보했다.24
• 범용 AI 모델(Generative AI): 챗GPT와 같은 범용 AI(GPAI) 모델 제공자에게도 기술 문서 작성, EU 저작권법 준수 정책 마련 등의 의무를 부과했다. 특히 사회에 미치는 영향이 큰 ‘시스템적 위험(systemic risk)’을 가진 모델에 대해서는 모델 평가, 위험 완화 조치 등 더욱 엄격한 규제가 적용된다.23

EU AI법은 단순히 역내 규제를 넘어선 전략적 의미를 지닌다. 세계 최초의 포괄적이고 법적 구속력 있는 표준을 제시함으로써 28, EU는 자국의 가치와 규범을 전 세계로 확산시키는 ‘브뤼셀 효과(Brussels Effect)’를 노리고 있다.31 이는 EU 시장에 진출하려는 모든 글로벌 기업이 EU의 기준을 따르도록 강제함으로써, AI 기술 경쟁에서 신뢰와 안전을 무기로 삼아 자국 산업을 보호하고 글로벌 규제 리더십을 확보하려는 고도의 지정학적, 경제적 전략으로 분석된다.21

미국의 AI 거버넌스는 자국이 보유한 압도적인 기술 기업들의 혁신을 저해하지 않으면서 책임성을 확보하려는 시장 중심 철학을 반영한다. 초기에는 산업계의 자율 규제를 존중하는 비교적 소극적인 태도를 보였으나 17, AI 기술의 파급력과 잠재적 위험에 대한 인식이 높아지면서 점차 체계적인 정부 차원의 대응으로 전환하고 있다.33

• NIST AI 위험관리 프레임워크(AI RMF): 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 개발한 이 프레임워크는 법적 강제성이 없는 자발적 지침으로, 기업들이 AI 시스템의 위험을 관리하는 데 도움을 주기 위해 설계되었다.34 이는 거버넌스(Govern), 매핑(Map), 측정(Measure), 관리(Manage)의 4가지 핵심 기능으로 구성되어, 조직이 AI 위험 관리 문화를 조성하고, 위험을 식별/분석하며, 이를 완화하기 위한 자원을 배분하는 과정을 지원한다.34 이는 하향식 규제보다 산업계의 유연성을 존중하는 미국의 접근 방식을 잘 보여준다.35

• AI에 관한 행정명령 (EO 14110): 2023년 바이든 행정부가 발표한 ‘안전하고 신뢰할 수 있는 AI에 관한 행정명령’은 보다 중앙집권적인 규제 방향으로의 중요한 전환을 의미한다. 이 행정명령은 연방 기관들에게 AI 안전 및 보안 표준 설정, 개인정보 보호, 형평성 증진, 혁신 촉진 등을 지시한다.29 특히, 가장 강력한 AI 모델에 대해서는 대중에 공개하기 전 정부에 안전 테스트 결과를 공유하고, 잠재적 취약점을 찾기 위한 ‘레드팀 테스트(Red-Team Testing)’를 의무화하는 등 구체적인 조치를 포함하고 있다.38

미국의 접근법은 혁신 촉진과 규제를 통한 안전 확보 사이의 균형점을 찾는 과정에 있으며, 이는 정권 교체에 따라 정책의 방향성이 크게 변할 수 있는 정치적 변동성을 내포한다. 바이든 행정부의 규제 강화 기조가 다른 행정부에서는 다시 규제 완화로 전환될 가능성이 상존하는 것이다.33 이러한 특징은 미국의 AI 거버넌스가 자국 기술 기업의 시장 지배력과 시장 중심적 정치 이념에 의해 깊이 형성되었음을 보여준다. 자발적 프레임워크를 선호하는 초기 기조는 기술 대기업의 혁신을 저해하지 않으려는 의도에서 비롯되었으며, 최근의 규제 강화 움직임은 기술의 위험 증대와 사회적 압력에 대한 반응이라고 할 수 있다. 그러나 제도화된 법률 경로를 택한 EU와 달리, 미국의 접근 방식은 예측 가능성이 상대적으로 낮다.

EU와 미국 외에도 여러 국제기구와 국가들이 AI 거버넌스 논의에 참여하며 글로벌 규범 형성에 영향을 미치고 있다.

• OECD AI 원칙: 2019년 발표된 최초의 정부 간 AI 표준으로, 혁신적이고 신뢰할 수 있으며 인권과 민주적 가치를 존중하는 AI를 지향한다. 포용적 성장, 인간 중심 가치, 투명성, 견고성, 책임성 등의 5가지 가치 기반 원칙과 5가지 정책 권고를 제시하며 14, 한국을 포함한 많은 국가들의 AI 전략과 윤리 기준 수립에 기초를 제공했다.42
• 유네스코 AI 윤리 권고: 193개 회원국 만장일치로 채택된 이 권고는 인간 존엄성, 환경 보호, 다양성, 공정성, 안전, 인간 감독 등 포괄적인 가치와 원칙을 제시한다.43 특히 젠더, 교육, 문화 등 특정 정책 분야에서의 구체적인 행동을 촉구하고, 정부, 기업, 학계, 시민사회가 모두 참여하는 다중이해관계자 거버넌스의 중요성을 강조하는 것이 특징이다.44

중국의 AI 전략은 2030년까지 세계 최고 AI 강국으로 도약한다는 경제적 목표와 공산당의 사회 통제력 및 국가 안보를 강화한다는 정치적 목표를 동시에 추구한다.47 이는 서구의 권리나 시장 중심 모델과는 근본적으로 다른 접근이다.

• 사회 통제를 위한 기술 통합: 중국은 AI 기술을 국가 통치 시스템에 직접적으로 통합한다. 안면 인식 및 보행 인식 기술을 활용한 대규모 감시 시스템 48, 시진핑 사상을 주입하는 이념 교육용 챗봇 48, 중앙은행 디지털 화폐(CBDC)를 통한 금융 통제 50 등은 AI가 사회 통제 도구로 활용되는 대표적인 사례다.
• 하향식 거버넌스: 거버넌스 체계는 매우 중앙집권적이며 국가가 주도한다. 정부는 데이터, 알고리즘, 콘텐츠를 통제하기 위한 강력한 규제를 시행하며 30, ‘차이나 스탠다드 2035’와 같은 정책을 통해 자국의 기술 표준을 국제 사회로 확산시키려 시도한다.51

이처럼 세계는 단일한 AI 거버넌스 모델로 수렴하는 대신, EU의 ‘권리 기반 법치주의’, 미국의 ‘시장 주도 자율주의’, 중국의 ‘국가 주도 통제주의’라는 세 가지 뚜렷하고 상호 경쟁적인 블록으로 분화되고 있다. 이 모델들은 근본적인 정치 철학과 경제 구조의 차이를 반영하기에 서로 양립하기 어렵다. 이는 국제 협력에 큰 도전 과제를 제기하며, 이 세 가지 상이한 규제 환경을 모두 헤쳐나가야 하는 다국적 기업에게는 복잡한 전략적 선택을 강요하는 ‘거버넌스 삼중고(Trilemma)’를 형성한다.

특징	유럽연합 (EU)	미국 (US)	중국 (PRC)
기본 철학	인간 중심, 권리 기반, 신뢰성	시장 주도, 혁신 우선, 위험 관리	국가 중심, 사회 안정, 기술 주권
주요 수단	EU AI법 (법적 구속력, 포괄적 규제)	NIST AI RMF (자발적 프레임워크), 행정명령	국가 AI 전략, 사이버보안법, 특정 분야 규제
규제 접근법	하향식, 사전 규제, 위험 기반 (금지 포함)	상향식, 사후 규제, 자율/공동 규제	하향식, 국가 주도, 통제 지향
핵심 초점	기본권 보호, 안전, 윤리	혁신 촉진, 경제 리더십 유지	국가 통제력 강화, 경제 발전, 국가 안보
집행	강력, 국가별 당국 및 EU 위원회, 고액 과징금	분야별 규제 (FTC 등), 기관 지침, 소송	국가 주도, 강력한 검열 및 국가기관에 의한 집행
지정학적 목표	글로벌 표준 설정 (“브뤼셀 효과”), 디지털 주권	기술 및 경제 패권 유지	기술 패권 달성, 권위주의적 거버넌스 모델 수출

글로벌 AI 거버넌스 경쟁 속에서, 대한민국은 기술 선도국이면서도 패권 국가가 아닌 ‘추격자(follower)’로서 자국의 지정학적, 경제적 현실에 맞는 독자적인 거버넌스 모델을 구축하기 위해 노력하고 있다.

한국의 AI 정책은 2019년 발표된 ‘인공지능(AI) 국가전략’에서 시작되었다. 이 전략은 AI를 통해 경제적 효과를 창출하고 세계를 선도하는 AI 생태계를 조성하며, 사람 중심의 AI를 실현하는 것을 목표로 설정했다.42

이러한 정책 방향의 윤리적 토대를 마련하기 위해, 2020년 12월 ‘사람이 중심이 되는 인공지능(AI) 윤리기준’이 발표되었다. 이 윤리기준은 AI 개발부터 활용에 이르는 전 과정에서 모든 사회 구성원이 지켜야 할 가치와 원칙을 제시한다. 주요 내용은 다음과 같다.5

• 3대 기본원칙: ‘인간성을 위한 인공지능(AI for Humanity)’을 목표로 하며, ①인간 존엄성 원칙, (2)사회의 공공선 원칙, (3)기술의 합목적성 원칙으로 구성된다.52
• 10대 핵심요건: 3대 기본원칙을 실현하기 위한 구체적인 실천 요건으로, ①인권 보장, (2)프라이버시 보호, (3)다양성 존중, ④침해금지, ⑤공공성, ⑥연대성, ⑦데이터 관리, ⑧책임성, ⑨안전성, ⑩투명성을 포함한다.53

이 윤리기준은 이후 제정될 법률의 기본 철학을 제공하는 중요한 역할을 수행했다.

비구속적인 윤리 가이드라인을 넘어 공식적인 법적 프레임워크를 마련하려는 노력은 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안’(이하 AI 기본법)으로 구체화되었다. 이 법안은 21대 국회에서부터 여러 차례 발의되며 긴 논의 과정을 거쳤다.29

• 이중 초점: AI 기본법의 핵심 철학은 ‘인공지능 산업의 진흥’과 ‘신뢰성 확보’ 사이의 균형을 맞추는 것이다.38 이를 위해 ‘우선허용, 사후규제’ 원칙을 명시하여 산업 발전을 저해하지 않으면서도 사회적 책임을 다하도록 설계되었다.38
• 고위험 AI 규제: 법안은 ‘사람의 생명, 신체의 안전 및 기본권의 보호에 중대한 영향을 미칠 우려가 있는 영역’을 ‘고위험영역 인공지능’으로 정의하고 56, 해당 서비스를 제공하는 사업자에게 이용자에 대한 사전 고지 의무 등을 부과한다.57 다만, EU AI법이 정의하는 고위험 AI의 범위보다는 상대적으로 좁게 설정되어 규제 강도에 차이를 보인다.58
• 투명성 의무: 생성형 AI를 활용하여 콘텐츠를 만드는 경우, 그것이 AI에 의해 생성되었음을 표시하도록 의무화하여 사용자의 오인을 방지하고자 한다.57
• 거버넌스 구조: AI 정책을 총괄하는 ‘국가인공지능위원회’와 AI의 안전성을 연구하는 ‘인공지능 안전연구소’의 설립 근거를 마련하여 체계적인 정책 추진과 연구 기반을 확보하고자 한다.56

한국의 AI 기본법은 글로벌 표준, 특히 EU AI법과 비교했을 때 규제의 범위와 강도에서 차이를 보인다.58 이는 한국이 처한 독특한 상황을 반영하는 전략적 선택으로 해석된다. AI 분야에서 한국의 입지가 아직은 취약하다는 인식 하에 60, EU처럼 강력한 사전 규제를 도입하여 혁신의 동력을 저해하기보다는, 산업 진흥을 우선시하면서 글로벌 시장에서 통용될 수 있는 최소한의 신뢰 기반을 마련하는 ‘중간 경로’를 택한 것이다. 이는 자국 AI 산업의 글로벌 경쟁력을 키우는 동시에(미국 모델의 장점), 주요 수출 시장인 EU의 규제 문턱을 넘을 수 있도록(EU 모델과의 호환성) 하려는 실용주의적 접근이라 할 수 있다.

AI 기술의 개발과 배포를 주도하는 빅테크 기업들은 자체적인 윤리 원칙과 거버넌스 체계를 구축하며 사회적 책임 요구에 부응하고 있다. 그러나 이러한 자율 규제는 상업적 이익과 충돌하며 종종 한계를 드러낸다.

• 마이크로소프트: ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’라는 기치 아래 공정성, 안정성 및 안전성, 개인 정보 보호 및 보안, 포용성, 투명성, 책임이라는 6가지 핵심 원칙을 수립했다.61 이를 실현하기 위해 중앙 거버넌스 조직을 운영하며, 민감한 사용 사례를 검토하고, ‘Azure AI Content Safety’와 같은 내부 도구를 개발하여 유해 콘텐츠를 필터링하며, 공공 정책 수립에 적극적으로 참여하는 다각적인 접근을 취하고 있다.10

• 구글: 사회적으로 유익할 것, 불공정한 편견을 만들거나 강화하지 않을 것, 안전을 위해 설계 및 테스트될 것, 인간에게 책임을 질 것 등 7가지 AI 원칙을 발표했다.63 또한, 국제적으로 인정된 규범을 위반하는 감시 기술이나 무기 개발 등 4가지 영역에 대해서는 AI 기술을 적용하지 않겠다고 선언했다.64 구글은 다양한 분야의 전문가로 구성된 중앙 검토 프로세스를 통해 새로운 제품과 연구가 이러한 원칙에 부합하는지 엄격하게 심사한다.65

• IBM: 2018년 일찍이 ‘AI 윤리 위원회’를 설립하여 AI 거버넌스를 선도해왔다.3 이 위원회는 법률, 기술, 정책 등 다양한 배경을 가진 리더들로 구성되어 중앙 집중화된 거버넌스와 의사결정을 제공한다.3 IBM의 접근 방식은

  설명가능성, 공정성, 견고성, 투명성, 개인 정보 보호라는 5가지 신뢰의 기둥에 기반하며 2, 위원회는 특정 사용 사례를 직접 검토하고 관련 연구와 교육 프로그램을 후원하는 역할을 한다.67

기업들이 선언한 윤리 원칙과 실제 운영 사이에는 종종 괴리가 존재한다. 여러 유명 실패 사례들은 자율 규제의 한계를 명확히 보여준다.

• 주목할 만한 실패 사례:
  • 아마존의 편향된 채용 AI: 과거 10년간의 채용 데이터가 남성 중심이었기 때문에, 이를 학습한 AI가 여성 지원자를 체계적으로 차별하는 결과를 낳아 결국 프로젝트가 폐기되었다. 이는 데이터 편향이 어떻게 심각한 차별로 이어지는지를 보여주는 대표적 사례다.12
  • 구글 포토의 인종차별적 태깅: AI 이미지 인식 시스템이 흑인들을 ‘고릴라’로 잘못 태깅하는 사건이 발생하여 큰 논란을 빚었다. 이는 학습 데이터와 알고리즘에 내재된 인종적 편견을 드러냈다.70
• 이익 vs. 안전 딜레마: 기업의 상업적 목표와 윤리적 책임은 본질적으로 충돌할 가능성이 있다. 2023년 오픈AI에서 발생한 경영진 내분 사태는 AI의 빠른 상용화를 통한 이익 극대화를 추구하는 측과 AI의 잠재적 위험을 통제하며 안전을 우선시해야 한다는 측 사이의 갈등이 표면화된 사건으로, 이 딜레마의 심각성을 잘 보여준다.13
• 자율 규제의 한계: 기업의 AI 거버넌스는 외부의 법적 강제력이 부재한 상황에서 상업적 압력에 취약할 수밖에 없다.71 대부분의 윤리적 실패는 사회적 비난이 거세지거나 실제 피해가 발생한 후에야 수면 위로 드러나며, 이는 자율 규제만으로는 충분하지 않고 구속력 있는 외부 규제가 필요하다는 주장에 힘을 싣는다.45

결론적으로, 기업의 AI 윤리 및 거버넌스 체계는 진정한 윤리적 동기에서 비롯되기도 하지만, 상당 부분 평판 및 법적 리스크를 관리하기 위한 정교한 메커니즘으로 기능하는 측면이 강하다. 대중의 강력한 반발이나 소송 가능성과 같이 명확하고 즉각적인 브랜드 위험을 초래하는 사안에 대해서는 신속하고 강력하게 대응한다.3 그러나 알고리즘을 통한 사회적 양극화 심화나 점진적인 노동 시장의 파괴와 같이, 기업의 핵심 비즈니스 모델과 깊이 연관되어 있고 그 피해가 서서히 나타나는 시스템적 문제에 대해서는 내부 거버넌스가 효과적으로 작동하기 어렵다. 이는 외부의 규제 압력이 왜 필수적인지를 역설적으로 증명한다.

AI 기술이 발전의 최전선으로 나아가면서, 기존의 법적/윤리적 프레임워크로는 해결하기 어려운 새로운 논쟁들이 부상하고 있다. 특히 생성형 AI의 저작권 문제와 자율살상무기(LAWS) 규제는 미래 거버넌스의 향방을 가를 중대한 시험대가 되고 있다.

생성형 AI의 등장은 저작권법의 근간을 흔드는 두 가지 핵심적인 질문을 던졌다. 바로 AI 학습 과정의 적법성과 AI 생성물의 저작권 인정 여부다.

• 핵심 갈등: 학습 데이터의 저작권: 생성형 AI 모델은 인터넷상의 방대한 텍스트와 이미지를 학습 데이터로 사용하는데, 이 과정에서 저작권자의 허락 없이 수많은 저작물을 무단으로 복제하고 있다는 비판이 제기되었다.20
• 세기의 소송: 뉴욕타임스 vs. 오픈AI & 마이크로소프트: 이 논쟁은 2023년 뉴욕타임스(NYT)가 오픈AI를 상대로 제기한 소송으로 정점에 달했다.
  • 원고(NYT)의 주장: 오픈AI가 수백만 건에 달하는 자사의 기사를 불법적으로 복제하여 챗GPT를 훈련시켰으며, 이렇게 만들어진 AI가 NYT 기사와 유사하거나 대체 가능한 콘텐츠를 생성함으로써 자사의 유료 구독 모델을 위협하고 직접적인 경쟁 관계를 형성했다고 주장한다.74 NYT는 수십억 달러의 손해배상과 함께 자사 데이터로 학습된 AI 모델의 파기를 요구하고 있다.75
  • 피고(OpenAI)의 주장: AI 학습을 위한 데이터 수집은 기존 저작물을 새로운 목적(패턴 학습)으로 변형하여 사용하는 ‘공정 이용(Fair Use)’에 해당한다고 반박한다.74 또한, 기사를 그대로 출력하는 것은 매우 드문 오류이거나 사용자가 의도적으로 유도한 결과라고 주장한다.75
• AI 생성물의 저작권: 현재 미국, 한국을 포함한 대부분의 국가에서는 저작권의 주체를 ‘인간’으로 한정하고 있다.77 따라서 인간의 창작적 개입이 없는 순수한 AI 생성물은 저작권 보호를 받지 못하는 것이 일반적인 법적 해석이다.79 다만, 사용자가 프롬프트 입력 등을 통해 창작에 실질적으로 기여한 경우 그 기여도를 따져 저작권을 인정할 수 있다는 논의가 진행 중이다.80

이 저작권 분쟁은 단순한 법적 다툼을 넘어 생성형 AI 생태계의 경제적 구조를 결정할 대리전(proxy war)의 성격을 띤다. 소송의 결과는 현재 AI 기업들의 ‘먼저 긁어모으고 나중에 용서를 구하는(scrape-first, ask-forgiveness-later)’ 데이터 수집 모델을 정당화하거나, 혹은 데이터가 가치를 지닌 유료 자산으로 취급되는 ‘선 라이선스(license-first)’ 경제로의 근본적인 전환을 강제할 것이다.72 법정에서 ‘공정 이용’이라는 법적 개념이 시험대에 올랐지만, 그 이면에는 ‘AI 학습에 사용되는 데이터는 누구나 거둬들일 수 있는 공공재인가, 아니면 대가를 지불해야 하는 사유재산인가?’라는 거대한 경제적 질문이 놓여 있다. 이 질문에 대한 답은 AI 기업과 콘텐츠 창작자 모두의 수익 모델을 재편할 막대한 파급력을 가질 것이다.

인간의 개입 없이 스스로 표적을 탐지, 결정, 공격하는 자율살상무기(LAWS)는 AI 윤리 논쟁의 가장 첨예한 지점이다.

• 국제 논의의 장: LAWS에 대한 공식적인 국제 논의는 제네바에서 열리는 유엔 특정재래식무기금지협약(CCW) 정부전문가그룹(GGE)을 중심으로 2014년부터 진행되어 왔다.81
• 핵심 쟁점과 교착 상태:
  • LAWS의 정의: ‘자율성’의 수준과 범위를 어떻게 정의할 것인가에 대한 합의가 이루어지지 않아 논의의 진전을 가로막고 있다.83
  • 의미 있는 인간 통제(Meaningful Human Control, MHC): LAWS 논의의 가장 핵심적인 원칙으로, 무기 시스템의 작동에 어느 수준의 인간 개입이 보장되어야 법적/윤리적 책임을 담보할 수 있는지에 대한 논쟁이다. 그러나 ‘의미 있는 통제’가 구체적으로 무엇을 의미하는지에 대한 국제적 합의는 부재하다.84
  • 책임의 공백(Accountability Gap): LAWS가 오인 공격으로 민간인을 살상했을 경우, 그 법적 책임을 프로그래머, 지휘관, 제조사 중 누구에게 물어야 하는가? 혹은 누구에게도 책임을 물을 수 없는 ‘책임의 공백’ 상태가 발생하는가에 대한 우려가 크다.81
  • 국제인도법(IHL) 준수: 자율 시스템이 전쟁 상황에서 전투원과 민간인을 구별하는 ‘구별의 원칙’, 군사적 이익과 민간인 피해를 비교하는 ‘비례의 원칙’ 등 복잡한 국제인도법 원칙을 신뢰성 있게 준수할 수 있는지에 대한 근본적인 의문이 제기된다.81
• 현재 상황: 수년간의 논의와 11개의 비구속적 ‘지도 원칙’ 채택에도 불구하고 81, GGE는 사실상 교착 상태에 빠져 있다. 일부 국가들은 LAWS를 전면 금지하는 법적 구속력 있는 조약을 요구하는 반면, 미국, 러시아, 중국 등 주요 군사 강국들은 자국의 기술 개발을 제약할 수 있는 어떠한 규제에도 반대하고 있다.86

LAWS를 둘러싼 논쟁은 국가 안보 영역에서는 윤리적 고려나 법적 합의보다 지정학적 경쟁과 군사적 우위 추구가 압도적으로 우선시된다는 현실을 극명하게 보여준다. 유엔에서의 논의가 교착 상태에 빠진 것은 법적/윤리적 질문이 해결 불가능해서가 아니라, 강대국 간의 AI 군비 경쟁이 심화되면서 86 주요 행위자들이 스스로를 구속하는 국제 조약에 합의할 전략적 이해관계가 없기 때문이다.87 이는 LAWS 규제 문제가 기술이나 윤리를 넘어선 고도의 정치/외교적 사안임을 시사한다.

본 보고서는 AI 윤리와 거버넌스의 복잡한 지형을 탐색했다. 거버넌스는 추상적인 윤리 원칙을 신뢰할 수 있는 결과물로 연결하는 필수적인 다리 역할을 하며, 세계는 현재 EU의 권리 중심, 미국의 시장 중심, 중국의 국가 중심이라는 상이한 거버넌스 모델로 분화하고 있다. 이 속에서 한국은 산업 진흥과 신뢰 확보의 균형을 모색하는 전략적 중간 경로를 걷고 있다. 기업 차원에서는 자율 규제가 확산되고 있으나 상업적 이해관계와 충돌하며 뚜렷한 한계를 보이고 있으며, 생성형 AI와 자율살상무기 같은 프론티어 기술은 기존의 법적, 윤리적 틀을 근본적으로 뒤흔들고 있다.

이처럼 빠르게 진화하는 AI 기술의 특성을 고려할 때, 고정된 단일 규범으로 모든 문제를 해결하려는 접근은 실패할 수밖에 없다. 미래의 AI 거버넌스는 기술의 발전에 맞춰 유연하게 진화하고 반복적으로 개선되는 ‘적응적 거버넌스(Adaptive Governance)’ 모델을 지향해야 한다.46

또한, 효과적인 거버넌스는 정부, 산업계, 학계, 시민사회 등 어느 한 주체의 노력만으로는 달성될 수 없다. 다양한 이해관계자들이 규범과 표준, 정책 수립 과정에 함께 참여하여 사회적 합의를 형성하는 강력한 ‘다중이해관계자 협력 모델(Multi-stakeholder Collaboration)’이 필수적이다.6

• 정책 입안자(특히 한국)를 위하여: 글로벌 표준(OECD 원칙, EU AI법의 위험 기반 접근법 등)과의 정합성을 확보하여 수출 시장 접근성을 유지하되, 국내 산업의 혁신을 저해하지 않는 유연하고 위험 기반의 규제 프레임워크를 지속적으로 발전시켜야 한다. 또한, 다양한 전문가 그룹이 참여하는 다중이해관계자 협의체를 강화하여 정책 결정의 전문성과 사회적 수용성을 높여야 한다.88
• 기업을 위하여: 윤리 원칙을 홍보 수단으로 활용하는 수준을 넘어, 제품 개발의 전 과정에 윤리를 내재화하는 ‘설계 기반 윤리(Ethics by Design)’를 실천해야 한다. 강력한 내부 감독 체계와 투명성 확보 도구에 투자하고, 향후 데이터 라이선스 계약이 보편화될 미래에 대비해야 한다.8
• 국제 사회를 위하여: 지정학적 갈등에도 불구하고, OECD, G7, UN과 같은 국제 포럼을 통해 최소한의 공통 원칙과 상호 운용 가능한 표준에 대한 논의를 지속해야 한다. 이는 글로벌 디지털 생태계의 완전한 파편화를 막고, 인류 보편의 가치를 지키기 위한 최소한의 안전장치가 될 것이다.60

1. AI 윤리란? AI에서 윤리의 역할

   SAP, accessed July 13, 2025, https://www.sap.com/korea/resources/what-is-ai-ethics

2. AI 윤리란 무엇인가요? - IBM, accessed July 13, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/ai-ethics
3. AI 거버넌스란 무엇인가요? - IBM, accessed July 13, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/ai-governance

4. AI의 안전한 사용: 윤리적 원칙과 거버넌스 이해

   EXELIENT(엑셀리언트), accessed July 13, 2025, https://www.exelient.co.kr/project/safely-navigating-ai/

5. AI윤리 및 AI거버넌스 - 정보관리기술/인공지능 - IT신비, accessed July 13, 2025, https://shinbe.tistory.com/entry/AI%EC%9C%A4%EB%A6%AC-%EB%B0%8F-AI-%EA%B1%B0%EB%B2%84%EB%84%8C%EC%8A%A4
6. AI 거버넌스 전략: 효과적인 인공지능 관리와 윤리적 운영!, accessed July 13, 2025, https://jahvo.tistory.com/entry/AI-%EA%B1%B0%EB%B2%84%EB%84%8C%EC%8A%A4-%EC%A0%84%EB%9E%B5-%ED%9A%A8%EA%B3%BC%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EA%B4%80%EB%A6%AC%EC%99%80-%EC%9C%A4%EB%A6%AC%EC%A0%81-%EC%9A%B4%EC%98%81
7. 인공지능(AI) 윤리 기준 최신 업데이트 4가지 키워드, accessed July 13, 2025, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=132945
8. 기업의 인공지능(AI) 도입: 윤리적 고려사항과 가이드라인 - 재능넷, accessed July 13, 2025, https://www.jaenung.net/tree/15308
9. 책임있는 AI (Responsible AI) 원칙이 주목받고 있다. - 글래스 비드 게임, accessed July 13, 2025, https://futures-studies.tistory.com/entry/%EC%B1%85%EC%9E%84%EC%9E%88%EB%8A%94-AI-Responsible-AI-%EC%9B%90%EC%B9%99%EC%9D%B4-%EC%A3%BC%EB%AA%A9%EB%B0%9B%EA%B3%A0-%EC%9E%88%EB%8B%A4

10. 책임 있는 AI 원칙 및 접근 방식

    Microsoft AI, accessed July 13, 2025, https://www.microsoft.com/ko-kr/ai/principles-and-approach

11. AI 기술의 윤리적 쟁점과 해결 방안 - 애니덕 - 티스토리, accessed July 13, 2025, https://aniduckhu.tistory.com/6
12. AI 기반 의사결정, 인간의 판단을 완전히 대체할 수 있을까? - 재능넷, accessed July 13, 2025, https://www.jaenung.net/tree/19021
13. 인공지능 윤리(AI Ethics): - KISTI Institutional Repository - 한국과학기술정보연구원, accessed July 13, 2025, https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/19041/1/KISTI%20%EC%9D%B4%EC%8A%88%EB%B8%8C%EB%A6%AC%ED%94%84%20%EC%A0%9C68%ED%98%B8.pdf
14. 인간과 인공지능(AI)의 공존을 위한 사회/윤리적 쟁점, accessed July 13, 2025, https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/16881/1/KISTI%20%EC%9D%B4%EC%8A%88%EB%B8%8C%EB%A6%AC%ED%94%84%20%EC%A0%9C35%ED%98%B8.pdf
15. AI 기술의 윤리적 도전과 글로벌 규제의 미래: 기업의 대응 전략 - Goover, accessed July 13, 2025, https://seo.goover.ai/report/202503/go-public-report-ko-c531bbc5-7df2-4c10-bca6-da913af509c3-0-0.html
16. 인공지능(AI) 윤리와 법(I) - 유네스코한국위원회, accessed July 13, 2025, https://unesco.or.kr/wp-content/uploads/2024/06/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%9C%A4%EB%A6%AC%EC%99%80-%EB%B2%95-I_AI-%EC%9C%A4%EB%A6%AC%EC%9D%98-%EC%9F%81%EC%A0%90%EA%B3%BC-%EA%B1%B0%EB%B2%84%EB%84%8C%EC%8A%A4-%EC%97%B0%EA%B5%AC.pdf
17. 미국, EU의 AI 규범 동향 미국 주도 글로벌 인프라 구상의 최근 동향과 시사점 - 외교부, accessed July 13, 2025, https://down.mofa.go.kr/www/brd/m_26799/down.do?brd_id=100863&seq=369070&data_tp=A&file_seq=1
18. 인공지능의 윤리적 문제에 대한 고찰 - 사이언스타임즈, accessed July 13, 2025, https://www.sciencetimes.co.kr/?p=220793
19. [보고서]인공지능 시대의 윤리적 쟁점 및 대응 방안 - 한국과학기술정보연구원, accessed July 13, 2025, https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchReport.do?cn=KOSEN000000000001552
20. 생성형 AI 창작물의 소유권과 잠재적 위험 - SK C&C, accessed July 13, 2025, https://www.skax.co.kr/insight/trend/2904
21. EU AI Act의 입법배경과 도입철학에 대한 검토* **, accessed July 13, 2025, https://ils.inha.ac.kr/bbs/ils/3464/121110/download.do
22. 유럽연합 인공지능법과 인공지능 규제, accessed July 13, 2025, https://mojhome.moj.go.kr/bbs/moj/177/474621/download.do
23. 유럽연합 인공지능법과 인공지능 규제, accessed July 13, 2025, https://www.immigration.go.kr/bbs/moj/177/474621/download.do
24. 유럽연합 인공지능법(EU AI Act)의 주요내용 및 시사점, accessed July 13, 2025, https://www.spri.kr/download/23545
25. EU AI법(AI act)의 주요 내용과 미디어 업계 영향, 시사점, accessed July 13, 2025, https://www.kpf.or.kr/commonfile/fileidDownLoad.do?file_id=00011590C2F7E62805913F38BCA175BB&board_id=246&contents_id=99b26d4a40054de99d549c79d269cc20
26. EU AI Act 요약: 요점 및 시사점, accessed July 13, 2025, https://tor.app/ko/eu-ai-act-%EC%9A%94%EC%95%BD/
27. 유럽연합 인공지능법(EU AI Act) 제정의 저작권법적 시사점* ** - 인하대학교 법학전문대학원, accessed July 13, 2025, https://ils.inha.ac.kr/bbs/ils/3464/120199/download.do
28. [AI 리뷰] 인공지능 거버넌스 및 규제 강화, ‘질서 있는 AI’를 향한 글로벌 움직임, accessed July 13, 2025, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35264
29. 인공지능(AI) 관련 국내외 법제 동향 - 법제처, accessed July 13, 2025, https://www.moleg.go.kr/boardDownload.es?bid=legnlpst&list_key=3813&seq=1
30. 국가전략기술 기술주권 브리프: 안전 신뢰 AI, accessed July 13, 2025, https://www.kistep.re.kr/boardDownload.es?bid=0031&list_no=93456&seq=1
31. EU 인공지능법(EU AI Act): 시사점과 한국기업의 대응전략 - 동아시아재단, accessed July 13, 2025, https://www.keaf.org/book/EAF_Policy_Debates/The_EU_AI_Act_and_Its_Strategic_Implications_for_South_Korean_AI_Companies
32. 유럽연합 인공지능법(EU AI Act)의 시행 배경 및 한국의 과제 - Goover, accessed July 13, 2025, https://seo.goover.ai/report/202410/go-public-report-ko-2c11f806-15e4-40a2-a4c8-f308589961c1-0-0.html
33. 美, ‘트럼프 2기’도 AI 기술 선도/안전/신뢰 정책 지속 - 전자신문, accessed July 13, 2025, https://www.etnews.com/20250121000223
34. 美 NIST 「AI 위험관리 프레임워크(AI RMF) 1.0」 분석 및 시사점, accessed July 13, 2025, http://his.pusan.ac.kr/bbs/ai/15085/847497/download.do
35. 美 상무성, 신뢰할 수 있고 책임있는 AI 운영 위한 ‘인공지능 위험 관리 프레임워크(AI RMF 1.0)’ 발표, accessed July 13, 2025, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=27268
36. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크를 기반으로 NIST 감사를 수행, accessed July 13, 2025, https://www.wolterskluwer.com/ko-kr/expert-insights/conducting-nist-audits-using-nist-ai-risk-management-framework
37. 미국의 AI 안전/신뢰성 정책 추진 현황과 시사점, accessed July 13, 2025, https://www.spri.kr/download/23626
38. 신뢰와 책임있는 ‘Gen-AI 운영 거버넌스 실행가이드’ - PwC컨설팅, accessed July 13, 2025, https://www.pwcconsulting.co.kr/ko/events/pwc-forum_download/pwcforum241128_session2-1.pdf
39. AI 규제, 미국과 유럽의 엇갈린 행보 - 사이언스타임즈, accessed July 13, 2025, https://www.sciencetimes.co.kr/news/sn/259833
40. [트럼프 취임] 美 정권 교체 앞두고 AI 행정명령 폐지 예고…안전성 공백 ‘우려’ - 지디넷코리아, accessed July 13, 2025, https://zdnet.co.kr/view/?no=20250120162559
41. Artificial intelligence - OECD, accessed July 13, 2025, https://www.oecd.org/en/topics/policy-issues/artificial-intelligence.html
42. ‘인공지능(AI) 윤리 가이드라인’의 중요성과 국가별 대응 현황 : 국내, accessed July 13, 2025, https://ethics.moe.edu.tw/resource/ebook/redirect/?pid=1&l=1
43. 유네스코 인공지능 윤리 권고(2021.11.23.) - 네플라, accessed July 13, 2025, https://www.nepla.ai/wiki/it-%EC%A0%95%EB%B3%B4-%EB%B0%A9%EC%86%A1%ED%86%B5%EC%8B%A0/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%9C%A4%EB%A6%AC%EC%9D%98-%EB%85%BC%EC%9D%98-%ED%98%84%ED%99%A9/%EC%9C%A0%EB%84%A4%EC%8A%A4%EC%BD%94-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%9C%A4%EB%A6%AC-%EA%B6%8C%EA%B3%A0-2021-11-23-3wo9qdgx8lp4
44. 유네스코, 193개 회원국 만장일치로 AI윤리 권고 채택 - 지디넷코리아, accessed July 13, 2025, https://zdnet.co.kr/view/?no=20211124105459
45. 유네스코 인공지능 윤리 권고 (UNESCO, Recommendation on the …, accessed July 13, 2025, https://forest62590.tistory.com/33
46. 유네스코 「인공지능 윤리 권고」 이행과 국제협력, accessed July 13, 2025, https://unesco.or.kr/wp-content/uploads/2024/06/2022%EB%85%84-%EC%9C%A0%EB%84%A4%EC%8A%A4%EC%BD%94-%EC%9D%B4%EC%8A%88-%EB%B8%8C%EB%A6%AC%ED%94%84-%EC%A0%9C2%ED%98%B8-%EC%9C%A0%EB%84%A4%EC%8A%A4%EC%BD%94-%E3%80%8C%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%9C%A4%EB%A6%AC-%EA%B6%8C%EA%B3%A0%E3%80%8D-%EC%9D%B4%ED%96%89%EA%B3%BC-%EA%B5%AD%EC%A0%9C%ED%98%91%EB%A0%A5.pdf
47. DeepSeek가 쏘아올린 작은 공, 중국의 AI 실크로드 전략 - 메일리, accessed July 13, 2025, https://maily.so/unclejobs/posts/g1o431nlzve
48. [인공지능 줌인] AI를 활용, 중앙집권적 사회통제 전략을 추구하는 중국, accessed July 13, 2025, http://www.wikileaks-kr.org/news/articleView.html?idxno=157154
49. 중국의 인공지능 역량 강화와 안보 위협*, accessed July 13, 2025, https://scc.sogang.ac.kr/Download?pathStr=NDgjIzU3IyM1NyMjNTAjIzEyNCMjMTA0IyMxMTYjIzk3IyM4MCMjMTAxIyMxMDgjIzEwNSMjMTAyIyMzNSMjMzMjIzM1IyM1MCMjMTI0IyMxMjAjIzEwMSMjMTAwIyMxMTAjIzEwNSMjMzUjIzMzIyMzNSMjNTUjIzU3IyM1NCMjNTYjIzU1IyM1NiMjMTI0IyMxMDAjIzEwNSMjMTA3IyMxMTI=&fileName=01%EA%B9%80%EC%A7%84%EC%9A%A9.pdf&gubun=board
50. 인공지능 기술을 이용한 국가의 사회감시 체계 현황과 주요 쟁점, accessed July 13, 2025, https://www.ifans.go.kr/knda/com/fileupload/FileDownloadView.do?storgeId=c61b04e5-0182-4c75-ad21-828ecacfb855&uploadId=13801815779622668&fileSn=1
51. 인공지능을 둘러싼 미/중 전략 경쟁과 우리의 대응 방향 - 대외경제정책연구원, accessed July 13, 2025, https://www.kiep.go.kr/galleryDownload.es?bid=0002&list_no=11759&seq=1

52. AI 윤리기준

    소개

    인공지능 윤리 소통채널, accessed July 13, 2025, https://ai.kisdi.re.kr/aieth/main/contents.do?menuNo=400029

53. 인공지능(AI) - 정책브리핑, accessed July 13, 2025, https://www.korea.kr/briefing/policyBriefingView.do?newsId=148868542
54. AI 컴플라이언스와 거버넌스, accessed July 13, 2025, https://www.hwawoo.com/newsletter/2024_10_25/241025_k_a.pdf
55. 「AI 기본법」 개정안의 주요 내용과 시사점 - ISSUE REPORT, accessed July 13, 2025, https://www.draju.com/_wp/app/bbs/down.php?bsCode=m03&bsNo=5267&fileNum=1
56. [광장 뉴스레터] 인공지능 관련 국내 입법 동향, accessed July 13, 2025, https://www.leeko.com/newsl/techai/202409/techai2409.pdf

57. 한 눈에 보는 AI 기본법 핵심 내용 5가지

    SK쉴더스, accessed July 13, 2025, https://www.skshieldus.com/blog-security/security-trend-idx50

58. AI 기본법 통과의 의의 및 산업계에 미칠 영향, accessed July 13, 2025, https://www.bkl.co.kr/newsLetter/itemUrl.do?itemNo=5895
59. 국내외 AI기본법 입법 동향 분석…“법 시행 전 모순/허점 살펴봐야” - 뉴스웍스, accessed July 13, 2025, https://www.newsworks.co.kr/news/articleView.html?idxno=799990
60. [신년기획 특별논평 시리즈] ⑦ 2025 인공지능 기술 경쟁과 세계정치: 한국의 대응 전략, accessed July 13, 2025, http://www.eai.or.kr/new/en/pub/view.asp?intSeq=22684&board=kor_issuebriefing&keyword_option=&keyword=&more=
61. 책임 있는 AI의 원칙 - YouTube, accessed July 13, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=A-DdFnEmN6Y
62. AI 시대의 책임 있는 Azure AI 콘텐츠 거버넌스 - 클루커스, accessed July 13, 2025, https://www.cloocus.com/responsible_azure-ai-content-governance-in-the-age-of-ai_2311/
63. 구글이 바라보는 AI: 구글의 원칙을 알려드립니다 - 구글코리아 블로그, accessed July 13, 2025, https://korea.googleblog.com/2018/06/ai-principles.html
64. Google에서 AI 원칙을 개발한 방식, accessed July 13, 2025, https://www.cloudskillsboost.google/paths/184/course_templates/388/video/455252?locale=ko
65. 문제 발견과 교훈 - AI 원칙 운영에서 학습한 내용: 도전과제 - Google Cloud Skills Boost, accessed July 13, 2025, https://www.cloudskillsboost.google/paths/516/course_templates/388/video/455259?locale=ko
66. 인공지능(AI): 5개 영역으로 살펴 본 구글의 관점, 중점 영역 및 원칙적 접근 방식 - Google Blog, accessed July 13, 2025, https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/2023_01_ai-our-perspective-focus-principle/
67. 혁신과 신뢰의 균형: 4명의 AI 윤리 위원회 위원이 IBM의 책임감 있는 AI 구현에 대해 생각해봅니다., accessed July 13, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/think/insights/balancing-innovation-and-trust

68. 사례 돋보기

    청렴윤리경영 브리프스 - 국민권익위원회, accessed July 13, 2025, https://m.acrc.go.kr/briefs/53bed2fddd46d671d2e443efb9ea63e83a52673faf8ed6bd482a97393b4a3d73/sub_2.html

69. AI 윤리 - IBM, accessed July 13, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/artificial-intelligence/ai-ethics
70. AI 윤리와 AI 거버넌스 - 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 추구하는 사회적 책임과 우리의 과제, accessed July 13, 2025, https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai_governance.html

71. 생성형AI의 사회경제적 위험과 윤리 및 거버넌스의 중요성

    글로벌 경제 리뷰 - Deloitte, accessed July 13, 2025, https://www.deloitte.com/kr/ko/our-thinking/global-economic-review/ger-20241106.html

72. 저작권 이슈 브리프(2025-2-2호) > 저작권 산업기술 동향(상세) > 저작권동향(판례) > 자료 > 한국저작권위원회, accessed July 13, 2025, https://www.copyright.or.kr/information-materials/trend/tmis/view.do?brdctsno=53884
73. 저작물 학습자로서 생성형 AI의 저작권 침해 책임* ** - 인하대학교 법학전문대학원, accessed July 13, 2025, https://ils.inha.ac.kr/bbs/ils/3464/109373/download.do
74. 뉴욕타임즈 vs 오픈AI 소송의 의미 - 테크42, accessed July 13, 2025, https://www.tech42.co.kr/%EB%89%B4%EC%9A%95%ED%83%80%EC%9E%84%EC%A6%88-vs-%EC%98%A4%ED%94%88ai-%EC%86%8C%EC%86%A1%EC%9D%98-%EC%9D%98%EB%AF%B8/
75. [AI넷] 유미포[뉴욕 타임즈 vs. OpenAI: 생성 AI의 저작권 논쟁 심화] 생성 AI 기술의 미래, accessed July 13, 2025, http://www.ainet.link/18459
76. 저작권 동향 2024 제1호, accessed July 13, 2025, https://www.copyright.or.kr/information-materials/trend/the-copyright/download.do?brdctsno=52641&brdctsfileno=22656
77. AI 창작물의 저작권 인정 여부와 법률 개정, accessed July 13, 2025, https://ippc.kr/blog/ai%EC%A0%80%EC%9E%91%EA%B6%8C/AI-%EC%A0%80%EC%9E%91%EA%B6%8C-%EB%85%BC%EB%9E%80-%EC%9F%81%EC%A0%90-%EB%B6%84%EC%84%9D
78. ChatGPT 등 생성형 AI(인공지능) 이용해서 창작하다 저작권 침해된다? - 네플라, accessed July 13, 2025, https://www.nepla.ai/wiki/it-%EC%A0%95%EB%B3%B4-%EB%B0%A9%EC%86%A1%ED%86%B5%EC%8B%A0/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89/chatgpt-%EB%93%B1-%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-ai-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%B0%BD%EC%9E%91%ED%95%98%EB%8B%A4-%EC%A0%80%EC%9E%91%EA%B6%8C-%EC%B9%A8%ED%95%B4%EB%90%9C%EB%8B%A4-0xr84d1g48q1
79. 2025년 제1호-[미국] 저작권청, 「저작권과 인공지능」 제2부 보고서 발표(손휘용) - 저작권동향(상세) > 저작권동향(판례) > 자료 > 한국저작권위원회, accessed July 13, 2025, https://www.copyright.or.kr/information-materials/trend/the-copyright/view.do?brdctsno=53928&pageIndex=1¬iceYn=&brdclasscodeList=&etc2=&etc1=&searchText=%EB%AF%B8%EA%B5%AD&searchkeyword=&brdclasscode=&nationcodeList=&searchTarget=SUBJECT&nationcode=
80. [판례 분석] AI 생성 이미지의 저작권 인정 및 귀속 판단, accessed July 13, 2025, https://www.copyright.or.kr/information-materials/trend/International-copyright-center/download.do?brdctsno=54011&brdctsfileno=25131
81. 자율살상무기체계의 논의 동향과 쟁점 - 외교안보연구소, accessed July 13, 2025, https://www.ifans.go.kr/knda/com/fileupload/FileDownloadView.do;jsessionid=Xc7J2YlPyEWzZvDOL9PIj8ud.public11?storgeId=c61b04e5-0182-4c75-ad21-828ecacfb855&uploadId=9515182541283279&fileSn=1

82. 특정재래식무기금지협약(CCW) 제6차 평가회의 개최 상세보기

    대표부 활동(정무) - 외교부, accessed July 13, 2025, https://overseas.mofa.go.kr/ch-geneva-ko/brd/m_8846/view.do?seq=1342386

83. 자율살상무기체계 제재와 국제규범체계 논의 - 미래전연구센터, accessed July 13, 2025, [http://futurewarfare.re.kr/bbs_sun/download.php?b_name=issue&filename=issue_202005290906121.pdf&oriname=%EC%9D%B4%EC%8A%88%EB%B8%8C%EB%A6%AC%ED%95%91]%EA%B0%95%EC%97%AC%EC%9D%80(%EC%9C%A1%EA%B5%B0)-AIforPeace%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%82%B4%EC%83%81%EB%AC%B4%EA%B8%B0%EC%B2%B4%EA%B3%84%EC%A0%9C%EC%9E%AC%EB%A5%BC%EC%9C%84%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%A0%9C%EA%B7%9C%EB%B2%94%EC%B2%B4%EA%B3%84%EB%85%BC%EC%9D%98.pdf
84. 자율무기체계 도입의 윤리적 논쟁과 대응방안, accessed July 13, 2025, http://www.futurewarfare.re.kr/bbs_sun/download.php?b_name=workingPapers&filename=workingPapers_202112141342081.pdf&oriname=working_104.pdf
85. 넥스트 오펜하이머 시대 : 자율살상무기 발전에 따른 예상쟁점 및 대응방안, accessed July 13, 2025, https://nsp.nanet.go.kr/plan/subject/detail.do?newReportChk=list&nationalPlanControlNo=PLAN0000048543
86. 인공지능의 군사적 이용에 대한 국제적 규제 - 국제규범에 관한 논의의 최근 동향 - KISS, accessed July 13, 2025, https://kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=4042523
87. “킬러 로봇 통제하자”… 유엔, 자율 무기 규제 논의 재개 - ESG비즈니스리뷰, accessed July 13, 2025, https://www.esgbusinessreview.kr/news/articleView.html?idxno=5301
88. 대한민국, ‘서울 선언’을 통해 글로벌 인공지능(AI) 거버넌스의 새로운 방향 제시 - 외교부, accessed July 13, 2025, https://www.mofa.go.kr/minister/brd/m_26607/view.do?seq=120&srchFr=&srchTo=&srchWord=&srchTp=&multi_itm_seq=0&itm_seq_1=0&itm_seq_2=0&company_cd=&company_nm=
89. AI 거버넌스 포럼, AI 관련 정책 제언한다, accessed July 13, 2025, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=133368
90. AI에 윤리성을 부여하는 8가지 방법 - Workday Blog, accessed July 13, 2025, https://blog.workday.com/ko-kr/8-ways-to-help-ensure-your-companys-ai-is-ethical.html

91. 보도자료 상세 페이지

    개인정보보호위원회, accessed July 13, 2025, https://pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000%22&nttId=10179