인공지능(AI) 산업의 제도적 기준을 정립하는 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(인공지능기본법)」 시행령 제정안의 입법예고가 지난 22일 종료됐다. 정부는 2026년 1월 22일 법 시행을 목표로 세부 규정을 마무리하는 단계에 접어들었고, 국내외 AI 사업자들도 본격적인 대응에 나서는 분위기다.
과학기술정보통신부는 지난 11월 12일 시행령 제정안을 공개했다. 9월 공개된 초안과 비교하면 기업의 의무 이행 방식이 보다 구체화됐고, 개인정보 보호법 등 기존 법령과의 중복 규제를 줄이려는 조정도 반영됐다. 업계에서는 이번 시행령이 권고 수준을 넘어, AI 서비스 기획과 설계 단계에서부터 반영해야 할 기준으로 자리 잡았다는 평가가 나온다.
시행령의 핵심 중 하나는 생성형 AI 결과물에 대한 표시 의무다. 인공지능기본법 제31조에 따라 AI 사업자는 결과물이 AI에 의해 생성됐다는 사실을 이용자가 인식할 수 있도록 고지해야 한다.
제정안은 표시 방식을 사람 인식 방식과 기계 판독 방식으로 나눴다. 기계 판독 방식은 C2PA, 메타데이터 삽입 등 기술적 수단을 활용하는 형태다. 이 방식을 선택하더라도 이용자에게 최소 한 차례 이상 문구나 음성으로 AI 생성물임을 안내하도록 했다.
다만 딥페이크처럼 실제와 혼동될 가능성이 큰 콘텐츠에 대해 이미 별도의 고지나 표시를 했다면, 동일 내용에 대한 중복 표시는 면제된다. 투명성 요구는 유지하면서도 사업자 부담을 일정 부분 고려한 조치로 해석된다.
사람의 생명, 신체, 기본권에 영향을 미칠 우려가 있는 고영향 AI에 대한 규율도 구체화됐다. 시행령은 사업자가 자사 서비스가 고영향 AI에 해당하는지 과기정통부에 확인을 신청할 수 있도록 했고, 정부는 최대 60일 이내에 회신하도록 규정했다.
업계에서는 고영향 AI 해당 여부에 따라 요구되는 관리 수준과 문서화 범위가 달라지는 만큼, 이 판단 절차가 실무에서 중요한 기준점이 될 것으로 보고 있다.
기업들이 주목하는 대목은 타 법령과의 관계 설정이다. 시행령은 사업자가 개인정보 보호법상 의무를 성실히 이행한 경우, 개인정보 처리 범위 내에서는 인공지능기본법상의 안전성·신뢰성 확보 의무를 이행한 것으로 본다고 명시했다.
AI 서비스 전반에 걸쳐 여러 법률을 동시에 충족해야 했던 기업 입장에서는 중복 대응 부담을 줄일 수 있다는 점에서 긍정적인 평가가 나온다. 다만 개인정보 영역 외의 알고리즘 위험 관리나 설명 책임까지 면제되는 것은 아니다.
시행령은 기술 구현을 넘어 운영 체계 전반을 규율한다. 사업자는 위험 관리 방안, 설명 방안, 이용자 보호 방안을 담은 관련 문서를 5년간 보관해야 한다.
해외 사업자의 경우 국내 이용자 보호를 위해 국내대리인 지정 의무도 구체화됐다. 글로벌 AI 모델이나 API를 활용하는 국내 서비스 기업들 역시 공급망 차원에서 책임 구조를 점검해야 하는 상황이다.
학습 누적 연산량 10²⁶ FLOPs 이상인 대규모 AI 모델에 대해서는 위험 식별과 관리 체계 구축이 의무화된다. 현재 이 기준을 충족하는 상용 모델은 제한적이지만, 초거대 AI 개발이 가속화될 경우 적용 범위를 둘러싼 논의가 이어질 가능성이 크다.
특히 직접 모델을 개발하지 않더라도 API 형태로 초거대 모델을 활용해 생성형·고영향 서비스를 제공하는 기업의 책임 범위가 어디까지인지에 대한 해석은 향후 쟁점으로 남아 있다.
정부는 법 시행 이후 약 1년 이상의 계도·유예 기간을 운영할 방침이다. 그럼에도 업계의 긴장감은 적지 않다. AI 서비스는 출시 이후 UX나 시스템 구조를 바꾸는 데 상당한 비용과 시간이 소요되기 때문이다.
디센트 법률사무소 진현수 대표변호사는 “입법예고가 종료된 시점부터 자사 서비스가 고영향 AI나 생성형 AI에 해당하는지 점검하는 작업이 필요하다”며 “표시 의무를 서비스 화면에 어떻게 반영할지, 관련 문서를 어떤 체계로 관리할지가 2026년 시행 전 준비의 핵심이 될 것”이라고 말했다.
2026년 인공지능기본법 시행을 앞두고 국내 AI 산업은 기술 경쟁과 함께 신뢰 관리라는 새로운 과제를 동시에 안게 됐다. 제도 안착이 혁신을 가로막는 장벽이 될지, 시장의 기준을 정비하는 역할을 할지는 기업들의 대응 방식에 달려 있다.
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