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[기경학회 AX칼럼] 산업현장의 지능형 로봇 규제 방향

2022년은 미드저니, 스테이블 디퓨전 같은 이미지 생성 인공지능, 챗지피티 같은 대화형 텍스트 생성 인공지능이 출시된 해다. 그 이후로 지금까지 프롬프트를 통해 각종 컨텐츠를 자유자재로 만들어 내는 생성(generative) 인공지능이 빠른 속도로 발전했다. 이처럼 생성 인공지능이 주목받는 사이 새로운 용어가 등장했다. 피지컬(physical) 인공지능이다. 생성 인공지능 기반의 에이전트는 이용자로부터 권한을 위임받아 다양한 업무를 처리할 수 있지만 디지털세상을 벗어날 수 없는 멘탈(mental) 인공지능인데 반해, 피지컬 인공지능은 로봇(robot)과 같이 형체를 갖추고 현실세계(real world)와 직접 상호작용하는 인공지능을 말한다. 현대차그룹 소유 보스턴 다이내믹스의 아틀라스(Altas)와 같이 최근 등장한 인간형 로봇이 대표사례다. 아틀라스와 같은 인간형 로봇은 2008년 제정된 지능형로봇법에서 “외부환경을 스스로 인식하고 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 기계장치”로 정의한 지능형 로봇이다. 지능형 로봇은 규칙 기반으로 단순반복작업을 대체하던 기존 산업용 로봇과 달리 멘탈 인공지능을 탑재하고 있어 앞으로도 자율학습 등 다양한 기술적 발전이 이뤄질 가능성이 높다. 그래서 앞으로 인공지능은 멘탈 인공지능과 피지컬 인공지능의 두 축으로 발전을 하면서 우리의 일상과 사무실의 지식노동에서부터 산업 현장에까지 점점 확산될 것이다. 산업용 지능형 로봇은 마음껏 만들고 쓸 수 있는가? 그렇지 않다. 제조업 강국인 우리나라는 산업용 로봇을 많이 써 왔기에 2010년대부터 산업안전보건법 하위 지침에서 산업용 로봇의 안전기준과 검사기준을 제정 및 시행했다. 그 기준에는 사람과 공동작업하도록 설계된 협동로봇에 관한 국제 및 국내 안전기준도 포함된다. 그래서 아틀라스와 같은 인간형 로봇이 인간과 같이 협업한다면 협동로봇 관련 기준을 준수해야 한다. 그리고 2026년 초 시행된 인공지능기본법에서는 “사람의 생명, 신체의 안전 및 기본권에 중대한 영향을 미치거나 위험을 초래할 우려가 있는 인공지능시스템”인 고영향 인공지능에 대해 인공지능사업자에게 투명성 확보와 위험관리 책무 등을 부과했다. 현재 고영향 인공지능은 대부분 멘탈 인공지능이며, 피지컬 인공지능 중에서는 자율주행차만 해당된다. 아틀라스 같은 인간형 로봇은 아직 고영향 인공지능이 아니지만, 산업현장에서 오동작할 경우 인간에게 해를 끼칠 수 있어 포함시켜야 한다는 주장이 나올 수 있다. 현재의 협동로봇 규정은 지능형 로봇을 위한 것은 아니기에 지능형 로봇이 산업현장에 배치되고 인간과 협업하기 시작하면 그에 적합한 안전기준과 검사기준이 필요하다. 기존 산업형 로봇 규제에서 지능형 로봇에 불합리한 점을 찾아 미리 개선하는 걸로 충분할까? 그렇지 않다. 두가지 이유가 있다. 첫째, 지능형 로봇 관련 규제는 중국, 독일 등의 경쟁국에 대응해 국내의 로봇산업의 신제품 출시와 제조업의 선도적 활용으로 경쟁력을 유지한다는 목표를 달성할 수 있어야 한다. 둘째, 지능형 로봇 기술이 계속 발전하고 있어 오래 지속될 규제체계로 정비하기가 어렵다. 합리적이고 타당한 규제체계를 위해 10여년 전부터 정부는 '선허용 후규제' 원칙 하에 규제체계를 정비해 오고 있다. 2025년 우리 정부가 규제샌드박스 등의 제도를 활용해 인공지능과 지능형 로봇의 산업현장에서의 실증작업과 실외이동로봇의 운행안전인증 절차 간소화에 착수한 것은 바람직한 일이다. 다만, 규제샌드박스는 신청기업의 특정사업에 한해 허용되기 때문에 규모와 범위가 한정된 실증작업은 한계가 있으며, 인증절차 간소화는 기업 부담 감소 효과가 제한적이다. 그리고 현재의 지능형 로봇 기술에 기반해 만든 규제는 곧바로 낡은 규제가 될 수 있다. 예를 들면, 유럽연합의 GDPR에서부터 인공지능에 의한 자동화된 의사결정을 규제하기 위해 인간을 위한 설명요구권을 도입했고 우리나라 인공지능기본법에도 그 정신이 녹아있다. 설명요구권은 딥러닝 기반의 인공지능은 그 결과가 나온 이유를 자세히 설명할 수 없으니 인간의 개입이 필요하다는 기술적 한계에 바탕을 두고 있었다. 그러나 생성 인공지능에서 생각의 과정을 명시하게 하는 '생각의 사슬'(CoT) 기법이 보편화되었고, 자율주행차 분야에서는 시각정보(Vision), 언어처리(Language), 행동(Action)을 결합한 비전언어행동모델(VLA)을 통해 자율주행차가 내린 운전행위의 판단이유를 사람의 언어로 표현하려는 시도가 계속되고 있다. 이런 기술이 성숙되면 설명요구권은 도입 당시의 의의를 상실할 수 있다. 그간 산업과 기술에 대한 규제가 사건 발생 후 사후적으로 발전되어 왔다며 최근에는 사전예방적 보호체계를 운영해야 한다는 흐름이 있고 개인정보 등 일부 분야 등에서 관철되고 있다. 그러나 사전예방적 체계란 역설적으로 사후처리 경험이 충분히 축적된 다음에야 가능하다. 지능형 로봇 관련 규제체계는 지능형 로봇의 발전 추이를 지켜보면서 실 사용 경험과 지식을 축적해 신중하게 수립해 나가는 것이 중요하다. 기술중립성 원칙을 지켜 다양한 기술적 시도도 허용해야 한다. 따라서 지능형 로봇에 관해서는 '선허용 후규제'를 전면적으로 확대하는 한편, 지능형 로봇 개발기업, 사용기업과 정부 간의 신뢰관계와 협력관계를 전면 재구축해야 한다. 기업은 지능형 로봇 관련된 기술, 정보, 사용 데이터를 충실히 제공해야 하고, 정부는 제공받은 기술과 정보를 제대로 검증하고 이해할 수 있는 역량을 갖추어야 한다. 또한 기업은 인간 작업자를 위한 안전기술 개발에도 많은 노력을 기울여야 하고, 정부를 이를 지원하면서 지능형 로봇과의 협업 상황의 위험기준과 안전기준을 정립해 나가야 한다. 우리 제조업은 이미 외국 기술 도입으로 경쟁력을 유지할 수 있는 위치가 아니다. 우리만의 지능형 로봇 기술 개발을 서둘러야 한다. 그러나 지능형 로봇 규제체계는 서둘러서는 안된다. 기업과 정부 간의 신뢰 속에서 차근히 정비해 나가야 한다. '세계 최초'가 '세계 최고'가 아니라는 걸 알고 실천할 때, 지능형 로봇을 비롯한 K-AX가 산업 현장에 안착할 수 있다.

2026.06.28 14:19이현승 컬럼니스트

[기경학회 AX칼럼] K-AX 패러다임 대전환, 구호에 그치지 말아야

AX(AI Transformation, 인공지능 전환)가 대한민국 경쟁력을 좌우하는 핵심 키워드로 부상했습니다. AX는 단순히 기업이 AI를 도입하는 차원을 넘어 국가의 생산성, 산업 경쟁력, 안보, 인구구조 문제를 해결하는 핵심 전략입니다. AX를 대한민국의 미래라고 말하는 이유입니다. 지디넷코리아는 기술경영경제학회(기경학회)의 'AX칼럼'을 11회 연재합니다. 기술경영경제학회는 기술혁신의 학제적 연구를 바탕으로 기술경영·기술경제·기술정책의 지식과 현장 적용을 연결해 온 학술 공동체로 1992년 설립했습니다. AI 전환은 새로운 도구를 들여놓는 일로 끝나지 않습니다. 현장의 암묵지, 기업의 루틴, 독점적 데이터, 응용 기술 기반 비즈니스 모델이 함께 바뀔 때 비로소 산업 경쟁력이 생깁니다. 기경학회의 11회 연재는 “AI를 얼마나 많이 쓰는가”가 아니라 “한국 산업이 AI를 흡수할 기초체력을 갖추었는가”를 묻습니다. 그 질문의 중심에는 제조가 있지만, 제조를 좁은 공장 자동화가 아니라 현장지식의 자산화와 기업 루틴의 재설계가 맞물리는 산업 전환의 축으로 봅니다. 데이터 주권, 에너지, 공급망, 인프라, 표준, 글로벌 사업화까지 이어지는 이 전환의 조건을 따라가며 AX 시대 한국 산업이 다시 세워야 할 기반을 진단합니다. (편집자 주) 10년 전 다보스포럼에서 클라우스 슈밥이 주창했던 제 4차 산업혁명은 한동안 구호에 머물렀다. 그러나 생성형 AI의 등장 이후, 그 실체가 'AX(AI Transformation)'라는 이름으로 산업 현장에서 빠르게 구현되고 있다. 더 이상 미래 담론이 아니라 현재진행형의 산업혁명이 된 것이다. AX는 기존의 산업혁신 구조를 근본적으로 재편하고 있다. 지멘스가 마이크로소프트와 함께 출시한 'Industrial Copilot'은 현장 엔지니어가 자연어로 설비와 대화하며 생산을 최적화하는 시대를 열었다. 엔비디아와 폭스콘은 대만에 'AI 팩토리'를 구축하며 제조 자체를 데이터 학습 과정으로 전환하고 있다. 국내에서도 포스코의 'PosFRAME'은 베테랑 조업자의 판단을 학습한 AI가 제철소 고로 운영의 의사결정을 지원한다. 산업혁신 단위가 'R&D-제조-마케팅'의 선형 가치사슬에서 '데이터-학습-추론'의 순환 구조로 이동하고 있는 것이다. 여기서 우리나라 산업이 마주한 본질적 질문이 등장한다. AX의 핵심 자원은 무엇인가. 흔히 '데이터'라고 답하지만, 산업현장에서 진정 가치 있는 데이터는 정형화된 수치가 아니다. 30년 차 용접 명장의 손끝 감각, 반도체 공정 엔지니어의 경험적 직관, 정유공장 운전원의 미세한 압력 변화 판독 능력—이러한 '암묵지(tacit knowledge)'야 말로 진짜 자산이다. 마이클 폴라니가 일찍이 갈파했듯 "우리는 말할 수 있는 것보다 더 많은 것을 안다." 따라서 AX의 본질은 범용 AI 도입이 아니라, 현장의 암묵지를 디지털 명시지로 전환해 자산화하는 데 있다. 이는 천동설에서 지동설로 넘어가는 코페르니쿠스적 인식 전환이다. 지금까지 산업의 중심에는 '설비'와 '공정'이 있었고, 사람의 노하우는 그 주변을 보조하는 요소로 간주됐다. 그러나 AX 시대에는 '암묵지'가 중심에 놓이고, 설비와 공정은 그것을 추출·학습·재현하는 인프라로 재정의된다. 글로벌 선도기업들이 '디지털 트윈'과 '산업 파운데이션 모델'에 사활을 거는 이유다. 문제는 이 전환이 개별 기업의 노력만으로는 결코 완성될 수 없다는 점이다. 30년 경력 장인의 노하우가 학습 데이터로 전환되는 순간, 그것은 누구의 자산인가. 공장 카메라가 작업자의 동작을 기록할 때 개인정보보호는 어디까지 허용하는가. 협력업체와 공유한 공정 데이터의 권리는 어떻게 분배되는가. EU는 개인정보 보호의 'GDPR'을 넘어 2024년 발효된 '데이터법(Data Act)'에서 IoT·산업장비가 생성하는 비(非)개인 데이터의 접근·이전·공유 권리를 명문화했고, 'AI법(AI Act)'을 마련하면서 산업 데이터 거버넌스의 삼각축을 완성했다. 독일의 'GAIA-X'와 'Manufacturing-X'는 기업 간 데이터 주권을 보장하는 공유 인프라를 구축 중이며, 미국은 'CHIPS Act'와 NIST의 'AI 위험관리 프레임워크(RMF)'로 제조-AI 결합을, 일본은 '소사이어티 5.0' 아래 중소제조업 암묵지의 디지털화를 국가 과제로 격상했다. 여기서 한 가지 착각을 경계해야 한다. 'AI'를 잘 하고 '제조'를 잘한다고 '제조 AI'에서 앞서갈 수 있는 것이 아니다. 제조 AI의 진짜 승부처는 현장 암묵지의 디지털 전환 역량에서 갈린다. 따라서 지금 우리나라에 필요한 것은 단발성 'AI 전환 지원사업'이 아니라 시스템적 대전환이다. 개인정보보호법·산업디지털전환촉진법·AI기본법 간의 정합성 확보, 암묵지 자산화를 가능케 할 회계·세제·지식재산 기준 마련, 데이터·AI 인재의 산업현장 배치를 위한 인력정책 재설계, 그리고 AI 팩토리를 지탱할 전력·냉각·재생에너지 인프라 확충까지-이 모든 영역이 동시다발적으로 움직여야 한다. 다행히 우리나라는 세계 최고 수준의 제조 역량과 숙련 인력이라는 추출 가능한 암묵지의 보고(寶庫)를 보유하고 있다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업의 인식론적 전환이며, 우리나라가 이 코페르니쿠스적 변화의 주체가 될지 객체로 머물지가 향후 10년 K-AX의 명운을 가를 것이다.

2026.06.06 09:05안준모 컬럼니스트

"AI는 도구가 아니라 R&D 혁신 행위자"...기경학회, 서울서 국제학회

“혁신가는 반드시 인간이어야 하는가?” 불과 몇 년 전만 해도 다소 철학적으로 들렸던 질문이 이제는 글로벌 연구개발(R&D) 현장의 현실적 의제가 됐다. 생성형 AI와 에이전틱 AI(agentic AI), 피지컬 AI(physical AI)가 연구개발(R&D) 핵심 과정에 직접 개입하기 시작하면서 기업의 혁신 방식 자체가 바뀌고 있기 때문이다. 이 같은 변화 속에서 국내외 혁신·기술경영 석학과 정책기관, 산업계 리더들이 서울에 모인다. 기술경영경제학회(KOSIME, 기경학회, 학회장 안준모 고려대 교수)는 오는 29일부터 30일까지 고려대학교 안암캠퍼스에서 'R&D Management Workshop 2026 in Seoul'을 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 영국 R&D Management Journal(RADMA), 고려대학교 정부학연구소(IGS)와 공동으로 진행한다. 워크숍의 핵심 주제는 'The Future of R&D Management in the Era of AI'다. 단순히 AI 활용 사례를 넘어 “AI 시대에 R&D 조직은 어떻게 재설계해야 하는가?"라는 보다 근본적인 질문을 다룬다. “AI는 생산성 도구를 넘어 혁신의 주체로 이동” 이번 워크숍이 주목받는 이유는 AI를 단순히 자동화 기술이 아니라 '혁신 행위자(agent)'로 바라본다는 점이다. 실제, 세계적 SSCI 학술지인 R&D Management는 최근 'The Non-Human Innovator: Agentic AI, Physical AI, and the Transformation of R&D Management'를 주제로 특별호(Call for Papers)를 발표했다. 이 특별호는 “혁신가는 반드시 인간이어야 하는가?”라는 질문을 중심에 둔다. 생성형 AI와 자율형 AI 시스템이 아이디어 생성, 실험 설계, 기술 탐색, 의사결정에 참여하면서 AI가 더 이상 단순히 보조도구가 아니라 혁신 프로세스의 일부로 진입했다는 것이다. 특히 ▲인간과 AI의 최적 역할 분담은 어디까지인가 ▲AI가 생성한 지식과 특허의 소유권은 누구에게 있는가 ▲AI가 조직의 전문성과 판단력을 약화시킬 가능성은 없는가 ▲개방형 혁신(Open Innovation)은 AI 시대에 어떻게 재정의해야 하는가 등의 질문이 핵심의제로 떠올랐다. 이는 단순히 기술 이슈가 아니라 조직 설계, 리더십, 거버넌스, 기업 전략 전반의 문제라는 점에서 경영학계와 산업계의 시선을 모았다. 안준모 회장 “AI시대 경쟁력은 연결과 거버넌스에서 나와” 행사를 총괄하는 안준모 기술경영경제학회장은 AI 시대의 경쟁력은 단순히 기술 확보가 아니라 '혁신 생태계 설계 능력'에 달려 있다고 강조한다. 안 회장은 "AI 시대의 R&D는 더 이상 개별 기업이나 연구소의 폐쇄형 혁신으로 설명할 수 없다”며 “데이터, 인재, 플랫폼, 정책, 산업을 연결하는 국가단위 혁신 생태계 구축이 중요하다"고 말했다. 이어 “대한민국은 제조업 경쟁력과 ICT 인프라, 빠른 실행력을 동시에 갖춘 몇 안 되는 국가”라며 “AI 기반 R&D 혁신을 선도할 잠재력이 충분하다”고 평가했다. 특히 그는 “앞으로는 기술 자체보다 기술을 어떻게 연결하고 협력하며 신뢰 가능한 거버넌스를 설계하느냐가 국가 경쟁력을 좌우할 것”이라고 짚었다. AI 시대, R&D 조직은 어떻게 바뀌어야 하나 이는 최근 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 중요성이 커지고 있는 '기술주권(Technology Sovereignty)' 논의와도 맞닿아 있다. 이번 워크숍에서는 △AI 전략과 거버넌스 △AI 기반 평가·의사결정 시스템 △AI와 노동·인적자본 △오픈 이노베이션 △국가 전략기술 △AI 정책 설계 등 30여 개 세션을 운영한다. 특히 'How to Open R&D? – New R&D Collaboration among Technology Sovereignty'를 별도 테마로 구성해 AI 시대 글로벌 협력과 기술주권 사이의 균형 문제를 집중 논의한다. 행사에는 케임브리지대 팀 민셜(Tim Minshall) 교수, 알베르토 디 미닌(Alberto Di Minin) 교수, 레티지아 모르타라(Letizia Mortara) 교수, 앤트워프대 윔 반하버베케(Wim Vanhaverbeke) 교수 등 세계적 혁신·기술경영 석학들이 참여한다. 국내에서는 과학기술정보통신부 배경훈 부총리 축사와 함께 LG AI연구원 임우형 박사가 기조강연을 한다. 학회는 “AI는 단순히 생산성 도구를 넘어 국가혁신 시스템과 R&D 의사결정 구조 자체를 재편하고 있다”면서 “AI시대 리더십은 더 이상 모든 답을 아는 것이 아니라, 인간과 AI가 함께 작동하는 구조 속에서 어떤 질문을 던지고 어떤 거버넌스를 설계할 것인가의 문제로 이동하고 있다”고 진단했다. 이번 워크숍은 결국 하나의 질문, 'AI 시대, 혁신의 주체는 누구인가'로 귀결한다면서 "이 질문에 대한 답을 가장 먼저 고민하는 국가와 기업이 다음 혁신 질서를 주도할 것"이라고 강조했다. 한편 기술경영경제학회(KOSIME)는 35년차(1992년 설립)에 접어든 기술·경영·경제의 융합 연구를 선도하는 국내 대표 학술단체다. 기술이 곧 국가 경쟁력인 시대를 맞아 최전선 지식 허브 역할을 하고 있다. 한국산업의 기술혁신 전환기를 함께하며, 과학기술정책·산업혁신·디지털 전환·기술사업화·국가 R&D·스타트업 생태계 등 현장 밀착형 의제를 다룬다. 대학·출연연·산업계·정부가 한 자리에 모이는 산·학·연·관 플랫폼으로, 학술 연구와 정책·산업 현장을 구체적으로 연결한다. 최근에는 생성형 AI·에이전틱 AI·반도체 경쟁·디지털 주권 등 국가 미래를 좌우할 핵심 의제를 정면으로 다루고 있다.

2026.05.17 09:19방은주 기자