[기고] AI 고속도로, 기술보다 제도가 속도를 결정한다
챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] "인공지능(AI)이 바꾸지 않는 산업은 없다." 요즘 부쩍 실감하는 말이다. 실제 글로벌 기술 기업의 최고경영자(CEO)들이 한국을 찾는 이유도 여기에 있다. 최근 아시아 태평양 경제협력체(APEC) 회의 기간 중 방한한 엔비디아 젠슨 황 CEO는 국내 대기업 총수들과 잇따라 만남을 가졌다. 이른바 '깐부 미팅'이라 불린 그 만남에서 그는 "한국은 세계에서 가장 빠른 AI 국가가 될 수 있다"고 강조하며 그래픽처리장치(GPU) 공급과 협력 확대를 약속했다. 이에 따라 새정부의 AI 국정과제인 'AI 3대 강국 도약'과 'AI 고속도로 구축' 전략이 국제무대에서 다시 한 번 부각되는 계기가 됐다. AI 고속도로란, 단순히 GPU와 데이터센터를 더 짓겠다는 계획에서 그치는 것이 아니다. 산업화 시대의 고속도로가 물류를, 정보화 시대의 초고속망이 데이터를 움직였다면, 이제 AI 고속도로는 지식과 연산이 흐르는 인프라를 뜻한다. 반도체, 클라우드, 데이터, 네트워크가 모두 맞물려야만 가능한 구조다. AI 경쟁력은 누가 더 빠른 칩을 갖고 있느냐가 아니라, 이 모든 자원을 얼마나 효율적으로 연결해 대규모 연산을 구현하느냐, 즉 '스케일'을 확보하느냐에 달렸다. 젠슨 황 말처럼 "AI의 시대는 컴퓨팅의 시대"지만, 그 거대한 컴퓨팅 인프라가 실제로 돌아가게 만드는 힘은 기술만이 아니다. 투자와 전력, 인프라, 제도와 정책이 함께 맞물릴 때 비로소 AI 산업의 속도가 결정된다. AI 산업의 성패는 결국 스케일에 달려 있다. GPU와 메모리, 전력 인프라, 냉각시설, 데이터센터를 얼마나 빠르고 안정적으로 확보하느냐가 관건이다. 하지만 현실은 단순한 투자 경쟁을 넘어선다. AI 연산 수요가 폭증하면서 국내 전력망이 이를 얼마나 감당할 수 있을지가 새로운 변수가 됐다. 일부 지역에서는 데이터센터 신·증설이 송전 설비 부족으로 지연되고, 대규모 전력공급 승인 자체가 늦어지는 사례도 나타난다. 결국 기업은 기술력만이 아니라, 정책 환경과 인허가 절차, 에너지 공급 등 외부 여건의 제약을 미리 파악하고 대응할 수 있는 감각과 실무적 판단력을 갖춰야 한다. AI 고속도로의 또 하나의 축은 데이터다. AI는 결국 데이터를 먹고 자란다. 하지만 데이터가 많다고 해서 곧바로 경쟁력이 되는 것은 아니다. 데이터를 얼마나 빠르고 안전하게 모으고, 어떻게 결합해 학습할 수 있느냐가 관건이다. 데이터 이동과 보안, 프라이버시, 국경 간 데이터 이전 제한 등은 기술문제이면서 동시에 제도문제다. 특히 파운데이션 모델을 학습할 때는 웹데이터나 외부 콘텐츠 속에 포함된 저작권·개인정보 이슈를 세심히 검토해야 한다. 데이터 출처의 합법성과 이용 목적의 정당성을 확보하지 않으면, 아무리 뛰어난 모델이라도 상용화 단계에서 법적 리스크로 발목이 잡힐 수 있다. 따라서 기업은 법무·기술·보안 부서가 함께 '데이터 플로우 맵'을 설계하고, 학습 데이터의 수집부터 활용까지 전 과정의 컴플라이언스를 관리해야 한다. 이처럼 기술의 속도가 빠른 만큼, 제도의 유연성도 필요하다. AI 산업은 하루가 다르게 진화하지만, 규제는 아직 과거형에 머물러 있는 경우가 많다. 기업이 새로운 서비스를 시도할 때마다 "이게 합법인가, 위법인가"를 확인하느라 속도가 늦어진다면, 혁신의 기회는 결국 이 나라에 남아있지 않을 것이다. 정부가 추진 중인 AI 샌드박스, 실증특례, 테스트베드 제도는 이러한 현실을 보완하기 위한 시도다. 일정 기간 규제를 유예하거나, 실제 환경에서 신기술을 검증할 수 있도록 지원함으로써 '실험과 실패가 가능한 제도적 공간'을 마련했다는 점에 의의가 있다. 하지만 제도 유연성만으로는 충분하지 않다. 보다 근본적인 법과 제도의 과제를 짚어야 한다. 첫째, AI가 내린 판단이 사회적으로 영향을 미칠수록 기업은 "왜 이런 결과가 나왔는가", "오류가 발생하면 누가 책임지는가"를 설명할 수 있어야 한다. 법은 기업에게 투명성과 설명책임을 요구하되, 반대로 기업이 충분한 안전조치와 검증 절차를 갖췄다면 사고 발생 시 책임을 감경받을 수 있는 체계도 함께 마련해야 한다. 규제는 처벌의 수단이 아니라 예측가능성을 보장하는 안전장치가 되어야 한다. 둘째, 규제의 층위와 차등화가 필요하다. 의료·금융·채용 등 사회적 파급력이 큰 고영향 AI 분야는 엄격히 관리하되, 연구개발이나 제조공정처럼 위험이 낮은 영역은 절차를 간소화하고 규제를 완화할 필요가 있다. 모든 AI를 동일한 기준으로 관리하려 한다면 속도도, 신뢰도 모두 잃게 된다. 결국 우리나라가 AI 3대 강국으로 나아가기 위해 필요한 것은 기술력과 함께 뒷받침되는 제도적 신뢰다. 기업이 마음껏 도전할 수 있는 예측 가능한 규제환경, 그리고 국민이 안심할 수 있는 투명한 책임체계가 균형을 이루어야 한다. 젠슨 황이 말한 "가장 빠른 AI 국가"는 GPU 속도가 빠른 나라가 아니라, 혁신의 속도와 제도의 속도가 함께 달리는 나라일 것이다. 한국이 지금 그 고속도로 위에서 방향을 제대로 잡는다면, 우리는 기술뿐 아니라 신뢰의 품격에서도 세계의 모범이 될 수 있을 것이다.
