국경 넘나드는 AI 리스크, 글로벌 기업이 고려할 핵심 전략 5가지

2024년 말 기준으로 이미 70개국 이상이 AI 관련 규제를 발표했거나 제정 작업을 진행 중이다. 하지만 ‘책임 있는 사용’에 대한 정의는 국가별로 극명하게 다를 수 있다. 한 시장에서 혁신을 촉진하는 요소가 다른 시장에서는 규제 집행의 대상이 될 수 있다.

그 결과, 글로벌 기업이 국경을 넘어 AI를 확장하는 과정에서 반드시 고려해야 할 법과 규제는 점점 더 복잡해지고 있다.

예를 들어 미국 정부의 현재 AI 전략은 새로운 규제를 도입하기보다, 기존 법률을 준수하는 범위 내에서 경제 전반에 걸친 책임 있는 도입을 강조하고 있다. 사전 규제보다는 표준이 자연스럽게 형성되고, 실제로 확인된 피해에 대응하는 방식을 선호한다. 반면 EU AI 법안은 광범위한 리스크 기반 분류 체계를 도입하고, 벤더, 도입 기업, 사용자에게 엄격한 의무를 부과한다. 캘리포니아에서 규정을 충족한 시스템이 EU의 기준에는 부적합 판정을 받을 수 있으며, 뉴욕에서 학습된 알고리즘이 브뤼셀에서는 ‘고위험’ 시스템으로 분류돼 엄격한 검토 대상이 될 수 있다.

AI 시스템, 데이터, 의사결정이 여러 관할권을 오가는 상황에서 규제 사각지대를 피하려면, 개발 단계부터 배포에 이르기까지 거버넌스 전반에 컴플라이언스를 내재화해야 한다. 국경 간 AI 리스크 관리를 위해 고려해야 할 5가지 핵심 전략을 소개한다.

1. AI가 지나가는 모든 국가의 규제를 추적하라

글로벌 AI 거버넌스는 도구가 어디에서 개발됐는지뿐 아니라, 그 결과물과 데이터가 어디로 이동하는지에 대한 가시성을 확보하는 데서 출발한다. 한 국가에서 구축된 AI 모델은 다른 국가에서 배포, 재학습, 재사용될 수 있는데, 이때 새로운 규제 체계에 편입됐다는 사실을 기업이 인지하지 못하는 경우가 적지 않다.

여러 국가에서 사업을 전개하는 기업은 모든 AI 사용례와 벤더 관계, 데이터셋을 지리적 위치와 업무 기능별로 정리한 AI 인벤토리를 유지해야 한다. 이는 어떤 법과 규제가 적용되는지를 명확히 할 뿐만 아니라, 의존성과 잠재적 리스크를 드러내는 역할도 한다. 예를 들어 미국 소비자 데이터를 학습한 모델이 유럽 고객에 대한 의사결정에 활용되는 상황이 이에 해당한다.

이는 AI를 위한 컴플라이언스 지도를 구축하는 과정으로 볼 수 있다. 기술 스택과 글로벌 사업 범위가 변화함에 따라 함께 진화하는, 살아있는 문서로 봐야 한다.

2. 각 지역별 규제 방식의 핵심 차이를 이해하라

중대한 컴플라이언스 리스크는 AI가 모든 지역에서 동일한 방식으로 규제된다고 가정하는 데서 비롯된다. EU AI 법안은 AI 시스템을 최소, 제한, 고위험, 허용 불가 등 리스크 수준에 따라 분류하고, 채용, 대출, 헬스케어, 공공 서비스와 같은 고위험 영역에 대해서는 상세하고 엄격한 요건을 부과한다. 이를 준수하지 않을 경우 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연간 매출의 7%에 해당하는 과징금이 부과될 수 있다.

반면 미국에는 단일 연방 차원의 AI 규제 프레임워크가 존재하지 않는다. 이로 인해 캘리포니아, 콜로라도, 일리노이 등 일부 주에서 투명성, 소비자 프라이버시 보호, 편향 완화에 초점을 둔 정책을 각각 도입하고 있다. 고용기회균등위원회(EEOC)와 연방거래위원회(FTC) 등 연방 기관 역시 기존 법률을 활용해 AI와 관련된 차별 행위나 기만적 관행을 단속하고 있다.

다국적 기업 입장에서는 하나의 제품에 여러 개의 규제 준수 모델이 필요하다는 의미다. 미국 영업 조직에 도입된 생성형 AI 어시스턴트는 현지 법률상 저위험으로 분류될 수 있지만, 유럽의 고객 접점 환경에서 활용될 경우 ‘고위험’ 시스템으로 간주돼 전혀 다른 수준의 규제 적용을 받을 수 있다.

3. 획일화된 AI 정책을 적용하지 말라

기업의 AI 정책은 공정성, 투명성, 책임성과 같은 보편적 원칙을 제시해야 하지만, 모든 지역에 동일한 통제 방식을 요구해서는 안 된다. 지나치게 경직된 프레임워크는 일부 지역에서는 혁신을 저해하고 다른 지역에서는 핵심적인 컴플라이언스 요구 사항을 놓치는 결과로 이어질 수 있다.

대신 의도와 지역에 따라 확장 가능한 거버넌스 체계를 마련해야 한다. 윤리적 AI에 대한 글로벌 기준을 먼저 정립한 뒤, 여기에 지역별 지침과 실행 규칙을 단계적으로 덧붙이는 방식이다. 이 접근법은 일관성을 유지하면서도 각 지역의 특성을 무시하지 않는다. EU의 까다로운 문서화 요구를 충족할 수 있는 유연성과, 주 단위 법률 변화에 대응할 수 있는 민첩성, 아직 AI 규제가 명확하지 않은 시장에서도 안정적으로 운영할 수 있는 명확성을 동시에 확보할 수 있다.

이 과정에서 가장 엄격한 규제를 기준점으로 삼는 ‘하이 워터마크(high watermark)’ 접근법은 다른 관할권의 규제가 뒤따라 강화될 때 발생할 수 있는 비용 부담과 재작업을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

4. 법무 및 리스크 팀을 초기부터 꾸준히 참여시켜라

AI 관련 규제는 너무 빠르게 변화해 법무팀이 마지막 단계에서 점검하는 식으로는 따라가기 어려워지고 있다. AI 설계 및 배포 초기부터 법률 자문과 리스크 책임자를 참여시키면, 새롭게 등장하는 규제 요구를 사후가 아닌 사전 대응 관점에서 반영할 수 있다.

이제는 기술, 법무, 리스크 팀 간의 협업이 선택이 아니라 필수가 되고 있다. 이런 교차 기능팀은 AI 활용 방식과 데이터 출처, 벤더 의존성을 평가할 때 공통된 언어를 공유해야 한다. 그러나 실제 현장에서는 ‘AI’, ‘학습’, ‘배포’에 대한 정의가 부서마다 다르게 사용되는 경우가 많다. 이런 인식 차이는 거버넌스 사각지대를 초래할 수 있다.

모델 개발 단계부터 법률적 관점을 통합하면, 규제 당국의 질의가 본격화되기 훨씬 이전에 문서화, 설명 가능성, 서드파티 리스크에 대해 보다 합리적이고 선제적인 판단을 내릴 수 있다.

5. AI 거버넌스를 고정된 규칙이 아닌 ‘진화하는 체계’로 운영하라

AI 규제 환경은 당분간은 계속해서 변화할 전망이다. EU AI 법안이 구체화되는 동시에 미국 각 주가 자체적인 규칙을 마련하고 있고, 캐나다와 일본, 브라질 등도 서로 다른 규제 프레임워크를 도입하고 있다.

앞선 기업은 AI 거버넌스를 일회성 프로젝트로 보지 않는다. 대신 이를 지속적으로 확장되고 조정되는 생태계로 인식한다. 모니터링과 테스트, 대응은 연례 점검이 아니라 일상적인 운영의 일부가 되고, 변화에 대한 적응 속도 역시 기술 발전 속도에 맞춰 유지된다. 컴플라이언스, 기술, 비즈니스 조직이 정보를 공유하며 통제 체계가 기술과 함께 진화하도록 만드는 것이 핵심이다.

AI 규제 준수의 핵심

AI의 영향력은 전 세계에 미치지만, 그로 인한 리스크는 지역 중심적으로 나타난다. 각국 정부는 제대로 관리하지 않으면 빠르게 리스크가 확대되는 변수를 새롭게 추가하고 있다. 규제 준수를 고정된 요구 사항으로 취급하는 것은 리스크를 일회성 감사로 바라보는 것과 다르지 않으며, 끊임없이 움직이는 요소를 놓치는 것이기도 하다.

앞으로의 AI 규제 환경에서 유리한 위치를 차지할 기업은 AI 거버넌스를 ‘계속 진행되는 리스크 관리’로 인식하는 곳이다. 초기 단계에서 노출 요인을 식별하고, 명확한 통제를 통해 이를 완화하며, 설계와 배포 전 과정에 회복탄력성을 내재화하는 전략이 그 핵심이다.
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