AI 규제, 만드는 것이 능사는 아니다
by. 🎶소소

AI 발전 속도가 빠른 만큼 규제 논의도 빠르게 진행되고 있는데요. 빠르게 발전하는 AI가 문제가 될 수 있는 것처럼, 성급한 AI 규제도 문제가 될 수 있습니다. 규제가 목표한 바를 달성하지 못하고 오히려 다른 문제를 만드는 역효과가 나타날 수도 있다는 것인데요. 스탠퍼드 인간 중심 AI 연구소(HAI)는 이러한 규제의 한계를 "AI 규제 불일치(AI Regulatory misalignment)"라고 지적합니다. 그래서 본격적으로 규제를 도입하기 전에 정책입안자들이 고민해 보면 좋을 것들에 관해 얘기해보려고 합니다.

규제 기관은 기업 못지않은 전문성과 역량을 갖추어야 합니다. 지난 레터에서 영국 정부가 AI에 대한 이해를 높이기 위해 AI 연구소를 만들고, 높은 급여를 주고 사람들을 뽑은 것처럼요. 어떤 정보의 공개를 요구할지, 공개 정보가 어떤 위험과 연결될지 식별하고 검증할 수 있어야 하기 때문이지요. 아직 정부 조직에는 기술전문가가 부족합니다. AI 전공 박사 중에 정부 기관을 커리어로 선택하는 비율은 전체의 1%에 불과하다고 합니다. 

새로운 규제 기관을 만들기보다는 기존 규제기관을 활용하는 것이 나을 수도 있습니다. 이미 많은 정부 기관이 AI를 규제하고 있습니다. 예를 들어, 미국에서는 수정헌법 14조의 적법절차 조항이 가석방 결정 시 사용된 위험 평가 방법을 공개시켰고, 신용기회평등법은 대출 거절 사유를 공개하도록 했습니다. 이렇게 AI 시스템은 현행 법률과 상호작용하고 있습니다.

제대로 된 규제를 만들고 집행하기 어려우니, 규제하지 말자는 뜻이 아닙니다. “AI가 중요한 만큼 규제도 ‘잘’ 해야 한다”는 단순한 주장이라면 기업의 규제 방어 논리와 크게 다르지 않겠지요. 하지만 기업이 주장하는 것과 다르게 규제를 잘 설계하는 것 역시 가능하고 필요합니다. 규제는 단지 도구일 뿐, 목표는 안전하고 효율적인 AI를 위한 정책 환경을 조성하는 것이라는 점을 한 번 더 되새겨 봅니다.