인공지능은 그 자체로서도 기술의 진보라는 가치를 가지지만 산업적으로는 여러 산업 분야에 응용되어 각종 산업에서 생산하는 상품과 서비스의 부가가치를 증대시키는 역할을 한다. 따라서 인공지능을 둘러싼 규제와 정책에 대해서는 넓은 시각에서 고려해야 한다. 먼저 인공지능 개발을 위한 기반 조성 및 알고리즘 기술 개발과 데이터 활용, 애플리케이션 구축 및 최종 이용의 생애주기를 포괄하는 범용의 프레임워크를 구축해야 한다. 다른 한편으로는 사안별 특성에 맞는 유연한 대처를 할 수 있도록 하는 개별적인 프레임워크가 필요하다.
본 연구를 통해 개별적 문제를 모두 다룰 수는 없으므로, 인공지능 생애주기의 관점에서 거버넌스와 규제 문제를 살펴보고자 한다. 인공지능 생애주기의 첫 번째 단계로 인공지능 기술 등을 연구하고 개발할 수 있는 산업 기반을 구축하는 과업이 있다. 여기서는 물리적인 인프라와 인공지능 산업 기반을 조성하기 위한 지원 정책뿐만 아니라, 연구개발의 생태계를 구축하기 위한 제도적 문제가 존재한다. 이들을 위한 규제 개선 역시 중요한 법적 쟁점이다. 두 번째 단계는 연구와 산업 기반을 바탕으로 인공지능 알고리즘을 개발하기 위한 노력이다. 알고리즘 개발 과정에서 인공지능 윤리를 어떤 방법으로 관철할 것인지의 문제가 가장 큰 법적 쟁점이다. 셋째로, 데이터를 수집하고 보관 및 분석하여 활용하는 단계를 거친다. 데이터의 풍부성을 유지하면서도 활용 과정에서 개인의 프라이버시를 비롯한 권리들을 어떻게 보호할 것인지가 문제된다. 데이터의 무결성을 지키기 위한 조치와 데이터 공유를 활성화하기 위한 제도적 방안도 중요하다. 넷째로, 인공지능 기술을 제품이나 서비스에 적용(application)하는 단계가 존재한다. 이 단계에서는 무엇보다도 개별 영역별 규제와 정책 관할을 조정하는 문제가 중요하다. 즉, 행정기관들을 포함한 당사자들의 갈등을 해소할 수 있는 거버넌스를 만드는 일이 관건이 된다. 마지막으로 이용자의 최종 소비를 통해 인공지능 시스템의 가치 사슬이 완성된다. 다변화된 이용자의 개념을 법제도에 반영하여, 실질적인 이용자 보호를 이루기 위한 거버넌스를 구축하는 것이 이 단계에서의 중요한 과제이다.
인공지능의 개발에서 활용에 이르는 생애주기를 고려할 때, 중요한 것은 인공지능 산업을 촉진하기 위한 진흥 정책과 리스크에 대해 대응하는 규제 정책의 균형이다. 개발자, 기업 및 이용자 등 모든 참여 주체에게 이로운 방향으로 인공지능을 수용할 수 있는 체계를 마련하는 것이 인공지능과 관련한 법학의 목표이다.
Artificial Intelligence(AI) itself has the value of technological progress, but it is applied to diverse industrial fields industrially and plays a role in increasing the added value of goods and services produced in various industries. Therefore, regulations and policies surrounding AI should be considered from a broad perspective. First of all, it is necessary to establish a universal framework that encompasses the life cycle of creating a foundation for AI development and developing algorithm technology, data utilization, application construction, and end-use. On the other hand, an individual framework is needed that allows flexible responses to suit the characteristics of each case.
Since it is not possible to address all individual issues, this study will look at governance and regulatory issues from the perspective of the AI life cycle. As the first stage of the AI life cycle, there is a task of establishing an industrial base for research and development of AI technology. Here, there are institutional problems to build an ecosystem of R&D as well as support policies to create a physical infrastructure and AI industry base. Improving regulations for them is also an important legal issue. The second stage is an effort to develop AI algorithms based on research and industry base. The biggest legal issue is how to implement AI ethics in the process of algorithm development. Third, data is collected, stored, analyzed, and utilized. The issue is how to protect personal privacy and other rights in the process of using data while maintaining the abundance of data. Measures to protect data integrity and institutional measures to promote data sharing are also important. Fourth, there is a stage of applying AI technology to products or services. At this stage, above all else, the issue of coordinating regulations and policy jurisdictions for each area is important. In other words, the key is to create governance that can resolve conflicts between parties, including administrative agencies. Finally, the value chain of the AI system is completed through the final consumption of users. It is an important task at this stage to reflect the diversified concept of users in the legal system and establish governance to achieve practical user protection.
When considering the life cycle of AI from development to utilization, what is important is the balance of promotion policies to promote the AI industry and regulatory policies that respond to risks. The goal of law related to AI is to prepare a system that can accommodate AI in a way that is beneficial to all participating entities such as developers, companies and users.
