정부는 데이터 프라이버시, 편견, 안전 등에 대한 수많은 우려를 언급하며 AI를 관리하는 규정을 제정하기 위해 노력하고 있습니다.
AI News에서는 Oxylabs 의 수석 법률 고문인 네리유스 슈베이티스를 만나 AI 규제의 현황과 이것이 산업, 기업, 혁신에 미치는 잠재적 영향에 대해 알아보았습니다.
슈바이티스는 "지난 몇 년간의 붐은 AI 거버넌스에 대한 규제 프레임워크를 수립하려는 움직임을 촉발한 것으로 보인다"고 설명했다.
"이것은 자연스러운 발전입니다. AI의 부상은 데이터 프라이버시와 보호, 편견과 차별, 안전, 지적 재산권(IP) 및 기타 법적 영역과 해결해야 할 윤리에 문제를 제기하는 듯하기 때문입니다."
지역마다 규제 전략이 다릅니다
유럽연합의 AI법은 놀랍지 않게도 이 지역을 엄격하고 중앙집중적인 접근 방식으로 배치했습니다. 올해 발효된 이 규정은 2026년까지 완전히 발효될 예정입니다.
슈바이스티스는 EU가 다른 관할권에 비해 비교적 신속하게 행동했다고 지적했습니다. "우리가 볼 수 있는 가장 큰 차이점은 EU가 모든 유형의 AI 사용을 규제하는 통일된 규정을 발표한 비교적 빠른 속도입니다."
한편, 다른 지역에서는 더 단편적인 접근 방식을 선택했습니다. 예를 들어, 중국은 특정 AI 기술에 대한 규정을 단계적으로 시행해 왔습니다. Šveistys에 따르면, 중국은 2021년 초부터 AI 모델을 규제하기 시작했습니다.
“2021년에 그들은 추천 알고리즘에 대한 규제를 도입했고, 이를 통해 디지털 광고 분야에서 그들의 역량이 향상되었습니다. 그 뒤를 이어 2022년에 딥 합성 모델, 즉 일반적으로 딥페이크와 콘텐츠 생성에 대한 규제가 도입되었습니다.”라고 그는 말했습니다.
"그런 다음 2023년에 생성 AI 모델에 대한 규제가 도입되었습니다. 이 모델이 상업적으로 큰 인기를 얻었기 때문입니다."
반면 미국은 상대적으로 접근 방식이 조율되지 않은 상태입니다. 연방 수준의 규제는 아직 제정되지 않았으며, 노력은 대부분 주 수준에서 나타나고 있습니다.
"소위 캘리포니아 AI법과 같은 주 단위 규제가 제안되었지만, 시행되더라도 실현되기까지는 시간이 좀 걸릴 수 있습니다."라고 슈베이티스는 지적했습니다.
미국에서 통합 AI 규정을 시행하는 데 있어 이러한 지연은 기업의 반발이 느린 출시에 어느 정도 기여하고 있는지에 대한 의문을 제기했습니다. 슈바이티스는 로비스트의 압력이 알려진 요인이지만 유일한 잠재적 이유는 아니라고 말했습니다.
" EU AI법에 대한 반발 도 있었지만, 그럼에도 불구하고 도입되었습니다. 따라서 미국에서의 지연이 로비 활동 때문인지 아니면 입법 과정에서의 다른 장애물 때문인지는 불분명합니다." 슈바이스티스가 설명합니다.
"또한 일부는 여전히 AI를 미래의 문제로 보고, 그것이 오늘날 이미 법적 문제인 정도를 충분히 인식하지 못하고 있기 때문일 수도 있습니다."
혁신과 안전의 균형
차별화된 규제 접근 방식은 지역 전체의 혁신 속도와 사업 경쟁력에 영향을 미칠 수 있습니다.
유럽의 규제 프레임워크는 엄격하기는 하지만 소비자 보호와 윤리 준수를 보장하는 것을 목표로 합니다. 규제가 덜한 환경에서는 이러한 부분이 부족할 수 있습니다.
"더욱 엄격한 규제 프레임워크는 AI 분야 기업에 컴플라이언스 비용을 부과하고 경쟁력과 혁신을 저해할 수 있습니다. 반면에 소비자를 보호하고 특정 윤리적 규범을 준수하는 이점을 제공합니다." 슈바이스티스가 언급했습니다.
이런 균형은 특히 타겟 광고와 같은 AI 관련 분야에서 두드러지는데, 이러한 분야에서는 알고리즘 편향에 대한 조사가 점점 더 엄격해지고 있습니다.
AI 거버넌스는 종종 AI를 특별히 대상으로 하는 법률을 넘어 데이터 수집 및 개인 정보 보호를 규제하는 것과 같은 관련 법률 영역을 통합합니다. 예를 들어 EU AI법은 엘리베이터와 같은 물리적 장치에서 AI 사용을 규제합니다.
"또한, 광고를 위해 데이터를 수집하는 모든 기업은 AI 규제가 타겟 광고의 알고리즘적 편향도 다룰 수 있기 때문에 잠재적으로 영향을 받을 수 있습니다."라고 Šveistys는 강조합니다.
관련 산업에 미치는 영향
AI 개발과 깊이 얽힌 한 산업은 웹 스크래핑입니다. 일반적으로 공개적으로 사용 가능한 데이터를 수집하는 데 사용되는 웹 스크래핑은 AI 주도 진화를 겪고 있습니다.
"데이터 수집, 검증, 분석 또는 안티 스크래핑 조치 극복을 통해 AI는 웹 스크래핑 작업의 효율성, 정확성 및 적응성을 대폭 개선할 수 있는 많은 잠재력이 있습니다."라고 Šveistys는 말했습니다.
그러나 AI 규제와 관련 법률이 강화됨에 따라 웹 스크래핑 회사는 더 많은 감시를 받게 될 것입니다.
슈베이스티스는 "AI 규정은 또한 웹 스크래핑 산업과 항상 매우 관련이 있었던 개인정보 보호법이나 저작권법과 같은 특정 법률 분야에 주목하게 할 수도 있습니다."라고 덧붙였습니다.
"결국, 적절한 허가 없이 그러한 법률로 보호되는 콘텐츠를 스크래핑하는 것은 항상 법적 문제로 이어질 수 있으며, 이제 이런 방식으로 AI를 사용하는 것도 마찬가지입니다."
저작권 분쟁과 법적 선례
AI 규제의 영향은 더 넓은 법적 영역에서도 나타나고 있으며, 특히 생성적 AI 도구와 관련된 사례에서 두드러진다.
저자, 예술가, 음악가들이 OpenAI와 주요 후원사인 Microsoft 등 AI 거대 기업을 상대로 저작권이 있는 저작물이 적절한 허가 없이 AI 시스템을 훈련하는 데 사용됐다고 주장하는 대규모 소송을 제기했습니다.
슈바이티스는 "이러한 사례는 AI 개발을 위한 저작권이 있는 자료 사용의 법적 경계를 결정하고 디지털 시대에 지적 재산권(IP) 보호하기 위한 법적 선례를 수립하는 데 핵심적입니다."라고 말했습니다.
이러한 소송은 해결에 수년이 걸릴 수 있지만, 그 결과는 AI 개발의 미래를 근본적으로 형성할 수 있습니다. 그렇다면 규제 및 법적 환경이 계속 진화함에 따라 기업은 지금 무엇을 할 수 있을까요?
"AI 교육을 위해 저작권이 있는 자료를 사용하는 구체적인 사례에 대해 말하자면, 기업은 웹 스크래핑 활동과 같은 방식으로 접근해야 합니다. 즉, 해당 분야의 법률 전문가의 도움을 받아 수집하려는 구체적인 데이터를 평가해야 합니다."라고 Šveistys는 권고합니다.
"AI 법률 환경은 매우 새롭고 빠르게 진화하고 있으며, 아직 참조할 만한 선례가 많지 않다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 따라서 AI 사용에 대한 지속적인 모니터링과 적응이 중요합니다."
이번 주에 영국 정부는 AI 모델을 훈련하기 위한 저작권이 있는 자료 사용에 대한 협의를 발표하면서 화제를 모았습니다. 제안에 따라 기술 회사는 소유자가 특별히 거부하지 않는 한 저작권이 있는 자료를 사용할 수 있습니다.
전 세계적으로 다양한 접근 방식에도 불구하고 AI 규제 추진은 기술 거버넌스에 중요한 순간을 알립니다. EU의 포괄적인 모델, 중국의 단계별 전략 또는 미국과 같은 더 좁은 국가 수준의 이니셔티브를 통해 전 세계 기업은 복잡하고 진화하는 프레임워크를 탐색해야 합니다.
앞으로의 과제는 혁신을 촉진하고 위험을 완화하는 적절한 균형을 찾아 AI가 잠재적 피해를 피하면서도 좋은 영향을 미칠 수 있도록 하는 것입니다.
(사진 제공: Nathan Bingle )
또한 참조: Anthropic은 재앙을 피하기 위해 AI 규제를 촉구합니다.
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AI 거버넌스: 새로운 글로벌 규제 분석이라는 제목의 기사가 AI News 에 처음 게재되었습니다.
