유럽연합(EU)은 디지털 기술의 확산 속도에 비해 제도적 안전장치가 뒤처지고 있다는 문제의식에서 출발해, 세계 최초로 포괄적인 AI 규제 프레임워크인 AI Act를 제정했다. 이 법은 단순히 기술을 제한하기 위한 규제가 아니라, AI를 사회에 안전하게 정착시키기 위한 기준선에 가깝다. 특히 글로벌 기업과 기술 공급자에게까지 영향을 미친다는 점에서, AI Act는 유럽 내부 규범을 넘어 국제 표준의 성격을 띠고 있다.

시장의 니즈: ‘빠른 혁신’과 ‘신뢰’ 사이의 균형

AI 기술은 생산성 향상과 비용 절감이라는 강력한 장점을 제공하지만, 동시에 차별·오판·책임소재 불명확성이라는 위험을 내포한다. 유럽 시장은 기술 발전 자체보다 신뢰 가능한 기술 환경을 더 중요한 경쟁 요소로 인식해 왔다. AI Act는 이러한 시장의 요구에 응답해, 혁신을 전면 차단하지 않으면서도 사회적 리스크를 최소화하는 규제 구조를 선택했다.

AI Act의 핵심 구조: 위험 기반 분류 체계

AI Act의 가장 중요한 특징은 AI를 일률적으로 규제하지 않고, 위험 수준에 따라 단계적으로 관리한다는 점이다. EU는 AI 시스템을 네 가지 범주로 구분한다. 첫째, 허용 불가(Unacceptable Risk) 영역으로, 사회적 신용 점수화나 무분별한 생체 인식 감시는 원칙적으로 금지된다. 둘째, 고위험(High Risk) AI로, 채용·금융·의료·교육·공공 서비스에 활용되는 시스템이 여기에 포함된다. 이 영역은 엄격한 사전 검증과 문서화, 데이터 품질 관리가 요구된다. 셋째, 제한적 위험(Limited Risk) AI는 사용자에게 AI 사용 사실을 명확히 고지해야 하며, 넷째, 최소 위험(Minimal Risk) AI는 별도의 규제 없이 자유로운 활용이 가능하다.

기업이 직면하는 실질적 과제

AI Act는 기술 개발자뿐 아니라 AI를 사용하는 기업에도 책임을 부여한다. 고위험 AI를 도입하는 기업은 데이터 편향성 검토, 의사결정 로그 관리, 설명 가능성 확보라는 과제를 동시에 해결해야 한다. 또한 위반 시에는 매출액 기준의 상당한 과징금이 부과될 수 있어, 규제 대응은 법무·IT·기획 부서의 협업 과제가 된다. 이는 AI를 ‘실험적 기술’이 아닌 ‘기업 인프라’로 다뤄야 한다는 신호이기도 하다.

기술·디자인·보안 관점에서의 도전 과제

AI Act는 기술 구현 방식에도 영향을 미친다. 모델의 성능만이 아니라, 어떤 데이터로 학습되었는지, 결과가 어떻게 도출되었는지, 사용자에게 어떻게 설명되는지가 중요해진다. 이는 UX 설계 단계에서부터 AI의 개입 범위를 명확히 드러내야 함을 의미하며, 보안 측면에서는 데이터 접근 통제와 로그 관리 체계가 필수 요소가 된다.

이롭게(Iropke)의 접근 방식: 규제를 전제로 한 AI 설계

이롭게는 AI Act를 ‘대응해야 할 부담’이 아니라, AI를 장기적으로 활용하기 위한 설계 기준으로 해석한다. AI 기능을 도입할 때부터 위험 수준을 구분하고, 데이터 흐름과 의사결정 구조를 문서화할 수 있는 아키텍처를 설계한다. 또한 AI가 생성한 결과물이 검색 엔진과 AI 요약 환경에서 어떻게 인용되는지까지 고려해, 기술·콘텐츠·거버넌스를 하나의 흐름으로 통합한다. 이는 규제 환경에서도 지속 가능한 AI 활용을 가능하게 하는 접근이다.

결론: AI Act는 규제가 아니라 방향성이다

유럽 AI Act는 기술 발전을 멈추게 하는 장벽이 아니라, AI가 사회적 신뢰를 얻기 위한 최소 조건을 제시한다. 글로벌 시장에서 AI를 활용하려는 기업이라면, 이제 “무엇을 만들 수 있는가”보다 “어떤 기준 위에서 만드는가”를 고민해야 한다. AI Act는 그 기준을 가장 명확하게 제시한 첫 번째 사례이며, 향후 다른 국가의 규제 논의에도 중요한 참고점이 될 것이다.