안녕하십니까? 국무조정실 규제조정실장 손동균입니다.

오늘 브리핑에서 설명드릴 내용은 내일 발표할 AI 분야 규제합리화 로드맵의 주요 내용을 설명드리도록 하겠습니다.

신산업은 아시다시피 기술 발전 단계별로 저희가 선제적으로 사전에 규제 관련된 로드맵을 그동안 작성해 왔습니다. 예를 들면 자율차 같은 경우에도 1단계부터 보통 5단계까지, 5단계가 완전 무인자율차인데, 그러니까 산업 분야 기술 발전을 예측해서 선제적으로 규제 개선을 계속 해왔는데요. 이번 과제는 그동안 AI의 중요성을 저희가 감안해서 AI 분야에 대한 로드맵을 지금 선제적으로 마련한 것이고요.

새 정부의 신산업 분야 규제합리화 로드맵의 1호 로드맵이라고 보시면 될 것 같습니다. 특히, 이번 로드맵은 기존의 법제 관련된 정비에 치중하는 거보다 저희가 현장의 의견을, 수십 차례 회의나 간담회를 통해서 현장의 의견을 저희가 계속 건의를 받고 해서 만든 것임을 말씀드리고요.

그리고 AI 분야는 보통 다부처 관련해서 거의 전 부처가 관련돼 있다고 보시면 될 것 같고요. 그래서 관련 협회, 기업 그리고 연구기관, 전문가뿐만이 아니라 25개 지금 부처가, 관계부처가 합동으로 해서 전방위적으로 과제를 발굴했다고 말씀드리겠습니다.

그 전체 로드맵의 구성은 지금 산업 생태계, 산업 밸류체인을 토대로 보통 AI 기술개발 그리고 AI를 활용한 서비스 그리고 AI에 대한 어떤 인프라, 데이터센터 같은 인프라 그리고 AI에 대한 신뢰, 규범 이런 것 총 네 가지 분야로 저희가 구성을 했고요. 이걸 토대로 한 67개 과제를 저희가 지금 마련해서 개선 방안을 마련했습니다.

일부 과제는 그동안 저희가 로드맵을 만들면서 지난 대통령 주재 규제합리화 전략회의에서 일부는 논의가 됐고 발표된 과제도 있습니다. 다만, 이번 과제는 전체 로드맵을 종합적으로 다시 모아서 발표한다는 그런 의미가 있다고 말씀드리겠습니다.

그러면 분야별 주요 핵심 과제에 대해서 설명드리도록 하겠습니다.

참고자료, 저희가 안건도 있고 안건과 관련된 참고자료도 저희가 드렸는데 참고자료 4페이지를 참조하시면 될 것 같습니다.

AI와 관련된 밸류체인 중에서 첫 번째 분야인 AI의 기술개발 분야입니다.

보통 AI 관련해서는 대표적인 게 아시다시피 챗GPT나 제미나이 이런 것들을 얘기하는데 AI 기술개발과 관련해서 제일 중요한 게 사실 데이터입니다. 데이터가 기반이 되는 어떠한 AI의 피라고도 할 수, 혈액이라고도 할 수 있을 건데 이런 AI에 대한 데이터에 대한 학습과 관련된 이슈가 가장 중요하고요.

이거 관련해서 현장의 요구가 가장 많았던 게 AI에 대한 데이터 학습과 관련된 저작권 문제, 데이터를 계속 학습해야 되는데 저작권들이 걸려 있는 것도 있고 저작권자가 불명확한 것도 있는데 하루에 한 수천, 수만 개의 생성형 AI가 계속 데이터를 학습하며 쓰는데 거기에 대한 저작권 문제를 해결해 달라, 라는 요구하고, 그리고 데이터를 활용했을 때의 어떠한 기반을 구축해 달라, 이런 문제 그리고 가장 요구가 많았던 데이터의 가장 보고라고 할 수 있는 공공데이터 개방 문제, 이 세 가지가 가장 현장의 요구가 많았습니다.

그 첫 번째로, AI와 지식재산권 관련해서 저작권 문제에 대한 법적 불확실성을 이번에 완화하고 구체화하도록 저희가 하겠습니다.

보통 저희도 저작권법에 공정한 이용을 하면 문제가 없다, 데이터를 활용이 가능하다, 라고 법상은 돼 있는데 사실 공정 이용이라는 게 구체적이지 않기 때문에 현장에서는 AI가 데이터를 학습한 이후에 사후에 소송 문제나 이런 것을 우려해서 굉장히 데이터 활용에 어려움이 많다는 그런 의견들이 많았습니다.

그래서 이번에는 일단은 현장의 어려움을 덜어주기 위해서 다음 달까지 조금 구체적인 가이드라인을 마련해서 공정 이용에 대한 판단 기준 그리고 최근 국내외 사례 등을 종합해서 종합적인 가이드라인을 다음 달까지 마련할 예정입니다.

그리고 보다 조금 법적 안정성을 구체화기 위해서 다 내년 초까지는 관련 법령을 개정해서 법적 안정성을 기할 계획입니다.

두 번째로, AI 학습과 관련돼서는 먼저 말씀드린 거는 일반 데이터의 저작권 문제인데 공공저작물들도 상당히 많은 저작물들이 나와 있는데 이런 것들을 AI 활용을 위해서 개방을 해달라 하는 요구가 많았습니다.

그래서 이번에는 저희가 공공저작물의 개방을 위해서 여러 가지 지금 다음 달까지 AI 학습이 가능한 공공저작물 유형을 새롭게 신설해서 AI 기업들이 학습 가능한 데이터를 명확히 하도록 하고, 그리고 이미 공개된 데이터, 공공저작물 데이터는 AI 학습 목적에 맞게 개방토록 그렇게 진행하도록 하겠습니다.

그리고 세 번째로는 보통 AI가 창작물을 만들어냅니다. 기존에 그림, AI 요즘에 그림도 그리고, 또 음악도 만들고 여러 가지 창작물들을 만들어내는데 지금 이러한 AI가 만든 창작물들이 특허권이라든지 디자인권 이거를 어디까지 인정해 줄 것인지에 대한 현장의 어려움이라든지 혼선이 많이 있습니다.

그래서 이런 것들을 보통 저희가 창작물, 현행법상 창작물 판단은 인간의 창작을 전제로 만들기 때문에 AI가 창작한 거에 대한 어떤 기준이 아직 모호한 상황이고요. 그래서 내년도 상반기까지는 이러한 AI가 창작한 특허권이라든지 디자인권에 대한 판단 기준을 조금 명확히 해서 산업 수요에 저희가 적극적으로 대응해 나가도록 하겠습니다.

다음은 5페이지입니다.

데이터와 관련해서 두 번째 이슈는 데이터 활용 기반을 조금 구체화해 달라는 얘기입니다. 그중에서 대표적인 게 데이터의 표준화하고 가명정보의 활용입니다. 보통 이 산업 데이터가 진짜 수억 개, 수십억 개 있는데 이게 AI가 학습을 하려면 어떤 표준화가 필요합니다.

그런데 학습을 위한 표준화를 위해서는 보통 비용도 많이 들고 또 이를 관리할 플랫폼도 필요하고 그리고 데이터 간의 표현 방식이 다를 때는 연계하기 위한 어떤 조치들이 필요한데 이러한 것이 아직 현장에서는 데이터는 많은데 이거를 조금 표준화해서 활용하는 데 한계가 있다, 라는 요구가 많아서 내년에는 이러한 AI용 학습 데이터를 만드는 생성 툴을 저희가 만들고요. 또 이를 위한 공용 플랫폼도 구축하도록 하겠습니다.

또한, 2027년까지는 핵심 제조장비라든지 공정 데이터의 표준모델을 개발해서 현장에서 적극적으로 활용할 수 있게 그렇게 조치를 하도록 하겠습니다.

그리고 또 하나 이슈가 가명처리 관련된 이슈입니다. 보통 개인정보 때문에 개인정보 활용을 위해서는 동의를 받든지 동의가 안 되면 가명처리를 요구하게 돼 있는데, 이러한 가명처리 절차가 조금 획일화되어 있는 경우도 있고 한 번 가명처리 한 정보는 한 번 사용한 다음에 재사용 못 하고 파기해야 되는 이러한 여러 가지 규제들이 있습니다.

그래서 이러한 것들을 조금 가명처리의 절차도 조금 간소화하고 활용도 다양하게 할 수 있도록 해달라는 그러한 현장의 요구가 많았기 때문에 이번에는 개인정보의 가명처리라든지 결합 절차를 간소화하고 해서 현장에서 적극적으로 활용할 수 있게 저희가 방안을 마련하도록 하겠습니다.

마지막으로는 데이터 관련해서는 공공데이터 활용입니다. 보통 저희 정부기관 그리고 공공기관 해서 관련 데이터들이 하루에도 진짜 많이 나오고 있는데 민간에서 활용하고 싶어 하는 데이터의 보고라고 할 수 있습니다.

그런데 현재 공공데이터 개방이 저희가 통계적으로도, 작년 통계를 보면 전체 공공기관 중에 공공데이터를 개방하였다고 응답한 기관이 한 2.3%밖에 안 됩니다. 굉장히 개방률도 낮고 개방을 하는 데 평균 한 310일, 거의 1년 이상이 걸린다는 지금 통계도 있고요.

그래서 앞으로 민간에서 이 공공데이터를 조금 더 활용할 수 있게, 특히 고부가가치가 있는 데이터를 적극적으로 활용할 수 있게 일단 다음 달 중에는 AI 고부... 고가치 공공데이터 TOP100을 선정해서, 100대 데이터를 선정해서 우선적으로 개방을 하고요. 그리고 앞으로는 이 공공데이터 개방을 위한 기준하고 관리체계를 적극적으로 마련해 나가도록 하겠습니다.

그리고 공공데이터 개방과 관련해서는 공무원의 행태가 또 문제거든요. 보통 정보 공개 청구라든지 데이터 개방 요구가 들어오면 이거를 공무원들이 가명처리 해서 개방을 해야 되는데 나중에 책임 문제가 좀 따릅니다, 가명처리가 제대로 됐는지, 가명처리 됐어도 다른 정보와 결합하면 또 그게 문제가 되기 때문에.

그래서 사실은 공무원들이 이 데이터 개방에 대한 요구가 들어오면 여러 가지 개인정보, 여러 가지 국가기밀, 이런저런 사유로 상당히 개방에 소극적인 게 사실입니다. 그래서 이번에는 공공데이터법을 수정해서 이런 면책조항을 구체화해서 공무원들이 조금 더 적극적으로 개방을 하고, 또 적극행정이 지금 요즘에 톱 이슈인데 적극행정을 하는 공무원에 대해서는 어떤 인센티브라든지 이러한 조항을 조금 만들어서 활성화시켜 나갈 그럴 계획입니다.

지금까지는 AI 기술개발과 관련한 내용을 말씀드렸고요. 두 번째로는 서비스 활용 분야입니다.

대표적으로 AI를 활용한 서비스 분야는 정말 여러 가지가 있는데 대표적인 게 자율차 분야하고, 그리고 로봇 분야 그리고 공공행정 그리고 AI를 통한 공공서비스 이 분야가 요구가 상당히 많았습니다.

그래서 이번에 저희가 자율차와 관련해서는 자율차의 실증 확대뿐만 아니라 자율차 AI를 적극적으로 활용할 수 있는 기반을 저희가 마련하려고 합니다. 특히, 지금 지난번 1차 회의 때도 나온 얘기지만 자율차가 현재 지금 미국은 2,000대가 운행 중이고요. 중국은 3,000대가 운행 중인데 저희는 132대가 지금 현재 운영 중이고요.

중국은 보통 최대 한 3,000㎡ 범위 내에서 큰 지역에서 시범운행을 하고 있는데 저희는 부분, 부분, 부분, 47개 지역에, 크게는 30㎢, 협소하게 지역별로 지금 운행돼서 여러 가지 데이터라든지 실증을 하는 데 굉장히 어려움이 많이 있습니다.

그리고 그 운영 방식도 지정권자가 지방의 자율적인 여건에 맞는 지정이 아닌 국토부 장관이 지정하게 돼 있고, 그 지정하는 절차가 까다로울 뿐만 아니라 시간도 많이 소요되는 그러한 문제가 있습니다. 그래서 앞으로는 내년 1월부터는 시범운행 기간을 지방의 도시 단위로 해서 도시에 아예 전체적으로 과감하게 확대 지정을 하고 관련 절차도 저희가 지금 개정해 나갈 그럴 계획입니다.

그리고 로봇 관련해서는 현재 로봇이 거의 기존 산업 기준 그리고 사람 중심으로 돼 있습니다. 예를 들면 로봇이 활용할 수 있는 분야가 많이 있는데 기존의 산업 활용 분야에 있어서 여러 가지 사람인 경우에는 자격기술이라든지 자격증을 요구한다든지 관련 분야의 경력을 요구한다든지, 그런데 로봇 같은 경우에는 사실 그런 자격증, 어느 정도 프로그램만 돼 있다고 하면 자격증이라든지 관련 분야의 경력 이런 게 필요가 없거든요. 그런데 우리나라의 어떤 이 산업기술이라든지 표준 분야는 그러한 사람 중심으로 돼 있기 때문에 로봇을 활용한 이러한 제약이 상당히 많이 있습니다.

그리고 관련 이러한 자격증뿐만이 아니라 지난 1차 대통령 주재 합리화 회의에서도 조금 언급이 됐었는데 로봇주차 기술이 지금 개발이 돼 있는데 기존의 주차장법에는 사람 중심의, 관리인이 상주해야 되고 사람이 주차한다는 여건하에 여러 가지 표준화가 돼 있기 때문에 이런 로봇을 활용한 이러한 산업 현장에서의 표준을 사람 중심이 아닌 로봇 중심으로 계속 바꿔 주면서 서비스를 해야 되는 그런 부분이 많이 있습니다.

그래서 앞으로는 이러한 다양한 분야에서 기존 규제를 정비하고, 그리고 로봇의 안전성을 확보한다는 전제하에서 대체 가능한 부분을 마련하고 안전기준 정비를 추진하도록 하겠습니다.

그리고 마지막으로, 공공행정과 관련해서 AI를 활용한 서비스 분야를 지금 저희가 계속 개발해 나가도록 하겠습니다.

그동안 민원 서비스도 AI 응대가 많은데 사실은 그냥 단순한 민원 응대라든지 반복적인 응대가 지금 대부분입니다. 그래서 앞으로는 AI를 활용해서 심층적인 안내가 가능하도록, 세금도 상당히 깊은 컨설턴트가 가능하고 소상공인 상담 지원들도 소상공인의 다양한 요구에 응대할 수 있도록 그렇게 조금 심층적인 서비스를 구축해서 AI가 행정에 접목돼서 활용될 수 있도록 그렇게 하겠습니다.

이와 함께 지금 AI 제품이 공공조달 시장에 조금 보다 쉽게 진출을 해서 선도적으로 수요를 창출할 수 있게 공공조달 지원도 지금 해 나가도록 하겠습니다.

7페이지입니다.

세 번째, 인프라 분야 관련해서는 데이터센터 관련해서 사실은 저희가 건축법이라든지 문화예술진흥법에 따르면 건축물이 한 1만 ㎡ 건축물 할 때는 반드시 건축비의 0.5~0.7%, 상당히 많은 부분입니다. 이런 부분에 대해서 미술품을 설치해야 되고, 그리고 일정 비율, 3,000㎡마다 승강기를 설치해야 되는 이런 규정이 있는데요.

사실은 데이터센터는 그 특성상 사실은 상주 인력이 거의 필요가 없고 외부인 출입도 통제돼 있고 그러한 상황, 그 데이터센터의 특징이 있는데 이러한 데이터센터에도 이런 여러 가지 미술품이라든지 승강기 설치 의무가 그대로 적용되는 그러한 한계가 있습니다. 그래서 현장에서 많은 요구가 있어서 이번에 미술작품 설치 장소를 유연화한다든지 그리고 승강기와 같은 면적, 의무시설을 완화한다든지 이러한 규제 개선을 진행하도록 하겠습니다.

그리고 반도체 공장도 사실 소방, 보통 건물에는 소방진입창이 의무화 돼 있는데 반도체 공장 같은 경우에는 클린룸이 필요하고, 그리고 고조도 굉장히 많은 건물 특성이 있는데 기존 건축물의 규제에 따라서 반도체 공장에도 획일적인 규제가 적용되는 그런 문제가 있었는데 이건 지난 9월 총리님 반도체 공장 행보 시에 한번 해소를 했던 그러한 내용입니다.

마지막으로, 현장에서 요구하는 게 신뢰하고 안전 규범 문제입니다.

지금 고... AI기본법에 보면 고영향 AI 개념이 있는데 이 개념이 현재 굉장히 모호하고 해서 현장에서는 이게 상당히 광범위한 규제로 지금 적용될 것을 우려하는 목소리가 많이 있습니다.

그래서 이번에 시행령을 차기 법령 작업이 지금 진행 중에 있는데 이러한 현장의 어려움이 없도록 이걸 구체화하고 해서 사업자의 불확실성을 조금 저희가 제고해 나가도록 하겠습니다.

그리고 특히 채용 분야에 관련해서 AI 가이드라인을 마련해 달라는 요구가 많이 있었습니다. 그래서 이 채용 분야 관련해서는 저희가 채용 시스템에 대한 사업자의 책무라든지 활용 기준을 조금 더 명확히 해서 연말까지 구체적인 가이드라인을 마련하도록 하겠습니다.

이상으로 67개 과제 중에서 주요한 부분을 저희가 말씀드렸고요. 오늘 핵심 된 과제들은 앞으로 조금 저희가 구체화해 나가도록 하겠고, 그리고 저희가 지금 예상치 못한 어떤 과제들도 나올 수가 있고, 또 신산업은 저희가 예측하지 못한 이런 어려움이 계속 생길 수가 있기 때문에 앞으로 현장과 지속적으로 소통하면서 개선해 나가도록 하겠습니다.

이상 설명을 마치겠습니다. 감사합니다.

본 과제는 내일 총리님이 데이터센터를 방문하셔서 간담회도 하시고, 또 본내용도 현장에서 발표할 그럴 예정입니다. 많은 관심 부탁드립니다.

<끝>

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