ai 기본법 계도기간까지 1년, 스타트업이라면 당장 실행할 4가지 체크리스트

AI 기본법 시행 D-Day, 우리 회사가 고영향 AI 지정될까 두렵다면?

얼마 전 중견 IT 기업의 K 팀장님이 내뱉은 첫마디였습니다. 수십억 원을 들여 개발한 고객 맞춤형 대출 추천 알고리즘이 2026년부터 시행될 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)에 따라 고영향 인공지능으로 분류될까 봐 앞이 캄캄하다고 하셨죠.

지금 이 글을 읽는 여러분도 비슷하실 겁니다.

“혁신을 하라면서 왜 규제의 틀부터 만드느냐”는 억울함과 “준비 안 된 상태에서 과태료 폭탄을 맞는 건 아닐까” 하는 불안감이 교차하고 계실 테니까요.

시행까지 1년, 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법

인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(약칭 인공지능기본법, AI 기본법)의 본격적인 시행은 2026년 1월 22일입니다. "아직 1년이나 남았는데 벌써 준비해야 하나?"라고 생각하실 수도 있습니다. 하지만 지금 당장 준비를 시작해야 하는 이유는 명확합니다.

이미 배포된 모델에 설명 가능성이나 신뢰성 요건을 억지로 끼워 맞추려면, 학습 데이터의 수집 단계부터 알고리즘 설계까지 전체 프로세스를 다시 훑어야 할 수도 있기 때문입니다.

시행 직전에 부랴부랴 대응하려다가는 이미 구축된 서비스의 로직을 통째로 뜯어고쳐야 하거나, 최악의 경우 서비스를 일시 중단해야 하는 상황에 직면하게 됩니다.

1년이라는 시간은 규제를 피하기 위한 시간이 아니라, 법적 안전망 위에서 비즈니스를 재설계하기 위한 최소한의 기간입니다.

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AI 기본법, 개발자를 위해 아주 쉽게 설명드립니다.

고영향 인공지능, 우리 서비스도 해당할까?

가장 먼저 확인해야 할 것은 우리 서비스가 법에서 정의하는 고영향 인공지능 해당하느냐입니다.

사람의 생명, 신체의 안전, 그리고 기본권에 중대한 영향을 미칠 우려가 있는 영역을 명시하고 있습니다

팀장님의 사례처럼 대출 심사 알고리즘을 운영한다면, 이는 고영향 AI에 해당할 가능성이 높습니다.

하지만 걱정만 하실 필요는 없습니다. AI 기본법에서 요구하는 조건만 충족한다면 오히려 안정적인 사업 운영이 가능할 수 있습니다.

앞으로 설명할 수 없는 AI를 설명해야 합니다.

AI기본법의 핵심 원칙 중 하나는 이용자의 권리 보호와 투명성입니다.

인공지능의 결정으로 영향을 받는 자는 해당 결과가 도출된 주요 기준과 원리에 대해 설명을 들을 권리가 있습니다.

많은 담당자가 “딥러닝 모델의 내부 판단 과정을 어떻게 일일이 설명하느냐”고 묻습니다.

하지만 법은 기술적·합리적으로 가능한 범위 내에서의 설명을 요구합니다. 즉, 완벽한 수식의 나열이 아니라 이용자가 납득할 수 있는 수준의 논리 구조를 갖추고 있느냐가 핵심입니다.

이를 준비하지 못한 채 서비스 결과에 불만을 품은 이용자가 소송을 제기한다면, 기업은 대응 논리가 부족해 막대한 손해배상 책임에 직면할 수 있습니다.

AI 개발 가이드라인, 핵심은 SDLC의 통합입니다

"가이드라인대로라면 딥러닝 모델의 블랙박스를 다 열어보라는 건가요?"

현장의 개발자들이 가장 많이 우려하는 지점입니다.

하지만 AI 기본법과 시행령이 제시하는 개발 가이드라인의 본질은 모델의 내부 수식을 모두 증명하는 것이 아닙니다. 핵심은 신뢰할 수 있는 SDLC 구축에 있습니다.

고영향 인공지능을 개발하거나 운영하는 팀이라면, 다음의 세 가지 기술적 요건을 설계 단계부터 반영해야 합니다.

• 위험관리 체계 구축

  • 모델이 배포된 후 발생할 수 있는 잠재적 위험(편향성, 오작동 등)을 사전에 정의하고, 이를 완화하기 위한 기술적 조치를 마련해야 합니다.

  • 이는 단순한 문서화가 아니라, 테스트 데이터셋의 다양성 확보와 엣지 케이스에 대한 시뮬레이션을 포함합니다.

• 인적 개입의 보장

  • AI가 내린 최종 결정이 이용자의 권익에 중대한 영향을 미칠 때, 사람이 이를 재검토하거나 수동으로 개입할 수 있는 Admin UI를 설계해야 합니다.

  • 완전 자율 모드보다는 인간의 통제권이 유효한 아키텍처를 권장합니다.

• 재현성 및 설명 가능성 확보

  • AI가 특정 결과를 도출했을 때, 어떤 데이터와 가중치가 결정에 영향을 주었는지 사후에 추적할 수 있어야 합니다.

  • 이를 위해 학습 데이터의 메타데이터 관리와 XAI 기법을 적절히 도입하여, 이용자가 설명 요구권을 행사할 때 기술적으로 대응할 수 있는 구조를 만들어야 합니다.

정부는 기업들이 이러한 가이드라인을 자율적으로 준수할 수 있도록 인공지능 신뢰성 확인 시스템과 자가 점검 도구를 제공할 예정입니다.

시행령에 명시된 교육 및 기술 지원을 적극 활용한다면, 규제 대응 비용을 획기적으로 낮추면서도 글로벌 수준의 신뢰성을 갖춘 모델을 완성할 수 있습니다.

AI 기본법 워터마크 없으면 과태료 폭탄 맞을까?

1. 생성형 AI 결과물, 안 보이게 표시해도 됩니다

   가장 큰 오해는 결과물 위에 시각적인 낙인을 찍어야 한다는 공포입니다.

   하지만 최근 공개된 시행령 초안(제22조)에 따르면, 과기정통부는 기업의 자율성과 기술적 효율성을 고려하여 Invisible Watermark 형식을 허용할지 검토 중입니다.

   • 투명성 가이드라인:

     • 정부는 올해 12월까지 표시의 단위와 구체적인 워터마크 사용 사례를 담은 가이드라인을 발표할 예정입니다.

     • 즉, 서비스 화면을 가리지 않으면서도 법적 의무를 충실히 이행할 수 있는 기술적 통로가 열린 셈입니다.

2. 딥페이크 결과물, 더 엄격한 알 권리가 적용됩니다

   실제 인물이나 사물과 구분하기 어려운 딥페이크(가상 음향, 이미지, 영상)의 경우, 이용자가 이를 명확히 인식할 수 있도록 고지해야 할 의무가 있습니다.

   • 이용자 맞춤형 고지: 단순히 "AI가 만들었음"이라는 문구를 넣는 것을 넘어, 주 이용자의 연령이나 신체적 조건 등을 고려하여 누구나 쉽게 알 수 있는 방식으로 표시해야 합니다.

   • 소프트웨어적 확인: 사용자가 별도의 도구 없이도, 혹은 간단한 확인 절차만으로 AI 생성물임을 알 수 있게 하는 인터페이스 설계가 핵심입니다.

3. 방심하다간 과태료 3,000만 원

   많은 기업이 가장 두려워하는 것은 역시 금전적 제재입니다.

   AI 기본법은 투명성 및 표시 의무를 위반할 경우 최대 3,000만 원 이하의 과태료를 부과할 수 있도록 규정하고 있습니다.

   하지만 더 무서운 것은 과태료 그 자체보다 시정 명령과 신뢰도 하락입니다.

   과기정통부 장관은 의무 위반이 발견될 경우 해당 행위의 중지나 시정을 명할 수 있으며, 이를 이행하지 않을 경우 서비스 중단에 준하는 리스크를 짊어질 수 있습니다.

   "나중에 걸리면 내지 뭐"라는 식의 대응은 비즈니스의 연속성을 끊어버리는 치명적인 도박이 될 수 있습니다.

2027년 계도기간 AI 기본법, 우리 기업이 지금 당장 실행해야 할 4가지 체크리스트

"법은 1년 뒤에 시행되는데, 왜 벌써부터 준비하라고 하나요?" 아시다시피 AI 모델은 일반적인 CRUD 웹 서비스처럼 뚝딱 수정할 수 없습니다.

학습 데이터셋의 편향성을 제거하고, XAI 모듈을 붙이고, HITL 경로를 설계하는 데는 최소 수개월의 엔지니어링 리소스가 투입됩니다.

계도 도과일인 2027년 1월에 닥쳐서 대응하려고 하면, 이미 고도화된 모델을 폐기하고 처음부터 다시 학습시켜야 하는 막대한 기술적 부채를 떠안게 됩니다.

지금 설계 단계에 법적 요건을 녹여내는 것이 가장 비용 효율적인 선택입니다.

시행령 초안과 법률 본안을 바탕으로, 앞으로 기업이 밟아야 할 4단계 실천 로드맵을 정리해 드립니다.

1 단계: 우리 서비스의 등급부터 확정하십시오

가장 먼저 할 일은 우리 회사가 운영 중인 AI 모델들이 고영향 인공지능에 해당하는지 전수 조사하는 것입니다.

앞서 언급한 11가지 분야(채용, 금융, 의료, 교통 등)에 발을 걸치고 있다면, 일반 AI보다 훨씬 높은 수준의 의무가 부과됩니다.

만약 해당한다면, 법 시행 직후에 당황하지 않도록 지금부터 내부적인 위험 관리 계획을 수립해야 합니다.

2단계: 조직 내 AI 거버넌스를 구축하십시오

법 준수는 법무팀만의 숙제가 아닙니다.

개발, 기획, 법무가 한자리에 모여'인공지능 내부 운영 규정을 만들어야 합니다.

누가 AI의 최종 의사결정을 모니터링할지, 알고리즘 편향성 이슈가 터졌을 때 누가 중단 권한을 가질지 등의 책임 소재를 명확히 하는 과정입니다.

이러한 거버넌스가 갖춰져 있어야 추후 정부의 실태조사나 자료 제출 요구에도 당당하게 대응할 수 있습니다.

3단계: 기술적 흔적을 남기는 시스템을 설계하십시오

AI 기본법이 요구하는 핵심은 설명 가능성과 투명성입니다.

2026년부터는 이용자가 "왜 이런 결과가 나왔느냐"고 물으면 답변할 의무가 생깁니다. 이를 위해 개발팀은 지금부터 데이터 학습 이력 관리와 모델 카드작성을 습관화해야 합니다.

나중에 한꺼번에 기록을 복구하려면 몇 배의 리소스가 듭니다. 지금부터 Logging 체계를 잡아두는 것이 가장 확실한 비용 절감입니다.

4단계: 정부의 진흥 카드를 선점하십시오

정부는 법 시행과 함께 기업들의 부담을 줄여주기 위해 다양한 지원책을 내놓을 예정입니다.

시행령 초안 제15조에 명시된 컴퓨팅 인프라 지원, 학습용 데이터 제공, 신뢰성 확인 지원 사업 등이 대표적입니다.

규제 대응을 위한 비용을 자사 예산으로만 해결하려 하지 마십시오. 법적 요건을 선제적으로 준수하는 기업일수록 정부 지원 사업의 우선순위가 될 가능성이 높습니다.

AI 기본법 불확실성을 비즈니스 경쟁력으로 바꾸는 법, 자문의 필요성

“사내 변호사도 없는데, 법까지 신경 쓰다가 개발 속도 다 놓치면 어쩌죠?"

규모가 작은 기업일수록 AI 기본법이라는 거대한 파도 앞에서 무력감을 느끼기 쉽습니다.

하지만 역설적으로 사내 법무 조직이 없는 중소기업과 스타트업이야말로 전문 변호사의 밀착 자문이 가장 절실합니다.

대기업은 자체 리소스로 시행착오를 겪으며 수정할 체력이 있지만, 중소기업에 법적 리스크는 곧 폐업 리스크와 직결되기 때문입니다.

중소기업 경영진이 지금 당장 외부 전문 자문을 구해야 하는 3가지 결정적인 이유는 다음과 같습니다.

① 정부의 지원, 아는 만큼 가져옵니다

AI 기본법(제17조)과 시행령 초안은 중소기업을 위한 특별 지원을 명시하고 있습니다.

정부는 중소기업의 AI 전환을 위해 인프라(GPU 등) 제공, 데이터 구축 지원, 바우처 등 막대한 예산을 편성해두고 있습니다.

문제는 이러한 혜택이 가만히 있는 기업에게 돌아가지 않는다는 것입니다.

우리 서비스가 법적 요건(신뢰성, 안전성)을 갖추었음을 전문적인 법률 언어로 증명할 수 있을 때, 비로소 국가 지원 사업의 우선순위가 될 수 있습니다.

변호사는 규제를 막는 방패인 동시에, 정부 예산을 끌어오는 내비게이터 역할을 수행합니다.

② 3,000만 원의 과태료, 중소기업에겐 치명적입니다.

AI 기본법은 투명성 의무나 고지 의무 위반 시 최대 3,000만 원의 과태료를 규정하고 있습니다.

대기업에는 경미한 금액일지 모르나, 영업이익이 크지 않은 초기 스타트업에게는 한 달치 인건비가 날아가는 치명타입니다.

더 큰 문제는 시정 명령입니다. 법 위반으로 인해 서비스 중단 명령이라도 내려지면, 그동안 쌓아온 사용자 신뢰와 투자 유치 기회는 한순간에 물거품이 됩니다.

자문 변호사를 통해 초기 설계 단계에서 리스크를 걷어내는 것은, 훗날 발생할 수천만 원의 매몰 비용을 막는 가장 저렴한 보험입니다.

③ 글로벌 엑시트(Exit)를 원한다면 표준을 따라야 합니다.

우리 서비스가 국내에만 머물 것이 아니라면, AI 기본법 대응은 선택이 아닌 필수입니다.

전 세계적으로 EU AI Act 등 강력한 규범이 자리 잡고 있는 상황에서, 법적 검토를 완료한 모델이라는 레퍼런스는 해외 투자자나 글로벌 파트너사에게 가장 강력한 신뢰의 징표가 됩니다.

전문 자문을 통해 구축된 법적 안정성은 Valuation을 높이는 핵심 자산이 될 것입니다.

중소기업 경영진을 위한 제언

"우리는 작으니까 나중에 준비해도 되겠지"라는 생각은 가장 위험합니다.

법은 기업의 규모를 기다려주지 않습니다. 오히려 자문 리소스가 부족한 지금이, 전문가의 손을 빌려 가장 효율적으로 법적 뼈대를 세워야 할 때입니다.

복잡한 법조문을 해석하느라 개발 시간을 허비하지 마십시오.

그 일은 변호사에게 맡기고, 여러분은 혁신에만 집중하십시오.

정부 지원은 챙기고 리스크는 지워버리는 영리한 경영, 지금 바로 전문가와 상의하여 AI 법률 방어 체계를 구축하시기 바랍니다.