최근 AI 기술의 발전은 전 세계적으로 사용자의 증가와 함께 주목을 받고 있으며, 특 히 생성형 AI 기술은 글로벌 기술 시장에서 주요 트렌드로 자리 잡았다. 구글, 마이크 로소프트와 같은 AI 분야 글로벌 선도 기업들은 경쟁적으로 새로운 AI 서비스를 출시 하고 있으며, 2022년 오픈AI의 챗GPT 출시는 생성형 AI 시대의 본격적인 서막을 알렸 으며, 영상 생성 기술인 '소라(Sora)'와 같은 혁신적인 AI 기술이 고품질 영상과 환경 묘사를 통해 높은 평가를 받고 있다. 더불어, 구글은 자체 서비스에 생성형 AI 모델인 제미나이(Gemini)를 도입하며 AI 생태계 확장을 발표하는 등 AI 기술의 발전과 도입이 빠르게 진행되고 있다.
AI 기술의 이러한 발전은 단순히 기술적 가능성에 그치지 않고, 글로벌 경제와 산업 전반에서 큰 파급 효과를 예고하고 있다. 예를 들어, 스탠퍼드대학교의 2024 AI 인덱스 보고서에 따르면, 전 세계 기업 중 55%가 AI 기술을 도입하고 있으며, 이는 전년도 50%에서 5%p 증가한 수치이다. 이러한 도입률 증가는 AI 기술이 향후 3~5년 이내에 일상생활과 산업에 걸쳐 획기적인 변화를 가져올 것이라는 기대를 반영하고 있다. 또 한, 전 세계 응답자의 63%가 챗GPT를 인지하고 있을 만큼, AI 기술은 대중의 관심과 기대를 동시에 받고 있다.
그러나 AI 기술의 빠른 발전과 확산은 새로운 윤리적 문제와 신뢰성 확보에 대한 필 요성을 동반하고 있다. 특히, 데이터 편향, 개인정보 유출, 그리고 AI 시스템의 공정성 과 투명성 문제는 사회적 신뢰를 저해할 수 있는 주요 요소로 지적되고 있다. 구글, 오 픈AI 등 글로벌 빅테크 기업은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 윤리 가이드라인과 내 부 프레임워크를 구축하고, 안전성을 강화하기 위한 연구와 평가를 지속 진행하고 있 다. 하지만, 국내에서는 특히 중소기업들이 예산과 인력 부족, 기술적 인프라의 미비 등의 이유로 변화에 효과적으로 대응하기 어려운 상황에 직면해 있다.
이에, 본 연구는 국내 중소기업들이 AI 기술 도입과 활용 과정에서 직면할 수 있는 윤리적 문제와 신뢰성 확보 이슈를 해결할 수 있도록 지원하기 위한 정책적 기반에 대 해 연구하고자 한다. 각국의 정책 및 글로벌 기업의 가이드라인을 살펴보고, 우리나라 기업이 이 이슈에 대해 어느 정도의 인식 수준을 갖고 있는지를 심층 인터뷰 조사를 통해 확인하고자 한다. 이러한 연구는 국내 AI 산업이 글로벌 경쟁력을 갖추고, 윤리적 이고 신뢰성 있는 AI 생태계를 구축하며, 지속 가능한 성장을 이룰 것으로 기대된다.
3. 연구의 구성 및 범위
본 연구는 AI 신뢰성 확보를 위한 정책 방향을 제시하기 위해 다음과 같은 세 가지 주요 과업으로 구성되었다. 먼저, 선행연구 조사에서는 AI 윤리, 신뢰성, 그리고 AI 위 험의 개념과 정의를 체계적으로 정리하고자 하였다. 이를 위해 기존의 다양한 문헌을 검토하며, 글로벌 및 국내 AI 기업의 대비 현황을 파악하기 위한 연구의 범위를 설정 하였다. 또한, OECD에서 제공하는 데이터베이스를 활용하여 AI 사고의 연도별 및 국가 별 현황을 분석하였으며, 글로벌 빅테크 기업들이 AI 윤리와 신뢰성 확보를 위해 조직, 프레임워크, 기술 개발 등의 다양한 방식으로 대응하고 있는 사례를 살펴보았다.
그 다음, 글로벌 AI 사고 및 기업 대응 현황 분석에서는 글로벌 AI 사고 데이터를 기 반으로 주요 국가와 기업의 AI 위험 관리와 대응 현황을 조사하였다. 특히 빅테크 기 업들의 사업 보고서와 최근 조사 자료를 통해 신뢰할 수 있는 AI의 대응을 강화하기 위해 조직적으로 접근하는 방식과 프레임워크를 구체적으로 분석했다. 이 과정에서 구 글, 오픈AI, 메타 등 주요 기업들이 AI 개발 과정에서 안전성과 책임성을 높이기 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지에 대한 구체적인 사례를 포함하였다.
즉, 본 연구는 선행연구에서 논의된 개념과 글로벌 및 국내 사례를 바탕으로 국내 중 소기업의 현황을 심층적으로 분석하여, 우리나라의 AI 생태계를 강화할 수 있는 정책 적 기반을 마련하는 데 초점을 맞추고 있다. 이러한 접근을 통해 AI 기술 발전에 따른 윤리적 문제와 신뢰성 확보에 대한 대응 전략을 구체화하는 데 이바지할 것으로 전망 된다.
4. 연구 내용 및 결과
본 연구는 AI 신뢰성 이슈에 대응하기 위해 주요 글로벌 및 국내 사례를 분석하고, 이를 바탕으로 국내 정책적 시사점을 도출하는 데 중점을 두었다. 먼저, AI 기술 발전 에 따라 발생한 글로벌 AI 사고 현황을 분석하기 위해 OECD의 데이터베이스를 활용하 였다. 이를 통해 AI 사고의 연도별 및 국가별 주요 통계를 통해 AI 사고의 지속적 증가 함을 확인하였다.
이어, 글로벌 빅테크 기업, 특히 OpenAI, Google DeepMind, 그리고 Anthropic 등의 빅테크 기업이 AI 신뢰성 강화에 기여하는 프레임워크와 기술 개발 전략을 살펴보았 다. 이들 기업의 AI 안전 관련 주요 연구 주제는 인간 피드백 강화를 통한 학습, 기계 적 해석 가능성 확보, AI 시스템의 견고성 증대 등으로 나타났다.
글로벌 기업들은 AI 윤리와 신뢰성을 확보하기 위해 내부 프레임워크를 수립하고 이 를 조직적으로 운영하고 있다. 예를 들어, 구글은 "프론티어 안전 프레임워크"를 도입 하여 AI 모델의 치명적 역량 수준을 식별하고, 이를 평가하며, 완화 조치를 적용하는 방안을 마련했다. 국내의 네이버는 한국어 데이터셋을 기반으로 편향을 줄이고 안전성 을 높이는 SQuARe 프레임워크를 운영 중이며, LG AI 연구원은 AI 윤리 위원회를 통해 주요 윤리적 문제를 사전에 점검하고 대응 전략을 수립하고 있는 등 글로벌 기업 수준 의 대응을 위해 노력하고 있다.
국내 중소기업을 대상으로 한 심층 인터뷰를 통해 AI 신뢰성에 대한 인식과 대응 현 황을 조사하였다. 많은 중소기업들이 데이터 편향과 개인정보 유출 등의 문제를 주요 위험으로 인식하였으며, 예산과 인력의 제약이 이러한 문제 해결을 어렵게 하는 주요 요인으로 분석되었다. 특히, AI 기술의 윤리적 활용과 안전성 확보를 위한 체계적인 지 원과 가이드라인이 필요함을 확인하였으며, 각 신뢰성 요소별 주요 결과는 다음 표와 같다.
AI 신뢰성 확보를 위한 글로벌 및 국내 기업의 노력과 사례, 그리고 심층 인터뷰 내
용을 바탕으로, 국내 중소기업들이 AI 기술을 안전하고 신뢰성 있게 활용할 수 있도록
정책적 지원 방안이 필요함을 도출하였다. 또한, AI 사고 데이터를 통해 도출된 주요
위험 요소를 분석하여 이를 해결하기 위한 기술적, 제도적 방향성을 제시하였다. 특히,
AI 개발 과정에서 투명성, 공정성, 책임성 확보가 중요한 요소로 나타났다.
5. 정책적 활용 내용
본 연구는 중소기업을 위한 AI 신뢰성 체계 구축 지원에 기여할 수 있다. 심층 인터
뷰 결과 중소기업과 스타트업은 대기업에 비해 AI 거버넌스를 구축하는 데 있어 자원
부족 문제를 겪고 있다. 이러한 난제를 해결하기 위해, 기업 자체적으로 내부 사규에
AI 신뢰성 및 안전 정책 관련 내용을 명문화하고, 대표이사의 승인을 거쳐 정식 정책
체계를 마련할 것을 제안하고 있다. 또한, 각 부서별로 AI 모델, 데이터, 시스템, 서비
스 등에서 발생할 수 있는 위험을 명확히 정의하고, 이에 대한 관리 업무 체계를 구축
할 필요성이 있으며, 데이터와 AI 모델의 역할을 명확히 분리하여, 데이터 관리 기준과
모델 관리 기준을 수립할 필요성을 강조하고 있다. 정부는 AI 신뢰성 인증 바우처 제
공을 통해 신뢰성을 확보한 기업에 대한 지원을 강화하고, 공공 조달 인센티브 제도를
도입하여 AI 신뢰성을 인증받은 솔루션에 대한 조달 가점을 부여할 필요가 있다. 이를
통해 민간 기업의 신뢰성 확보 활동을 자연스럽게 촉진할 수 있는 정책 도구를 활용할
필요성을 언급하였다. 일부 글로벌 벤처투자사(VC)에서는 AI 스타트업을 대상으로 한
AI 안전 체계 여부를 점검하는 체크리스트를 마련하고 있으며, 이는 향후 AI 스타트업
에 대한 안전 체계 마련에 대한 요구가 점차 증대될 것으로 예상된다.
심층 인터뷰 결과 AI 기술의 신뢰성을 높이기 위해 데이터 편향 문제를 해결하는 것
이 중요하다는 의견이 다수였으며, 학습 데이터와 AI 서비스 데이터의 구분 관리 및
데이터의 품질을 높이기 위한 지속적인 테스트 수행이 필요하며 데이터의 프라이버시
및 저작권 문제를 관리하고, 모델 카드와 같은 투명성을 높이는 시스템을 활용하여 AI
모델의 안전성과 신뢰성을 점검하도록 제안한다. 한편, 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발
과정에서 공정성 향상에 대한 요구 역시 증가하고 있으며, 이를 위해 개인과 사회에
AI의 부정적인 영향을 감소시키는 방안에 대한 연구 및 영향 평가 역시 지속적으로 추
진할 필요가 있다.
정리하면, 국내 AI 산업 생태계를 강화하고, 글로벌 경쟁력을 확보하며, AI 기술의 안
전성과 윤리성을 높이는 데 기여할 수 있다.
6. 기대효과
본 연구는 국내 AI 산업 생태계 활성화와 글로벌 경쟁력을 강화하기 위한 국내 중소
기업 및 스타트업 대상의 AI 윤리와 신뢰성 제도 구축에 중요한 기여를 할 것으로 기
대된다. 연구 과정에서 수행된 심층 인터뷰와 데이터 분석을 바탕으로, 국내 기업, 특
히 중소기업을 중심으로 AI 윤리와 신뢰성 확보에 대한 현황을 점검하고 AI 신뢰성을
강화하기 위한 정책 개발에 실질적인 자료를 제공할 것으로 기대된다. 이는 국내 중소
기업들이 신뢰성 있는 AI 기술을 개발하고 활용할 수 있도록 지원하며, 정책 수립의
신뢰성을 높이는 데 기여할 것이다.
본 연구는 국내 기업들이 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕는 기반을
제공할 것이다. 특히, AI 신뢰성과 윤리성을 기반으로 글로벌 시장에서 인정받는 기업
으로 성장할 수 있도록 지원하는 데 기여할 것이며, 더 나아가 국내 AI 산업의 지속
가능한 성장과 생태계 활성화를 지원할 수 있을 것이다. 이는 AI 윤리와 신뢰성을 강
화함으로써 AI 기술에 대한 사회적 수용성을 높이고, 기업과 사회 간의 신뢰를 증진시
킬 수 있다.
