[대한민국명강사신문=조재옥 ]

사진 = AI 생성 이미지  

미국의 AI 규제 환경은 단일한 법령으로 정리되지 않는다. 연방정부, 주정부, 산업별 규제, 기술별 규제, 그리고 기업 내부 거버넌스까지 다섯 축이 동시에 움직이며 그 결과는 복잡한 지도처럼 보인다. 최근 현장에서 “무엇을 기준으로 대응해야 하느냐”는 질문이 늘어나는 이유다. 정책 변화 속도가 빠르고 기준이 분산돼 있기 때문에 구조를 이해하지 않으면 실무 대응이 어려워진다. 이 칼럼은 미국 AI 규제의 다섯 축을 체계적으로 정리해 대응 방향을 점검해 보고자 한다.

먼저 연방정부의 움직임은 ‘가이드라인 중심’으로 요약된다. 미국은 EU처럼 단일한 포괄 법률을 마련하지 않았다. 그 대신 NIST, FTC 등 주요 기관이 각자의 기준을 내놓고 있으며 이는 법적 구속력은 약하나 사실상의 준수 기준으로 기능한다. 예를 들어 NIST의 AI 리스크 관리 프레임워크는 연방기관뿐 아니라 민간기업의 내부 관리체계 구축에도 참고 문서로 활용되고 있다. FTC 역시 소비자 보호 가이드를 통해 알고리즘의 투명성과 공정성을 강조하고 있으며, 이를 위반할 경우 사후 조치를 통해 기업의 책임을 묻겠다는 입장을 분명히 하고 있다. 연방 수준의 규제는 권고의 형태지만, 규정을 무시할 경우 소송이나 조사에서 불리해질 수 있다는 점에서 실질적 영향력은 계속 커지고 있다.

반면 주정부는 실제 법률을 제정하며 연방보다 빠르게 움직인다. 2024년 콜로라도가 고위험 AI 시스템을 정의하고 사전 평가를 요구하는 법을 통과시킨 것이 대표적이다. 뉴욕은 채용 알고리즘에 대한 편향성 검토를 의무화했고, 일리노이는 생체인식 정보 보호 규제를 강화했다. 이처럼 주마다 요구사항이 다르기 때문에 미국 시장에 진입하거나 서비스를 운영하는 기업은 지역별로 별도의 체크리스트를 구축해야 한다. 통일된 기준이 없는 만큼, 실무 부담은 자연스럽게 증가한다.

세 번째 축은 특정 기술에 대한 규제다. 미국은 ‘AI 전체’를 포괄적으로 규율하는 대신 위험도가 높은 기술을 선택적으로 관리하는 방식을 취하고 있다. 딥페이크는 선거·사기·사이버 보안 위험을 이유로 여러 주에서 규제 논의가 진행 중이며, 일부 지역에서는 정치 광고에 AI 생성 여부를 표기하도록 요구하고 있다. 자동 의사결정 시스템은 고용·대출·보험 등 사람의 삶에 직접 영향을 주는 분야에서 편향성과 설명가능성 확보가 핵심 이슈로 떠올랐다. 기술의 특성을 기준으로 규제가 달라지는 만큼, 기업은 자사 서비스가 어떤 기술군에 속하는지 먼저 식별해야 한다.

네 번째는 산업별 규제다. 의료, 금융, 고용, 교육 등 각 산업의 기존 법령과 감독 체계가 그대로 AI에도 적용된다. 의료 분야에서는 정확도 검증과 개인정보 보호가 핵심이며, 필요 시 FDA 승인 절차가 요구된다. 금융에서는 알고리즘이 어떤 근거로 신용평가를 수행하는지 설명가능성이 주요 논점으로 자리 잡았다. 같은 기술이라도 의료에 적용하면 규정이 강화되고, 고용 분야에서 활용하면 편향성 검토가 의무화되는 식이다. 산업별 규제가 층층이 쌓이기 때문에 기업은 AI 기술 자체보다 ‘어디서 사용하느냐’에 초점을 맞춘 점검이 필요하다.

마지막 축은 기업 내부의 AI 거버넌스다. 법이 완성되지 않았기 때문에 오히려 내부 기준을 먼저 갖추는 것이 실질적 의무로 자리 잡고 있다. 연방기관과 주정부의 규제는 방향성을 제시하는 수준이어서, 기업이 자체적으로 위험 평가, 책임자 지정, 문서화 절차, 정기 검토 프로세스를 갖추지 않으면 문제가 발생했을 때 책임을 방어하기 어렵다. 투자자와 고객 역시 AI 관리 체계의 투명성을 중요한 신뢰 지표로 바라보고 있어, 내부 거버넌스는 리스크 관리뿐 아니라 기업 경쟁력의 요소로 떠올랐다.

미국의 AI 규제 환경은 다섯 축이 독립적으로 작동하면서도 서로 영향을 주는 구조다. 

따라서 실무 대응은 축별 기준을 분리해 정리하는 것에서 출발해야 한다. 연방·주·기술·산업·거버넌스를 각기 분류한 뒤, 고위험 기술을 우선 점검하고 산업별 요구사항을 통합 문서로 관리하면 대응 효율성이 높아진다. 특히 내부 기준을 선제적으로 마련하는 전략은 규제 변화가 계속되는 상황에서 기업이 흔들리지 않는 기반을 확보하는 데 중요한 역할을 한다. 규제 환경은 앞으로도 변화할 가능성이 크지만, 체계적인 내부 거버넌스가 구축된 조직은 어떤 변화에도 대응 속도가 빠르다. 이는 지속 가능한 AI 활용 전략의 필수 조건이다.