인공지능(AI) 입법 방법론에 관한 소고 - EU AI Act(AIA)를 중심으로 -

권오민; 김동희

doi:10.30833/LTPR.2024.11.12.4.155

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 권오민 (국가보안기술연구소) 김동희 (국가보안기술연구소)

저널정보: 한국법이론실무학회 법이론실무연구 법이론실무연구 제12권 제4호

발행연도: 2024.11

수록면: 155 - 182 (28page)

DOI: 10.30833/LTPR.2024.11.12.4.155

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

인공지능(AI)은 각 분야의 산업, 정부 서비스, 국가안보 및 국방 등 전 분야에 활용 가능한 기술로 높이 평가되고 있으며, 각 국가들은 AI 기술을 선점하여 국가 경쟁력을 강화시키기 위해 노력하고 있다.
반면 AI는 대량의 정보를 학습하여 인간의 정보를 식별하고 판단하는 기술적 특성을 가지고 있어, 많은 사람들은 윤리적인 문제나 사생활권의 침해 등을 우려하고 있다. 그렇기 때문에 AI에서 파생되는 문제들을 해결하기 위하여 각 국가들은 여러 가지 입법과 정책 방안들을 내놓고 있으나, 입법 체계를 형성하는데 많은 어려움이 있다.
그럼에도 불구하고 EU는 세계 최초로 「인공지능법(AIA, EU Artificial Intelligence Act)」 제정에 성공하였고, ‘위험 기반 접근 방식’을 채택하여 EU만의 고유한 AI 입법 체계를 구성하였다. 이러한 ‘위험 기반 접근 방식’은 EU의 “사전 입법 영향 평가”를 통해 결정되었으며, AI 규제 환경, 여러 입법 방향에 대한 상세한 분석 및 평가 등의 방식으로 수행되었다.
또한 EU는 AI 입법만을 위해 새로운 체계를 고안한 것이 아니라, 기존의 EU 안전 제품 규제에 적용되는 입법 프레임워크(NLF)를 그대로 적용하는 방식을 채택 하였다. 이에 따라 AI 관련 제품들에 대한 규제의 중복성이나 공백을 제거할 수 있는 법적 체계를 마련하였고, EU 시장 경제 활동의 안정성도 확보하게 되었다.
한편 EU의 AIA는 기본권 중심의 규제 체계를 마련하기 위하여 AIA 입법 전에 회원국 간의 윤리적 원칙을 합의하고, AIA에 반영할 수 있는 기반을 마련하였다. 이를 위해 AI 윤리 지침과 평가 도구를 개발하였으며, 회원국들의 윤리 의무에 대 한 결의안을 채택하였다.
따라서 본 논문에서는 이와 같은 AIA의 입법 방법론과 윤리 의무 및 법리를 분석하였으며, 국내의 AI 입법 방법론에 도움이 될 수 있는 방향을 제시하고자 하였다.

Artificial intelligence (AI) is highly regarded as a technology that can be used in all fields such as industry, government services, national security, and defense in each field, and each country is working to strengthen national competitiveness by preempting AI technology.
On the other hand, AI has the technical characteristics of identifying and judging human information by learning a large amount of information, so many people are concerned about ethical issues or infringement of privacy rights. Therefore, in order to solve the problems derived from AI, each country has come up with various legislation and policy measures, but there are many difficulties in forming a legislative system.
Nevertheless, the EU succeeded in enacting the "Artificial Intelligence Act (AIA)" for the first time in the world and adopted a "risk-based approach" to form the EU's own AI legislative system. This "risk-based approach" was determined through the EU's "pre-legislative impact assessment" and was carried out in the form of detailed analysis and evaluation of the AI regulatory environment and various legislative directions.
In addition, the EU did not devise a new system only for AI legislation, but adopted a method of applying the legislative framework (NLF) applied to the existing EU safety product regulation. As a result, a legal system hasbeen established to remove redundancy or gaps in regulations on AI-related products, and the stability of economic activities in the EU market has been secured.
Meanwhile, the EU's AIA agreed on ethical principles between member states before AIA legislation to establish a regulatory system centered on basic rights and laid the foundation for reflection in AIA. To this end, AI ethics guidelines and evaluation tools were developed, and resolutions on member states' ethical obligations were adopted.
Therefore, in this paper, the legislative methodology, ethical obligations, and legal principles of AIA were analyzed, and directions that could help domestic AI legislative methodology were suggested.

#인공지능 #AIA #입법 방법론 #입법 영향 평가 #AI 윤리 #AI 윤리 기본법 #Artificial intelligence #AIA #legislative methodology #legislative impact assessment #AI ethics #AI ethics fundamental law

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

인공지능 알고리즘 규율을 위한 법제 동향 - 미국과 EU 인공지능법의 비교를 중심으로 -

김광수 행정법연구 2023 .03

국내외 언론이 바라본 딥페이크 기술

최창욱 , 정유미 디지털콘텐츠학회논문지 2022 .05

인공지능기본법 주요 내용의 검토와 향후 과제

정찬모 법학연구 2025 .03

인공지능의 위험에 관한 기본권 논의와 입법 대응

이희옥 공법연구 2025 .02

인공지능법의 비전과 쟁점

김광수 서강법률논총 2024 .10

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091211405

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)