AI와 국제통상법: 새로운 규율 패러다임의 모색

권현호

doi:10.46271/KJIEL.2025.11.23.3.7

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 권현호 (성신여자대학교)

저널정보: 한국국제경제법학회 국제경제법연구 국제경제법연구 제23권 제3호

발행연도: 2025.11

수록면: 7 - 39 (33page)

DOI: 10.46271/KJIEL.2025.11.23.3.7

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

본 논문은 인공지능(Artificial Intelligence: AI)의 확산이 국제통상규범에 제기하는 새로운 도전과 그로부터 요구되는 제도적 전환의 방향을 분석한다. AI는 데이터, 알고리즘, 연산능력이라는 무형의 요소를 핵심 교역 단위로 부상시킴으로써, 기존 상품·서비스 중심의 WTO 통상체계에 근본적 긴장을 초래하고 있다. 특히 각국의 상이한 데이터 거버넌스와 기술규제 접근은 ‘규제 파편화’(regulatory fragmentation)를 심화시키며, 이는 디지털 격차를 확대하고 무역질서의 불평등을 강화하는 주요 원인으로 작용한다. AI 기술이 무역의 효율성 제고, 공급망 최적화 등 긍정적 효과를 가져오는 반면, 법적 공백과 분절된 규제환경은 WTO 규범체계의 실효성을 약화시키고 있다.
이에 본 연구는 AI 시대의 통상법이 ‘조화’(harmonization) 중심의 전통적 규범모델을 넘어, 각국의 규제주권을 존중하면서도 기능적 ‘상호운용성’(interoperability)을 확보하는 새로운 규율 패러다임으로 전환해야 함을 제시한다. 구체적으로, 첫째 WTO TBT협정 내 ‘AI 부속서’(Annex on AI) 신설과 ISO·IEC 국제표준의 준용을 통한 국제표준 기반 제도화, 둘째 GATS·TRIPs·투자협정 등 기존 협정의 개정을 통한 서비스, 지식재산, 투자규율의 수평적 통합, 셋째 공공정책 목적의 ‘carve-out 조항’ 명시를 통한 AI 규제의 합리적 정당화, 넷째 OECD·G20·G7 등에서 축적된 연성규범(soft law)을 제도화한 ‘AI 거버넌스 및 이행 가이드라인’(Guideline for AI Governance and Implementation) 도입을 제안한다.
또한 AI의 에너지 소비, 알고리즘 편향 등 지속가능성·윤리·인권 문제를 국제통상규범에 내재화함으로써 기술혁신의 정당성과 사회적 신뢰를 확보하는 ‘하이브리드 거버넌스’ 모델을 제시한다. 이러한 새로운 접근은 국제통상법을 단순한 시장개방의 수단이 아닌, 데이터 주권, 개인정보보호, 환경보전 및 윤리 등 공공가치와 조화를 이루는 복합 다원주의적 법질서로 재정립하는 데 기여한다. 나아가 AI 규제의 상호운용성은 미·중·EU 등 주요국 간의 이해차를 조정하고, 우리나라를 비롯한 중견국들이 다자협력의 가교로서 역할을 수행할 수 있는 새로운 규범적 공간을 창출한다.
결국 AI 시대의 국제통상법은 획일적 조화가 아닌 신뢰와 상호운용성에 기반한 다층적 거버넌스로 발전해야 하며, 이러한 패러다임 전환이 실현될 경우, 국제통상체제는 디지털 전환기에도 포용성과 지속가능성을 갖춘 규범 질서로 거듭날 수 있을 것이다.

This study explores how the rapid diffusion of Artificial Intelligence (AI) transforms the foundations of international trade law and proposes a new regulatory paradigm to address these structural challenges. AI—driven by data, algorithms, and computing power—has emerged as a core element of global trade, challenging the traditional WTO framework that was designed around tangible goods and human-centric services. The divergent regulatory approaches of states regarding data governance and digital policy have led to growing regulatory fragmentation, widening the digital divide and eroding the coherence of the multilateral trading system. While AI contributes to trade efficiency and supply-chain optimization, these benefits are undermined by regulatory inconsistencies and legal gaps within existing WTO agreements.
To overcome these challenges, this paper argues for a shift from the conventional harmonization model toward a paradigm centered on regulatory interoperability, which respects national regulatory sovereignty while ensuring functional equivalence across systems. The study proposes: (1) institutionalization of AI standards through a new WTO TBT “Annex on AI” and adoption of ISO/IEC standards (e.g., ISO 42001, 23894); (2) cross-sectoral integration of trade in services, intellectual property, and investment law by revising GATS, TRIPs, and investment treaties; (3) introduction of explicit carve-out clauses for legitimate public policy regulations; and (4) formalization of existing soft law norms—such as those from the OECD, G20, and G7—into an “AI Governance and Implementation Guideline.”
Furthermore, the study calls for embedding sustainability, ethics, and human rights into trade regulation, thereby legitimizing technological innovation through a hybrid governance model that combines public oversight with private expertise.
This new approach redefines international trade law as a multidimensional legal order that reconciles market liberalization with data sovereignty, privacy, and environmental protection. Ultimately, by fostering trust and interoperability rather than uniformity, the proposed paradigm enables the international trading system to evolve into a more inclusive and sustainable framework for the AI-driven digital economy.

#인공지능 #디지털무역 #규제 파편화 #상호운용성 #지속가능성 #artificial intelligence #digital trade #regulatory fragmentation #interoperability #sustainability

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095577614

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)